science
sci_philosophy
Алан
Бёрдик
1b6ebc11-cbab-11e8-9614-0cc47a545a1e
Куда летит время. Увлекательное исследование о природе времени
Что такое время? К нему мы постоянно обращаемся, на него оглядываемся, о нем думаем,
его катастрофически не хватает. А откуда оно взялось и куда летит? Алан Бердик,
известный американский писатель и постоянный автор журнала The New Yorker, в
остроумной и изящной форме, опираясь на научные исследования, пытается ответить на
этот вопрос. Вместе с автором вы найдете двадцать пятый час, потеряетесь во времени,
заставите время идти назад. И уж точно не пожалеете о потраченных часах на чтение этой
удивительной книги.
тайны мироздания,научные исследования,тайны Вселенной,тайны времени,просто о сложном
2017
ru
en
О.
Липа
1ec36481-cbc4-11e8-ae59-0cc47a5f3f85
cleed
OOoFBTools-2.37 (ExportToFB21), FictionBook Editor Release 2.6.6
12.10.2018
http://www.litres.ru/pages/biblio_book/?art=38609905
indd предоставлен правообладателем
470187f8-cbab-11e8-9614-0cc47a545a1e
1.0
v 1.0 создание fb2 – cleed
Литагент
5 редакция
fca24822-af13-11e1-aac2-5924aae99221
Алан Бёрдик Куда летит время. Увлекательное исследование о природе времени
Эксмо
978-5-04-090061-9
Алан Бёрдик
Куда летит время
Увлекательное исследование о природе времени
Alan Burdick
WHY TIME FLIES:
a Mostly Scientific Investigation
Copyright © 2017 by Alan Burdick This edition is published by arrangement with Sterling Lord
Literistic and The Van Lear Agency LLC
© Липа О. Перевод на русский язык, 2017
© Оформление. ООО «Издательство «Эксмо», 2018
* * *
Посвящается Сьюзен
Признаюсь Тебе, Господи, я до сих пор не знаю, что такое время, но признаюсь, Господи, и
в другом: я знаю, что говорю это во времени, что я долго уже разговариваю о времени и что
это самое «долго» есть не что иное, как некий промежуток времени.
БЛАЖЕННЫЙ АВГУСТИН, ИСПОВЕДЬ —
Одна девушка изобрела метод штамповки конвертов, позволивший ей достичь скорости от
ста до ста двадцати конвертов в минуту… Мы не знаем, как именно она его разработала,
поскольку в это время писатель был в отпуске.
ФРЭНК ГИЛБРЕТ, ИЗУЧЕНИЕ ДВИЖЕНИЯ. МЕТОД УВЕЛИЧЕНИЯ
ПРОИЗВОДИТЕЛЬНОСТИ ТРУДА РАБОЧЕГО
НЕСКУЧНЫЕ КНИГИ О НАУКЕ И ТЕХНОЛОГИЯХ
Кровь, пот и пиксели. Обратная сторона индустрии видеоигр
Известный американский журналист Джейсон Шрейер собрал в своей книге сотни уникальных
историй создания лучших компьютерных игр. Узнайте, какой ценой разработчики выпустили
Diablo III, Dragon Age и другие продукты, собравшие миллионы фанатов по всему миру.
Тайная жизнь мозга. Как наш мозг думает, чувствует и принимает решения
Как мы принимаем решения? Что такое интуиция, и стоит ли ей доверять? В своей книге
аргентинский нейробиолог и спикер TED Talks Мариано Сигман берется разгадать тайны
человеческого мозга. Он находит ответы даже на самые неразрешимые вопросы о мышлении и
раскрывает настоящую роль нейронауки в нашей жизни.
Все лгут. Поисковики, Big Data и Интернет знают о вас всё
В своей книге Сет Стивенс-Давидовиц предлагает вам изучить сенсационные данные, которые
полностью перевернут ваши представления об обществе, в котором мы живем. Как часто мы на
самом деле занимаемся сексом? Что мы в действительности думаем о людях другой расы?
Узнайте, что же на самом деле скрывают люди.
Тайная жизнь цвета
Откуда взялся тот или иной оттенок? Какие драматические и комические истории связаны с
ним? Английская журналистка Кассия Сен-Клер, изучающая цвет всю свою жизнь, провела
целое расследование и предлагает вам окунуться в удивительный и непредсказуемый мир цвета.
Вступление
Иногда – в последнее время чаще, чем мне хотелось бы, я просыпаюсь по ночам от тиканья
часов у моей кровати. В комнате темно, ничего не разобрать, и тьма, заливающая комнату,
расползается во все стороны, как будто я уже вышел из дома и надо мною простирается
бескрайняя пустота неба. С тем же успехом я могу утверждать, что нахожусь в подземелье, в
просторной пещере. Возможно, я сейчас лечу сквозь космическое пространство, вижу сон или
вовсе мертв. Движется лишь часовая стрелка: я слышу четкое тик-так, неторопливое и
безмятежное. В такие минуты меня настигает леденяще ясное понимание необратимого хода
времени.
В начале начал, или за миг до начала, времени не существовало. Космология уверяет, что
Вселенная зародилась около 14 миллиардов лет назад в результате так называемого Большого
взрыва и за одно мгновение достигла размеров, приближенных к теперешним. Вселенная и
сейчас продолжает расширяться со сверхсветовой скоростью, хотя раньше в ней не было ничего
массы, материи, энергии, гравитации, движения и перемен. Времени тоже не было.
Возможно, у вас получится вообразить, как выглядел мир до Большого взрыва. У меня не
получается: мой разум отвергает эту идею, подбрасывая новый вопрос: откуда взялась
Вселенная? Как могло что-либо произойти из ничего? Ради поддержания дискуссии я могу
согласиться с тем, что Вселенная до Большого взрыва не существовала вовсе, но ведь что-то
должно было взорваться? Что же это было? Что было до начала всех начал?
Предвосхищая мои вопросы, астрофизик Стивен Хокинг заявил, что попытки представить мир
до начала времен – все равно что спрашивать, в какой стороне юг, находясь на Южном полюсе:
«Время неопределимо». Вероятно, Хокинг пытается успокоить нас. Кажется, он имеет в виду,
что человеческий язык слишком ограничен. Мы (по крайней мере, те из нас, которые не стали
астрофизиками) ударяемся о языковой барьер всякий раз, когда пытаемся рассуждать о
космических явлениях в рамках привычных понятий. Наше воображение находится во власти
аналогий и метафор, сопоставляя нечто странное и необъятное со знакомыми предметами
меньших размеров. Вселенную сравнивают с собором, с часовым механизмом, с яйцом, но
параллели решительным образом расходятся, и только яйцо всегда остается яйцом. Подобные
аналогии выглядят привлекательно, поскольку они обращены к осязаемым элементам
Вселенной. Как понятия они самодостаточны, но не способны дать определение более
обобщенному понятию, которое определяет их.
Так и со временем: когда мы говорим о нем, мы оперируем понятиями низших категорий.
Мы находим и теряем время, как связку ключей, мы тратим и экономим его, как деньги.
Время тянется, ползет, летит, бежит, течет и стоит на месте, его много или мало, оно
тяготеет над нами осязаемой массой. Колокола звонят долгое или короткое время, как
будто длительность звука можно измерить линейкой. Детство отступает вдаль, а срок сдачи
проекта маячит на горизонте. Современные философы Джордж Лэйкофф и Марк Джонсон
предлагают провести мысленный эксперимент: сосредоточьтесь и попробуйте описать
время строго в рамках его собственной парадигмы, не прибегая к метафорам. Вы останетесь
ни с чем: «Будем ли мы воспринимать время привычным образом, если у нас не будет
возможности его ни
тратить,
ни
беречь
? вопрошают мыслители. Нам кажется, что нет».
Ставя во главу угла слово, как Господь в первый день творения, Блаженный Августин
интригует читателя: «Итак, Ты сказал „и явилось“ и создал Ты это словом Твоим»
[1]
.
За окном 397 год, Августину сорок три года, он находится в середине жизненного пути и
погружен в дела, занимая должность епископа Гиппона, портового города в Северной Африке,
входившего в состав павшей Римской империи. Его перу принадлежат десятки книг сборники
проповедей и заумная полемика с оппонентами по богословским вопросам, а сейчас он
приступает к «Исповеди», нетривиальному и на редкость захватывающему произведению, над
которым ему предстоит трудиться четыре года. В первых девяти томах из тринадцати Августин
перечисляет ключевые моменты своей биографии, начиная с раннего детства (лучшей поры
жизни, как он заключает) до принятия христианства в 386 году и смерти матери год спустя.
Между делом он пересчитывает все свои грехи, среди которых воровство (он крал груши в
соседском саду), внебрачные половые связи, занятия астрологией, гадания, суеверия, увлечение
театром и снова секс. (В действительности Августин почти всю свою жизнь состоял в
моногамных отношениях – поначалу жил с постоянной любовницей, которая родила ему сына,
позже вступил в договорный брак, а затем принял обет целомудрия.)
Последние четыре главы «Исповеди» совсем не похожи на предыдущие: по мере убывания
приводятся пространные рассуждения о памяти, времени, вечности и Акте творения.
Августин откровенно признается в неведении относительно природы божественного и
естественного порядка вещей, но в то же время упорно стремится к ясности. Его
умозаключения, добытые интроспективным методом, дали пищу для размышлений новым
поколениям философов – от Декарта (чье высказывание
cogito ergo sum
«мыслю, следовательно существую» прямо перекликается с изречением Августина
dubito ergo sum
«сомневаюсь, следовательно существую») до Хайдеггера и Витгенштейна. Августин
пытается разрешить проблему начала начал: «Вот мой ответ спрашивающему: „Что делал
Бог до сотворения неба и земли?“ Я отвечу не так, как, говорят, ответил кто-то, уклоняясь
шуткой от неудобного вопроса: „Приготовлял преисподнюю для тех, кто допытывается о
высоком“»
[2]
.
«Исповедь» Августина иногда рассматривается как первая настоящая автобиография
история становления и развития личности во времени, рассказанная от первого лица. Лично
я расцениваю ее как воспоминание о попытке к бегству от самого себя. Уже в первых
главах божественное стучится в душу Августина, но тот не откликается на зов. Изучая
риторику в Риме, он воспитывает незаконнорожденного сына и связывается с компанией
демагогов, которых сам же называет совратителями. Набожная мать пребывает в ужасе от
его образа жизни, опасаясь, что сын пойдет по кривой дорожке. Впоследствии Августин
будет называть тот период жизни не иначе как «сплошное рассеяние». В целом же
«Исповедь» служит манифестацией вполне современных идей, известных каждому, кто
знаком с принципами психотерапевтической практики: осколки прошлого обретают
целостность в настоящем, наполняясь смыслом. Ваши воспоминания принадлежат только
вам; с их помощью вы можете составить о себе новое представление и рассказать заново
свою личную историю, выявив и обозначив свои насущные черты. «Уйдя от ветхого
человека и собрав себя, да последую за одним»
[3]
, пишет Августин. Таким образом, работа над автобиографией становится инструментом
психологической самопомощи. В целом же «Исповедь» затрагивает самые разнообразные
темы, уделяя преимущественное внимание природе речи и в особенности искупительной
силе слова.
Довольно долго я всеми силами стремился не замечать времени. К примеру, в молодости я
отказывался носить наручные часы. Не могу сказать наверняка, что подтолкнуло меня к такому
шагу; смутно припоминаю, что когда-то читал о стойкой неприязни Йоко Оно к наручным
часам: ей претило видеть постоянное напоминание о ходе времени на своем запястье. В этом
был свой резон: время представлялось мне чем-то посторонним, навязанным извне и оттого
угнетающим, и поэтому мне казалось, что от времени стоит держаться подальше, а то и вовсе
оставить его позади.
Поначалу эта мысль, как и всякий бунт против установленного порядка, приносила мне
облегчение и чувство глубокого удовлетворения. Однако, протестуя против времени, я все же
не смог выйти за его пределы и оказался попросту позади времени – направляясь куда-то или
назначая кому-либо встречу, я постоянно опаздывал. Я так ловко избегал времени, и осознание
того, что же на самом деле я делаю, пришло с большим опозданием. За прозрением вскоре
последовало еще одно открытие: я отторгал время лишь потому, что в глубине души боялся его.
Восприятие времени как чего-то отдельного внушало мне ощущение контроля над ситуацией,
заставляя думать, будто в поток времени можно войти по своей воле, как в реку, а затем столь
же непринужденно выйти из него или отойти в сторону, как от фонарного столба. Тем не менее
в глубине души я осознавал реальное положение дел: время находится внутри меня, внутри
всех нас. Отсчет начинается с пробуждением и заканчивается с отходом ко сну; время
заполняет собой воздух и проникает в наши тела и умы; вползая в каждую клетку организма,
оно присутствует в каждом мгновении жизни и невозмутимо продолжит свой бег, оставив
погибшие клетки позади.
ОТСЧЕТ НАЧИНАЕТСЯ С ПРОБУЖДЕНИЕМ И ЗАКАНЧИВАЕТСЯ С ОТХОДОМ КО
СНУ; ВРЕМЯ ЗАПОЛНЯЕТ СОБОЙ ВОЗДУХ И ПРОНИКАЕТ В НАШИ ТЕЛА И УМЫ
Я чувствовал себя инфицированным временем. Тем не менее я все еще не берусь утверждать,
откуда приходит время и куда оно уходит, причем уходит именно сейчас, неумолимо утекая в
неведомые дали. Как это часто бывает со страхами, я не осознаю в полной мере, что такое
время, но мое стремление избегать его лишь отдаляет меня от поиска реального ответа.
Итак, однажды – к сожалению, намного позже, чем следовало, я отправился в
путешествие по тайным тропам времени в попытке понять его ход и найти ответ на вопрос,
который так волновал Блаженного Августина: «Откуда, каким путем и куда идет время?»
[4]
Великие умы, искушенные в космологии, не перестают спорить о технических и
математических аспектах времени, а меня больше занимала проблема распознавания хода
времени живой материей, к которой наука только начинает подступаться: каким образом
клетки и внутриклеточные механизмы реагируют на ход времени и как это сказывается на
нейробиологии, психологии и самосознании нашего вида. Углубляясь в исследования
феномена времени, проделанные всевозможными «-истами», я пытался разрешить загадки,
которые так долго меня терзали и, вероятно, так же терзают вас. Почему в детстве нам
кажется, что время течет медленно? Действительно ли у жертв автомобильных аварий
восприятие времени искажается в сторону замедления? Почему мы так много успеваем,
когда загружены по максимуму, а когда свободного времени в избытке, нам кажется, что
мы ничего не сделали? Существует ли внутренний хронометр, отсчитывающий секунды,
часы и дни подобно компьютерному таймеру? Если устройство человеческого организма
предполагает наличие внутренних часов, то возможно ли управлять ими? Можно ли
ускорить, замедлить или остановить ход времени или обратить его вспять? Как, почему и
куда улетает наше время?
Не могу точно сказать, какую цель я преследовал, приступая к своим изысканиям,
возможно, я искал успокоения души или пытался найти способ «самовольно отменить ход
времени», как изволит выражаться моя жена Сьюзен. В представлении Блаженного
Августина время служит окном в мир души. Современная наука в большей степени
сосредоточена на построении концептуальных схем и взаимосвязей между феноменами
сознания, хотя само по себе понятие сознания довольно расплывчато. (Уильям Джеймс
отвергал концепцию сознания как «название несуществующей вещи»: «Те, кто еще
остается верным ему, цепляются просто за эхо и слабый отзвук, оставленный исчезающим
понятием души в воздухе философии»
[5]
.) Тем не менее наши попытки осознания себя независимо от определений наводят на одну
и ту же мысль. Постоянное ощущение себя как отдельной личности, существующей в
потоке других обособленных индивидов, в различной степени зависимых друг от друга,
порождает особое чувство или, скорее, всеобщую затаенную мечту о принадлежности
собственного «я» к некоторой общности, именуемой «мы», которая мыслится как нечто
несоизмеримо большее и оттого менее понятное. Вслед за осознанием своего «я» приходит
устойчивая мысль, от которой так просто отмахнуться в череде повседневных забот о
безопасном пересечении улицы и выполнении списка запланированных дел: время
приобретает значение лишь потому, что имеет свойство заканчиваться.
Силой воображения я углубился в размышления, а затем принялся подводить итоги своих
трудов – по счастью, они оказались весьма обнадеживающими. Стоит признаться, что работа
над предыдущей книгой заняла намного больше времени, чем я изначально предполагал, и
превысила все мыслимые сроки. Тогда я пообещал самому себе, что возьмусь за новую книгу
только при условии, что закончу ее вовремя точно в установленный срок, не подлежащий
пересмотру. По существу, моя новая книга «Почему улетает время» задумывалась как книга
о времени, законченная вовремя. И разумеется, я опять не уложился в срок. Едва успев
начаться, задуманное мною путешествие по реке времени превратилось в нечто среднее между
досугом и одержимостью, принимающей участие во всех моих занятиях, в рождении моих
детей, их дошкольном образовании и учебе в школе, в отдыхе на пляже, пересмотре сроков
сдачи материала и отказах от званых обедов. Дрейфуя в потоке рутинных дел, я увидел самый
совершенный часовой механизм в мире, лицезрел белые ночи в Арктике и падал с
умопомрачительной высоты, отдаваясь на милость земного притяжения. Тема времени надолго
поселилась в нашем доме, как прожорливый гость, завоевавший симпатии хозяев искусством
познавательной беседы, такая же, как, в сущности, и само время.
Я едва только начал, когда столкнулся с неопровержимым фактом: достоверно о времени не
известно ровным счетом ничего. Зато мне удалось найти множество научных трудов,
подкрепленных исследованиями различных аспектов феномена времени, которые не составит
труда рассортировать по категориям подобно тому, как разлагают по спектру солнечный свет.
Каждый исследователь уверенно ориентировался в узком диапазоне собственных интересов, но
ни один труд не в силах объяснить, каким образом в результате смешения красок получается
белый цвет и что он собой представляет. «Стоит решить, что вы разобрались в проблеме,
говорил мне один ученый, как результаты очередного эксперимента в корне меняют наше
представление о некоторых ее нюансах, и вы перестаете понимать, что происходит».
Единственный вывод, который разделяют все представители научного сообщества, заключается
в том, что мы не располагаем исчерпывающей информацией о времени и только неполнота
наших познаний дает времени абсолютную и всеобъемлющую власть над человечеством. Еще
один исследователь сознался, что ему проще представить себе прибытие на Землю
инопланетной миссии, которая разъяснит нам, что есть время, а мы будем кивать головами, как
будто все и так знаем. Если уж на то пошло, значительную часть своей жизни я воспринимал
время как что-то вроде погоды, о которой постоянно говорят, но не могут с ней ничего
поделать. Но я все-таки постараюсь справиться и с тем, и с другим.
Часы
Отыскав свободное место в вагоне парижского метро, я устраиваюсь поудобнее и смахиваю сон
с глаз, чувствуя себя совершенно потерянным. На календаре конец зимы, но за моим окном
тепло и ясно, на деревьях набухают почки, тронутые глянцем, город сияет. Вчера я прилетел в
Париж из Нью-Йорка и засиделся у друзей до полуночи, поэтому рассудок мой все еще
блуждает в потемках, я все еще во власти сезона и часового пояса, оставленного позади, и
отстаю от парижского времени на несколько часов. Я бросаю взгляд на наручные часы: 9:44. Я
опаздываю – как всегда.
Часы на моей руке – новый подарок Джерри, моего тестя, который сам носил их много лет.
Когда мы со Сьюзен обручились, ее родители захотели купить мне новые часы. Я отказался,
хотя потом долго сожалел, что произвел на них не лучшее впечатление. Какой зять выйдет из
человека, который не считается со временем? Позже, когда Джерри предложил мне свои старые
наручные часы, я сразу согласился принять их. Золотой циферблат на широком серебряном
браслете, на черном фоне выступает название марки («Конкорд») и слово «кварц» жирным
шрифтом, непронумерованные черточки обозначают часы. Мне нравится ощущать
непривычную тяжесть на запястье, благодаря которой я чувствую себя важной персоной.
Поблагодарив Джерри, я заметил, что часы пригодятся мне в исследованиях времени, даже не
подозревая, насколько близко подобрался к истине в тот момент.
Исходя из своего опыта и субъективных ощущений, я могу с уверенностью сказать, что время
объективной реальности, которое показывают часы всех видов и расписания поездов,
количественно отличается от внутреннего времени, циркулирующего в клетках, организме и
сознании. Собственно говоря, и о первом, и о втором я не знал почти ничего и не мог
объяснить, как работают те или иные часы хоть настенные, хоть настольные, хоть наручные.
Также я не понимал, почему их показания совпадают с показаниями других наручных,
настольных и настенных часов, случайно попадавшихся мне на глаза. Если между объективным
и субъективным временем действительно существует разница, как между физикой и биологией,
я не имею ни малейшего понятия, в чем она заключается.
Итак, мое новое приобретение подержанные часы стало отправной точкой своеобразного
эксперимента. По-моему, нет лучшего способа разобраться в отношениях со временем, чем
физически прикрепить его к себе. Результат был заметен почти сразу. После того как браслет
обвился вокруг моего запястья, первые несколько часов я не мог думать ни о чем другом: кожа
под браслетом сильно потела, вес часов оттягивал руку. Время тянулось и в прямом, и в
переносном смысле, так как мой разум все время бродил вокруг да около. Вскоре я наконец-то
забыл о своих часах, но на следующий день вечером снова вспомнил о них, когда, решив
выкупать одного из маленьких сыновей, внезапно обнаружил часы на своем запястье,
погруженном в воду.
Втайне я надеялся, что часы помогут мне стать пунктуальным. К примеру, мне казалось, что
если чаще поглядывать на циферблат, то удастся не опоздать на встречу, назначенную на десять
часов в Севре, парижском предместье, где заседает Международное бюро мер и весов научная
организация, ведающая вопросами совершенствования, калибровки и стандартизации основных
единиц измерения, признаваемых всем миром. Глобализация экономики вынуждает все страны
мира держаться одной и той же метрологической платформы: один килограмм в Стокгольме
должен быть равен одному килограмму в Джакарте, один метр в Бамако одному метру в
Шанхае, а одна секунда в Нью-Йорке – одной секунде в Париже. В мире единиц измерения
Бюро мер и весов выступает в роли ООН, определяя стандарты для стандартов.
НЕТ ЛУЧШЕГО СПОСОБА РАЗОБРАТЬСЯ В ОТНОШЕНИЯХ СО ВРЕМЕНЕМ, ЧЕМ
ФИЗИЧЕСКИ ПРИКРЕПИТЬ ЕГО К СЕБЕ. РЕЗУЛЬТАТ БЫЛ ЗАМЕТЕН ПОЧТИ СРАЗУ
Организация была учреждена в 1875 году в рамках мероприятий, предусмотренных
Метрической конвенцией – межгосударственным соглашением, обязавшимся обеспечить
унификацию и эквивалентность основных единиц измерения в разных странах мира. (Первый
акт конвенции предписывал Бюро утяжелить линейки: три десятка точно откалиброванных
брусков платины и иридия должны были урегулировать международные разногласия вокруг
стандартной длины одного метра.) В первый состав Бюро вошли представители семнадцати
стран – участниц соглашения, в ходе истории присоединилось еще пятьдесят шесть наций,
включая все высокоразвитые государства настоящего времени. Свод измерительных
стандартов, предписанный Бюро, теперь включает семь единиц измерения: метр (длина),
килограмм (масса), ампер (электрический ток), кельвин (температура), моль (объем), кандела
(светимость) и секунда.
В число многочисленных обязанностей Бюро входит поддержание единого официального
мирового времени во всех часовых поясах планеты, которое называют гринвичским или
всемирным координированным временем. Также встречается аббревиатура UTC (от англ.
Coordinated Universal Time), изобретенная в 1970 году. В ту пору члены Бюро долго спорили
между собой, какой акроним использовать англоязычный (CUT) или франкоязычный (TUC), и
в итоге пришли к компромиссному решению, утвердив аббревиатуру UTC. Отныне каждый
хронометр мира, начиная от сверхточных часов на борту МКС и заканчивая инерционными
наручными часами, прямо или опосредованно синхронизируется по шкале UTC. Где бы вы ни
жили, куда бы ни поехали и когда бы ни спросили, который час, ответ зависит от
хронометражистов из Бюро.
«Время суть то, что мы постановили считать временем», объяснял мне между делом один из
хранителей времени. Опоздание становится опозданием в рамках общепринятого понимания
времени. Время, которое устанавливает Бюро, считается самым корректным не только за счет
мирового консенсуса, это по определению самое точное время во всем мире. Когда я снова
взглянул на свои наручные часы, я понял, что не просто опоздал на встречу, а опоздал так, как
опаздываю всегда: настолько, насколько это вообще возможно. Только тогда я наконец-то
уразумел, что непозволительно отстал от времени.
Часы выполняют две задачи: тикают и отсчитывают удары. Водяные часы, которые называют
клепсидрой, совершают ход с падением каждой капли. У более совершенных устройств
падающая капля воды приводит в действие систему передаточных механизмов, которая
подталкивает стрелку к набору чисел или номерных меток, которыми обозначены равные
промежутки времени. Водяные часы были в ходу на протяжении как минимум трех
тысячелетий. Еще римские сенаторы пользовались клепсидрами, чтобы предостеречь коллег от
суесловия. (Цицерон употребляет выражение «испросить часы» в значении «требовать слова», а
фраза «вручить часы» означает «предоставить слово».)
На протяжении всей истории человечества ход времени в часовом механизме отсчитывали
преимущественно по вращению Земли. По мере вращения планеты вокруг своей оси солнечный
диск перемещается по небосводу, отбрасывая подвижную тень. Тень, упавшая на солнечные
часы, обозначает ваше местоположение в системе суточных координат. Маятниковые часы,
изобретенные Христианом Гюйгенсом в 1656 году, приводит в действие сила притяжения, на
которую оказывает влияние вращение Земли. Ритмичное раскачивание привешенного к
маятнику грузика взад-вперед заставляет стрелки перемещаться по циферблату. Таким образом,
ход часов представляется результатом гармонических колебаний, ритм которых задает
вращение Земли.
В часовом механизме фактически тикают сутки: в промежутке между двумя рассветами наша
планета успевает совершить полный оборот вокруг своей оси. Часы и минуты, заполняющие
данный промежуток времени, изобретены человеческим разумом, которому потребовалось
разделить день на легко поддающиеся учету отрезки, посвященные удовольствиям, труду и
торговле. С ускорением ритма жизни течением дней стали управлять секунды разменные
монеты времени и главная обменная валюта современности, вездесущие и вожделенно-
недосягаемые на излете (особенно когда пытаешься успеть на поезд), они слишком важны,
чтобы разбрасываться ими попусту или бездумно смахнуть в горсть. Довольно долго секунды
существовали только в виде абстракций и воспринимались как вид математического
подразбиения, определяемые в виде соотношений: 1/60 минуты, 1/360 часа, 1/86 400 суток.
Первые секундные маятники появились в XV веке у некоторых моделей немецких часов, но
секунды стали физически осязаемыми или, по крайней мере, слышимыми только после того,
как в 1670 году британский часовой мастер Уильям Клемент снабдил часы Гюйгенса
секундным маятником, благодаря которому мы слышим знакомое тик-так.
Секунда вступила в свои права лишь в XX веке, когда получили распространение кварцевые
часы. Ученые обнаружили, что кристалл кварца, внесенный в поле переменного тока, совершает
колебания с частотой десять тысяч раз в минуту, резонируя подобно камертону. Точная частота
вибраций зависит от формы и размера кристалла. В 1930 году была опубликована научная
работа под названием «Кристаллические часы», предложившая использовать данное свойство
кварца для завода часов. Отсчет времени посредством электрического поля, а не за счет
гравитации, как раньше, обеспечивает точную работу часового механизма в сейсмоактивных
регионах, в движущихся поездах и на борту подводных лодок. В современных кварцевых часах,
включая наручные модели, используются кристаллы, вырезанные лазером, которые совершают
колебания с неизменной частотой 32 768 Гц (или 215 раз в секунду). Так родилось рабочее
определение секунды: 32 768 периодов колебаний кристалла кварца.
В 1960-х годах, когда ученым удалось непосредственно измерить период колебаний излучения
атома цезия, испускающего 9 192 631 770 квантов колебательной энергии в естественных
условиях, определение секунды было пересмотрено на официальном уровне: точность
измерений увеличилась еще на несколько десятичных разрядов. С тех пор как утвердилось
понятие атомной секунды, методика подсчета времени претерпела радикальные изменения.
Прежняя темпоральная схема, называемая всемирным временем, перевернулась вверх
тормашками. Ранее секунда считалась частью суток, длительность которой выводилась из
характера движения Земли в космосе. Сейчас все наоборот: сутки рассматриваются как
совокупность секунд, а продолжительность дня рассчитывается «снизу». Философы затевали
жаркие споры, пытаясь выяснить, будет ли новое атомное время восприниматься так же
органично, как и старое. Между тем проблема оказалась намного глубже: две временные шкалы
совпадают не в полном объеме. В ходе планомерного повышения точности атомных часов
выяснилось, что вращение Земли постепенно замедляется. Каждый новый день немного
длиннее предыдущего. В течение двух лет небольшая разница в продолжительности дней
достигает одной секунды. Сумма високосных секунд, ежегодно прибавляемых к шкале
международного атомного времени в целях согласования с астрономическим временем,
начиная с 1972 года, составляет почти половину минуты.
В былые дни каждый из нас мог самостоятельно произвести посекундную калибровку суток
путем простейшей операции деления. Теперь продолжительность секунд рассчитывают
профессионалы, а суть производимых ими действий подпадает под определение «передача
сигналов точного времени», согласно которому распространение сигналов точного времени
происходит по аналогии с рассевом семян в садоводстве или распространением
пропагандистских материалов. В мире насчитывается около 320 цезиевых часов размером с
небольшой чемоданчик и более сотни крупногабаритных механизмов, которые практически
непрерывно генерируют или, как говорят метрологи, воспроизводят высокоточные секунды.
Как правило, такие часы содержатся в государственных лабораториях точного времени.
(Цезиевые часы, в свою очередь, сверяют по эталонному генератору частоты, функции которого
выполняет особый механизм так называемый цезиевый фонтан, выбрасывающий атомы цезия
в вакуум при помощи лазера. На сегодняшний день существует около дюжины цезиевых
фонтанов.) Воспроизведенные таким образом секунды суммируются и прибавляются к
атомному времени суток. Проще говоря, «секунда это такая штука, которая тикает, а время
это такая штука, которая считает тиканье», как выразился Том Паркер, некогда возглавлявший
исследовательскую группу Национального института стандартов и технологии США.
Национальный институт стандартов и технологии (НИСТ) представляет собой федеральное
агентство, оказывающее консультационную поддержку при утверждении официальных
стандартов гражданского времени в США. На попечении экспертов, занятых в лабораториях
НИСТ в Гейтесберге (Мэриленд) и Боулдере (Колорадо), находится порядка двенадцати
цезиевых часов или даже больше. Часы работают постоянно, обеспечивая возможность снять
показания в любой момент. Тем не менее, при всей феноменальной точности, показания
цезиевых часов имеют незначительные расхождения, измеряемые наносекундами. Каждые 12
минут показания цезиевых часов сверяют между собой, отсчитывая ход за ходом и выясняя,
какие часы спешат, какие отстают и насколько велика разница в показаниях. Затем данные по
всей группе часов-генераторов количественно обобщают и рассчитывают то, что Паркер
называет «средним воображаемым».
Полученный результат берется за основу при утверждении стандартов государственного
времени, а уж как оно будет воспринято отдельными электронными устройствами, зависит от
имеющихся в наличии хронометров и вашего местонахождения в конкретный момент. Часы,
встроенные в ваш ноутбук или персональный компьютер, регулярно сверяются с другими
часами в интернете и подвергаются автоматической калибровке. Некоторые часы случайным
образом попадают на сервер НИСТ и других служб точного времени и в результате становятся
более точными. Каждый день на многочисленных серверах НИСТ регистрируется 13
миллиардов сигналов от компьютеров из разных стран мира, посылающих запросы на предмет
поверки времени. Если вы находитесь в Токио, вас, вероятно, соединят с сервером службы
точного времени в Цукуба, которая находится под началом Национального института
метрологии Японии. В Германии референтным источником служит Физико-технический
федеральный институт.
ЧАСЫ, ВСТРОЕННЫЕ В ВАШ НОУТБУК ИЛИ ПЕРСОНАЛЬНЫЙ КОМПЬЮТЕР,
РЕГУЛЯРНО СВЕРЯЮТСЯ С ДРУГИМИ ЧАСАМИ В ИНТЕРНЕТЕ И ПОДВЕРГАЮТСЯ
АВТОМАТИЧЕСКОЙ КАЛИБРОВКЕ
Где бы вы ни находились, при сверке часов ваш сотовый телефон, скорее всего, получает
данные от системы глобального позиционирования GPS, которую обслуживает сеть
навигационных спутников, синхронизированных с сигналами Военно-морской обсерватории
США в Вашингтоне, округ Колумбия, которая воспроизводит эталонные секунды посредством
группы тактовых генераторов, включающей более 70 цезиевых часов. Прочие разновидности
часов – настенные, настольные и наручные, сигналы хода и автомобильные часы, встроенные в
панели управления, оборудованы миниатюрными радиоприемниками, которые в США
постоянно находятся в режиме приема сигналов НИСТ и радиостанции WWVB в Форт-
Коллинз, Колорадо, которая транслирует сигналы точного времени в виде кода. (Сигнал
подается на очень низкой частоте 60 Гц. Диапазон настолько узок, что на пересылку кода
уходит добрая минута времени.) Все эти часы способны генерировать время самостоятельно, но
в большинстве своем они выступают в роли посредников и показывают время, транслируемое
высокоточными хронометрами из высших звеньев командной цепи времени.
Мои наручные часы не оснащены ни радиоприемником, ни средствами спутниковой связи; они
выпали из системы современных коммуникаций. Если мне необходимо двигаться в такт с
большим миром, я сверяюсь с хронометром, а затем проворачиваю винт на своих наручных
часах и перевожу стрелки на нужные цифры. Можно добиться еще большей точности, если
регулярно сдавать часы в мастерскую. Там часовой механизм откалибруют на кварцевом
генераторе тактовых импульсов, у которого точность представления данных выверяют по
эталонам частоты НИСТ. В противном случае мои наручные часы будут держать равнение на
самостоятельно воспроизводимые единицы времени, а время, которое они показывают, вскоре
перестанет совпадать с показаниями других часов. Надев часы, я как будто привязал к запястью
установленный ход времени, хотя в действительности я так и останусь разгильдяем, пока не
изучу все часы, которые меня окружают. «Вы функционируете автономно», заявил мне
Паркер.
С конца XVII до начала XX века самые точные часы в мире хранились в Гринвичской
королевской обсерватории в Англии. Регулировка часов по движению небесных сфер вменялась
в обязанность Королевскому астроному. Такое положение вещей устраивало всех, кроме самого
Королевского астронома, для которого это быстро стало проблемой. В начале 1830-х годов
ученого мужа, только что приступившего к своим обязанностям, внезапно потревожил стук в
дверь. На пороге стоял горожанин. «Приношу извинения за беспокойство, сказал гость. Вы
не могли бы сказать, который час?»
Каждый день обсерваторию посещало невероятное количество людей, и в конечном счете
городской муниципалитет обязал астронома выполнять заодно и функции службы точного
времени. В 1836 году ученый делегировал эти полномочия своему помощнику Джону Генри
Беллвиллу. Утром каждого понедельника Беллвилл производил калибровку своих часов по
эталонным часам обсерватории. Часы Беллвилла представляли собой небольшой карманный
хронометр, выпущенный выдающейся часовой фабрикой «Джон Арнольд и сын» по заказу
герцога Суссекса. Затем он выезжал в Лондон к своим клиентам часовщикам, банкирам и
ремесленникам, выполнявшим ремонт наручных часов, а также к частным лицам, которым
предоставлялись платные услуги синхронизации их часов с показаниями часов Беллвилла и,
если уж на то пошло, с эталонными часами обсерватории. (В итоге Беллвиллу пришлось
заменить золотой корпус часов на серебряный, чтобы не привлекать к себе лишнего внимания в
«непопулярных кварталах города».) После кончины Беллвилла в 1856 году дело унаследовала
вдова, а в 1892 году, когда и она отошла от дел, роль службы точного времени взяла на себя ее
дочь Рут, которую прозвали «продавщицей времени из Гринвича». Все с тем же хронометром в
кармане, который отныне звался «Арнольд 345», мисс Беллвилл отправлялась в Гринвичскую
обсерваторию, а затем передавала клиентам точное время, которое позже назовут гринвичским
средним временем государственным временем Великобритании. Когда изобретение телеграфа
позволило производить синхронизацию часов по Гринвичу в удаленном режиме практически
одномоментно и по низкой цене, мисс Беллвилл фактически осталась не у дел, хотя нельзя
сказать, что ее профессия в одночасье превратилась в анахронизм. Около 1940 года, на девятом
десятке лет, она удалилась на покой, имея в активе около пятидесяти постоянных клиентов.
Я приехал в Париж, чтобы встретиться с современной последовательницей Рут Беллвилл,
распределяющей сигналы точного времени в мировом масштабе. Разрешите представить вам
доктора Элизу Фелицитас Ариас, директора отдела службы времени Международного бюро мер
и весов (МБМВ). Эта хрупкая женщина с длинными каштановыми волосами производит
впечатление благодушной аристократической дамы. Получив образование астронома, Ариас
четверть века проработала в различных обсерваториях родной Аргентины, причем последние
десять лет она сотрудничала с Военно-морской обсерваторией США. Ариас специализируется
на астрометрии – науке о правильном измерении расстояний между небесными телами во
внешнем космическом пространстве. Совсем недавно ей довелось сотрудничать с
Международной службой вращения Земли, где занимаются мониторингом изменений
положения нашей планеты, вплоть до самых незначительных, и на основании собранных
данных рассчитывают, когда придется добавить в смесь времен еще одну високосную секунду.
Я встретился с доктором Ариас в ее кабинете, и она угостила меня чашечкой кофе. «Нас
объединяет общая цель, сказала Ариас о своем отделе. Мы должны разработать временную
шкалу, которая окажется пригодной для международного применения». «Наша цель, позже
добавила она, достичь абсолютного единообразия измерений».
Из сотен часов и групп тактовых генераторов, которые обслуживают представители пятидесяти
восьми стран – участниц МБМВ, насчитывается около пятидесяти налаженных ведущих
генераторов синхроимпульсов, ежечасно генерирующих секунды, по одному на каждую
страну, и этого достаточно для передачи сигналов официального времени в любой точке
государства. Однако воспроизведение секунд у разных хронометров все равно расходится на
несколько наносекунд – на миллиардные доли секунды. Этого недостаточно, чтобы озадачить
электронные корпорации, учитывающие погрешности только до миллисекунд, или создавать
помехи в работе телекоммуникаций, у которых трафик измеряется в микросекундах. С другой
стороны, обеспечение бесперебойного функционирования различных систем навигации, таких
как система GPS, управляемая Министерством обороны США, или система «Галилео»,
разработанная в ЕС, требует согласования часов до наносекунд. Показания часов в разных
странах мира должны быть согласованы или хотя бы приведены к некоторой общей точки
синхронизации. В роли целевого ориентира выступает всемирное координированное время.
Всемирное координированное время рассчитывается путем сведения показаний часов стран-
участниц при одновременном воспроизводстве секунд, в результате чего выясняется, какие из
хронометров спешат, какие отстают и насколько велика разница в показаниях. Выполнение
задачи сопряжено с рядом технических сложностей. Начнем с того, что часы разделяют сотни и
тысячи километров. Учитывая продолжительность пересылки электронного сигнала,
содержащего команду начать отсчет времени, на большие расстояния, трудно понять, что
подразумевается под одновременным началом отсчета на практике. В отделе Ариас научились
обходить эту проблему путем передачи данных с помощью спутников GPS. Местоположение
каждого спутника в системе координат хорошо известно, причем на каждом из них
установлены часы, синхронизированные с сигналами Военно-морской обсерватории США.
Располагая данными сведениями, МБМВ может точно рассчитать момент, в который
происходит отправка ответного сигнала от часов, расположенных в разных странах мира.
РАСЧЕТ ВСЕМИРНОГО КООРДИНИРОВАННОГО ВРЕМЕНИ ДЛИТЕЛЬНЫЙ
ПРОЦЕСС. ТОЛЬКО НА УТОЧНЕНИЕ ДАННЫХ И УСТРАНЕНИЕ ЭЛЕКТРОННОГО
ШУМА ВСЕХ GPS-ПРИЕМНИКОВ УХОДИТ ДВА-ТРИ ДНЯ
Тем не менее все равно поблизости маячит тень неопределенности. Невозможно точно
установить местоположение спутника; влияние неблагоприятных погодных условий и
состояния атмосферы способно замедлить или исказить тракт передачи сигнала, что может
помешать верному определению времени его распространения. Оборудование глушит
электронный шум, искажающий результаты измерений. Для наглядности Ариас обратилась к
аналогии, встав у двери своего кабинета: «Если я сейчас спрошу вас, который час, вы ответите,
а я сравню показания ваших часов с показаниями моих часов, сказала она. Мы стоим лицом
к лицу. Если я попрошу вас выйти и закрыть дверь, а затем спрошу вас, который час, я задам
вопрос, а потом скажу: „Нет, повторите еще раз, здесь шумно“, тут ее губы издали смешной
жужжащий звук: Бррррррррп!» Внесение поправок на шум и проверка достоверности
сообщений, которые МБМВ принимает от часов, разбросанных по всему миру, требует
огромного количества ресурсов и усилий.
«У нас восемьдесят лабораторий в разных странах мира, сообщила Ариас. В некоторых
странах две лаборатории и более. И везде нам нужно организовать синхронизацию показаний
часов». Голос моей собеседницы звучал мягко и ободряюще, как у Джулии Чайлд,
разъясняющей почтенной публике тонкости приготовления хорошего вишисуаза. Для начала
парижская команда Ариас собирает все необходимые ингредиенты: сведения о разнице
показаний для каждой пары абонентских хронометров в масштабах наносекунд плюс объемный
массив локальных данных по истории функционирования каждого часового агрегата. Далее
собранные сведения пропускают через то, что Ариас называла алгоритмом, учитывающим
количество работающих хронометров (в произвольно выбранный день отдельные экземпляры
могут находиться в ремонте или проходить повторную поверку), а также дают незначительную
статистическую поблажку более точным хронометрам и под конец взбивают все ингредиенты
до образования однородной смеси.
Для обработки данных одной вычислительной техники недостаточно. Для учета мелких, но
существенных нюансов требуется человеческий интеллект. Во-первых, не во всех лабораториях
расчет данных по часам ведется одним и тем же способом. Во-вторых, какие-то часы с недавних
пор ведут себя странно, так что их показания нуждаются в пересмотре. В-третьих, из-за сбоя в
работе программного обеспечения часть минусов в электронной таблице случайным образом
превратилась в плюсы, и нужно восстановить первоначальные знаки. Работа с алгоритмом
также в некоторой степени требует участия человека, виртуозно производящего
математические действия. «Здесь сказывается индивидуальный подход», утверждает Ариас.
По ее выражению, итогом всех произведенных операций становится модель
среднестатистических часов в лучшем значении слова: время, которое они показывают, точнее,
чем можно ожидать от отдельных часов или группы тактовых генераторов. По определению и
по всеобщему согласию, по крайней мере по соглашению пятидесяти восьми стран,
подписавших договор, показания среднестатистических часов считаются эталонными.
Расчет всемирного координированного времени длительный процесс. На одно только
уточнение данных и устранение электронного шума всех GPS-приемников уходит два-три дня.
Если бы расчет всемирного координированного времени велся непрерывно, задача оказалась бы
нереализуемой по причинам логистического характера, поэтому каждый экземпляр абонентских
часов снимает показания местного времени раз в пять дней точно в полночь по UTC. На
четвертый или пятый день текущего месяца каждая лаборатория подает собранные сведения на
обработку в МБМВ, а затем команда Ариас анализирует, обобщает, проверяет и публикует
полученные данные.
«Мы стараемся уложиться в кратчайшие сроки, не пренебрегая ни одной проверочной
процедурой, говорит Ариас. Весь процесс занимает примерно пять дней. Мы получаем
исходные данные на четвертый или пятый день месяца, приступаем к расчетам седьмого числа
и публикуем результаты на восьмой, девятый или десятый день месяца». Если рассуждать
технически, свод исходных данных представляет собой международное атомное время, а
определение UTC производится путем прибавления к показаниям времени на местах
необходимого количества високосных секунд. «Само собой, ни одни часы в мире не
показывают всемирное время точно, признается Ариас. В вашем распоряжении только
местное воспроизводство всемирного координированного времени».
Внезапно меня осенило: всемирные часы существуют только на бумаге и только в
ретроспективе. Ариас улыбнулась моей догадке. «Когда меня спрашивают, можно ли взглянуть
на самые точные часы в мире, я отвечаю: „Конечно, милости просим, вот самые лучшие часы на
свете“», с этими словами она вручила мне кипу бумаг, скрепленных в углу канцелярской
скрепкой. Это оказался ежемесячный отчет циркулярное письмо, рассылаемое во все
абонентские лаборатории точного времени. Подготовка отчета под названием «Циркуляр Т»
первостепенная задача отдела времени МБМВ и главный критерий интеллектуальной
продуктивности коллег Ариас. «Каждый месяц мы издаем новый циркуляр, содержащий
информацию о прошедшем времени, которое истекло месяц назад».
Итак, самые совершенные часы мира это информационный бюллетень. Я бегло пролистал
страницы циркуляра, пробегая глазами стройные колонки цифр. С левой стороны отдельным
списком шли наименования учреждений, где содержатся абонентские хронометры: Институт
военной географии (Буэнос-Айрес), Национальная физическая лаборатория Израиля
(Иерусалим), ИТ (Турин) и прочие. В рядах, расположенных вдоль верхнего края листа,
значились даты снятия показаний за каждые пять дней в течение предыдущего месяца: 30
ноября, 5 декабря, 10 декабря и так далее. Числа в ячейках означали разницу в значениях UTC и
времени, воспроизведенного на месте, согласно замерам, сделанным конкретной лабораторией
в конкретный день. К примеру, 20 декабря напротив эталонного хронометра Гонконга
проставлена отметка «98,4» это значит, что на момент снятия показаний эталонные часы
Гонконга отставали от UTC на 98,4 наносекунды. Напротив эталонного хронометра Бухареста
стоит отметка «минус 1118,5», уведомляющая нас о том, что часы опередили среднемировое
время на 1118,5 наносекунды – не в пример гонконгскому хронометру, расхождение весьма
существенное.
Со слов Ариас, «Циркуляр Т» необходим для оказания помощи абонентским лабораториям в
контроле и корректировке точности хронометрирования относительно всемирного
координированного времени в рамках особой процедуры, которую называют регулировкой.
Получив информацию о величине отклонения показаний лабораторных хронометров от
усредненных значений UTC, абонентские лаборатории могут произвести наладку оборудования
и внести нужные коррективы в его работу с тем, чтобы в следующем месяце сделать еще один
маленький шаг к идеалу. Ни одни часы в мире не достигают совершенной точности важно
лишь постоянное упорное движение к совершенству. «Стремиться к эталонной точности
полезно – так лаборатории корректируют свой курс по UTC, пояснила Ариас, уподобив время
кораблю, следующему в фарватере. Сотрудникам лабораторий необходимо знать, как
всемирное время ведет себя на местах, вот они и проверяют по „Циркуляру Т“, правильно ли
отрегулированы приборы. По той же причине они постоянно проверяют электронную почту и
мониторят интернет, чтобы быть в курсе, как далеко они продвинулись на пути к всемирному
времени за прошлый месяц».
Для сверхточных часов регулировка приобретает первоочередное значение. «Бывает так, что у
вас отличные часы, а потом происходит временной скачок», объяснила Ариас, указав на
строку чисел напротив Военно-морской обсерватории США в последнем выпуске «Циркуляра
Т». Расхождения с UTC были восхитительно малы – количество наносекунд погрешности
измерялось двухзначными показателями. «Отличное воспроизводство всемирного времени»,
отметила Ариас, добавив, что в этом нет ничего удивительного, ведь Военно-морская
обсерватория США располагает максимальным количеством часов в мировом масштабе. На ее
долю приходится примерно четверть мирового пула сигналов всемирного времени. Военно-
морская обсерватория США несет ответственность за регулировку временных параметров,
поступающих в распоряжение спутниковой системы GPS, поэтому она отвечает за строгое
соблюдение стандартов UTC перед всем миром.
С другой стороны, не все часы нуждаются в регулировке. Для прокладки курса времени
требуется дорогостоящее оборудование, которое далеко не всякая лаборатория может себе
позволить. «В таких лабораториях хронометры предоставлены самим себе, говорила Ариас,
указывая на ряд чисел, характеризующий сомнительные успехи белорусской лаборатории,
которая, как мне показалось, пребывала в глубокой праздности: ее показатели времени резко
отклонялись от стандарта. Я поинтересовался, приходилось ли МБМВ отказывать какой-либо
лаборатории в приеме данных к обработке по причине вопиющей неточности. «Мы не
отказываем никому из коллег, ответила Ариас. Нам нужно их время». Как только в
государственной лаборатории точного времени появится приличный генератор тактовых
импульсов с приемником, показатели будут более или менее соответствовать стандартам UTC.
«Когда вы конструируете время, отметила Ариас, одна из главных задач заключается в
максимально широкой трансляции сигналов точного времени». Всемирное координированное
время будет не вправе считаться таковым, если учтены не все абоненты, как бы они ни
выбивались из строя.
У меня все еще не укладывалось в голове, что же такое всемирное координированное время.
(«Лично я вникал в суть вопроса целых два года», позже признался мне Том Паркер.)
Существование всемирного координированного времени можно признать лишь с некоторой
степенью допущения: как и бумажные часы Ариас, оно существует только в прошедшем
времени как производная обобщенных данных, собранных месяцем ранее. Сама же Ариас
называет всемирное время «процессом, протекающим в постреальности», то есть динамической
формой прошедшего времени. И в этом случае цифры в колонках ее бумажных часов играют
роль курсовых поправок и кромочных знаков, ограждающих зону фарватера для реальных часов
и задающих верное направление движению времени. Если представить всемирное время в
терминах будущего, оно приняло бы вид бухты, маячащей за горизонтом. Когда вы бросаете
взгляд на свои наручные часы, стационарный часовой агрегат или таймер мобильного телефона,
они показывают государственное время, рассчитанное как производное от сигналов
синхронизации из Боулдера, Токио или Берлина. Воспринятые сигналы представляют собой
лишь некоторое приближение к истинному времени, которое вы узнаете не ранее чем через
месяц. Эталонно точное время, синхронизированное без погрешностей, действительно
существует, только не в настоящий момент; оно постоянно находится в процессе становления.
ЭТАЛОННО ТОЧНОЕ ВРЕМЯ, СИНХРОНИЗИРОВАННОЕ БЕЗ ПОГРЕШНОСТЕЙ,
ДЕЙСТВИТЕЛЬНО СУЩЕСТВУЕТ, ТОЛЬКО НЕ В НАСТОЯЩИЙ МОМЕНТ; ОНО
ПОСТОЯННО НАХОДИТСЯ В ПРОЦЕССЕ СТАНОВЛЕНИЯ
Я прибыл в Париж, предполагая, что самое точное время показывает реально существующий
высокотехнологичный прибор: какие-нибудь фантастически сложные часы с циферблатом и
стрелками, укомплектованные батареей компьютеров и искрящимся миниатюрным рубидиевым
фонтаном. В реальности, однако, восторжествовал человеческий фактор: всемирное
координированное время, самое точное время в мире, генерируется уполномоченным
комитетом. Члены комитета опираются на усовершенствованные модели компьютеров,
алгоритмы и показания атомных часов, но внутренняя система расчетов, оказывающая едва
заметное предпочтение показаниям того или иного хронометра, в конечном счете служит
предметом дискуссий премудрых ученых. Так что время это просто компания собеседников.
Ариас подчеркнула, что вверенный ее заботам отдел времени функционирует внутри
разветвленной сети консультативных комитетов, совещательных команд, целевых
исследовательских групп и контролирующих инстанций. Отдел принимает международных
экспертов, явившихся в Бюро с очередным визитом, проводит собрания по случаю, публикует
отчеты и анализирует обратную связь, постоянно подвергается проверкам, надзору и
калибровке. Изредка и всеобъемлющий Консультативный комитет по времени и частоте
(ККВЧ) нет-нет да и вставит свое веское слово. «Мы работаем не одни, сказала Ариас.
Второстепенные решения отдел принимает самостоятельно, а предложения по ключевым
вопросам приходится адресовать ККВЧ, чтобы эксперты лучших лабораторий мира выразили
нам свое согласие или несогласие».
Столь избыточная зарегулированность необходима для противодействия неизбежной
неточности показаний: ни один хронометр, ни один комитет, ни один человек по отдельности
никогда не покажет точного времени. Природа времени везде одинакова: оно утекает. Когда я
начал беседовать с исследователями, изучающими влияние времени на живые организмы и на
человеческое сознание, все они описывали время как своего рода конгресс. Условные часы,
распределенные природой по всем внутренним органам и клеткам, стремятся к связности и
стараются идти друг с другом в такт. Внутреннее ощущение хода времени или то, что принято
понимать под этой многозначительной фразой, не привязано к какой-то конкретной области
мозга; оно является совместной работой памяти, внимания, эмоций и других видов умственной
деятельности, не поддающихся точечной локализации. Таким образом, субъективное время,
воспринимаемое мозгом, как и время, существующее в объективной реальности, представляет
собой сборный конструкт. Мы слишком привыкли отождествлять понятие сборки с работой
группы операторов просеивающих и сортировальных машин, как будто внутри нас заседает
собственное бюро мер и весов, которым, быть может, заправляет дама-астроном из Аргентины с
каштановыми волосами. Так в каком же закоулке нашего сознания обитает доктор Ариас?
Как-то между делом я поинтересовался у Ариас, каково ее личное отношение ко времени.
«Крайне негативное», созналась моя собеседница. На ее письменном столе стояли небольшие
электронные часики, и она тут же подняла их и развернула дисплеем в мою сторону. Затем
последовал вопрос: «Который час?» «Час пятнадцать», ответил я, зачитав показания на табло.
В ответ Ариас жестом велела мне взглянуть на наручные часы: «А какое время они
показывают?» Стрелки стояли на отметке 12:55. Часы Ариас спешили на двадцать минут.
«У меня дома не найдется даже пары часов, которые показывали бы одно и то же время,
сообщила она. Я часто опаздываю на встречи, поэтому будильник заведен на пятнадцать
минут вперед».
Мне было отрадно это слышать, но почему-то стало обидно за наш мир.
«Возможно, так происходит потому, что вы постоянно думаете о времени», предположил я.
Если профессионально заниматься синхронизацией часов в мировом масштабе, создавая единое
унифицированное время в череде переходов между светом и тьмой, наверное, трудно
сопротивляться желанию превратить свой дом в тайное убежище от вездесущности времени.
Дома можно наконец-то забыть о наручных часах, сбросить ботинки и выкроить хотя бы
немного времени для себя.
«Честно говоря, не знаю, сказала Ариас, пожимая плечами на парижский манер. Я ни разу
не опаздывала ни на поезд, ни на самолет. Но когда я знаю, что могу выхватить у жизни хотя бы
малую толику личной свободы, я, конечно же, своего не упущу».
В разговорах мы зачастую представляем время в образе противника, который нас обворовывает,
угнетает и порабощает. В 1987 году, на заре цифровой эпохи, была опубликована книга под
названием «Войны времени». В ней активист социалистического движения Джереми Рифкин
печалился о человечестве, погруженном в «искусственную временную среду», управляемую
«хитроумными механизмами и электронными импульсами: любой отрезок времени
подвергается количественной оценке, становясь динамичным, производительным и
предсказуемым». Особенно тревожили Рифкина компьютеры, измеряющие трафик в
наносекундах – «со скоростью, не укладывающейся в сознании». Новое «компьютерное время»,
как его называл Рифкин, «представляет собой законченную абстракцию времени, которая
полностью порывает с человеческим опытом и естественными биоритмами». В противовес он
восхищался действиями «восставших против времени». Под данное определение подпадал
широкий круг лиц: адепты нетрадиционных систем образования, поборники
ресурсосберегающего сельского хозяйства, борцы за права животных, участники женского
правозащитного движения и сторонники кампании разоружения одним словом, все те, кто
разделял его мысль о том, что «созданные нами реалии искусственного времени усиливают
наше отчуждение от природных ритмов». Время в представлении Рифкина служит
инструментом угнетения со стороны властных структур и занимает враждебную позицию по
отношению к природе и личности.
Спустя тридцать лет риторика Рифкина выглядит устаревшей (хотя она и в те годы казалась
слишком пафосной), но счет, который он выставил времени, попадает в резонанс с
общественным мнением. Почему мы так одержимы идеями личной эффективности и тайм-
менеджмента, а не поисками более здорового стиля жизни? Нас преследует не «компьютерное
время», а наша исключительная привязанность к мини-компьютерам размером с ладонь и
смартфонам с корпоративными логотипами, благодаря которым рабочие дни и недели никогда
не заканчиваются. За отказом от наручных часов скрывалась попытка отделаться от
пристального внимания хозяев жизни, которых я и в глаза-то не видел.
Вместе с тем, продолжая разбрасываться обвинениями в адрес «искусственного конструкта
времени», мы чересчур уповаем на природу. Возможно, когда-то давно утверждение стандартов
времени действительно считалось личным делом каждого, но нашему воображению не дано
проникнуть в столь глубокую древность. Изнурительный труд средневекового крестьянина
сопровождался отдаленным звоном колоколов деревенской церкви, а несколькими веками ранее
монахи поднимались с постелей, пели в хоре и простирались ниц под перезвон колоколов. Во
втором веке до нашей эры древнеримский драматург Плавт досадовал на популярность
солнечных часов, которые «по кускам сокращают день». Древние инки вели полноценный
календарь, чтобы рассчитать сроки сева и сбора урожая, а также определить самые
благоприятные дни для человеческих жертвоприношений. (В календаре инков повторяющийся
годичный цикл («Блуждающий год») продолжительностью 365 дней был разделен на
восемнадцать месяцев по двадцать суток в каждом и пять «безымянных дней» в самом конце
года, которые считались несчастливыми.) По всей видимости, даже первобытные люди
отмечали продолжительность световых дней на стенах пещер, чтобы вернуться с охоты с
гарантированной добычей и благополучно добраться домой до наступления темноты. Даже если
предположить, что какой-нибудь ветхий обычай действительно ближе к «природным ритмам»,
едва ли несколько миллиардов жителей Земли беспрекословно согласятся ему следовать.
ВРЕМЯ, ТЕКУЩЕЕ СКВОЗЬ ОДИНОЧНЫЕ КЛЕТКИ И ОГРОМНЫЕ КЛЕТОЧНЫЕ
КОНГЛОМЕРАТЫ ЧЕЛОВЕЧЕСКИХ ТЕЛ, СЛУЖИТ ЛОКОМОТИВОМ
ОБЩЕСТВЕННЫХ ВЗАИМОДЕЙСТВИЙ
Я вновь посмотрел на кипу бумаг, которую вручила мне Ариас, затем перевел взгляд на ее часы
и напоследок сверился со своими наручными часами: пришла пора прощаться. В течение
нескольких месяцев я штудировал труды социологов и антропологов, утверждавших, что время
представляет собой «социальный конструкт». Раньше я усматривал здесь все тот же тезис об
искусственном происхождении времени, но сейчас я понимаю, что на самом деле имелось в
виду: время представляет собой общественный феномен, и это не прихоть случая, а проявление
глубинной природы времени. Время, текущее сквозь одиночные клетки и огромные клеточные
конгломераты человеческих тел, служит локомотивом общественных взаимодействий.
Отдельно взятые часы идут лишь до тех пор, пока сверяются с другими часами. Это просто
возмутительно, и многие возмущаются всерьез. Тем не менее, оставшись без часов и других
знамений времени, впору обезуметь от гнетущей тишины и одиночества.
Дни
Так начался этот бесконечный день, описывать который невыносимо скучно. Ничего
особенного не произошло, и в то же время ни один день в моей жизни не был настолько
значим для меня. Я как будто прожил тысячу лет в непрерывной агонии. За мизерными
победами следовали сокрушительные поражения. На исходе дня – если предположить, что
этот день вообще когда-то заканчивался, все, что я мог сказать о нем, это то, что я все еще
жив. В силу обстоятельств у меня не было права надеяться на большее.
АДМИРАЛ РИЧАРД БЭРД. ОДИНОЧЕСТВО
Один мой друг, личность весьма незаурядная, долго раздумывал над тем, почему каждый
день недели запечатлен в его сознании в характерном облике. Вскоре он заметил, что на
образ воскресенья оказывает влияние городской шум и шарканье ног прохожих по
асфальту; на образ понедельника – сохнущая во дворе одежда, отсвечивающая на потолке
белыми пятнами, на восприятие вторника повлияла еще какая-то причина, которой я уже не
помню. Думаю, что мой друг не продвинулся дальше среды.
УИЛЬЯМ ДЖЕЙМС. ПРИНЦИПЫ ПСИХОЛОГИИ
Просыпаясь среди ночи, я испытываю соблазн тут же взглянуть на часы, хотя и так знаю,
который час. Я всегда пробуждаюсь в одно и то же время: в 4 часа утра или в 4:10; как-то
раз в непостижимой веренице ночей мне случилось подниматься ровно в 4:27. Не глядя на
часы, я в состоянии определить время по шуму радиаторной батареи у моей кровати, когда
в зимнюю пору она разводит пары, или нестройному гулу проносящихся за окном машин.
«Вокруг спящего человека протянута нить часов, чередой располагаются года и миры,
пишет Пруст. Пробуждаясь, он инстинктивно сверяется с ними, мгновенно в них
вычитывает, в каком месте земного шара он находится, сколько времени прошло до его
пробуждения»
[6]
.
Сознаем мы это или нет, но каждый час мы занимаемся тем же, что и лирический герой Пруста.
В психологии это называется ориентацией во времени; способность распознавать время суток,
дату и год без часов и календаря служит отличительным признаком сформированности чувства
времени. Попытки разобраться в механизме становления ориентации во времени породили
бессчетное количество научных трудов. Опрашивая прохожих на улице в ходе одного из
экспериментов, ученые задавали респондентам простой вопрос: «Какой сегодня день?» либо
обращались к ним с просьбой подтвердить или опровергнуть то или иное заявление («Сегодня
вторник»). В результате статистической обработки ответов, зафиксированных в протоколе
опроса, выяснилось, что участники опроса быстрее определяли текущий день недели в
выходные дни или накануне уик-энда. Раздумывая над ответом, некоторые из респондентов
прибегали к ретроспективному анализу: «Вчера был день Х, значит сегодня день Y», тогда как
другие более склонны вести отсчет от завтрашнего дня. Выбор точки отсчета зависел от того,
какие выходные оказывались ближе – будущие или прошедшие. В понедельник и во вторник
большинство из нас склонно вести отчет от вчерашнего дня, но с приближением пятницы точка
отсчета смещается в сторону грядущего.
Возможно, мы идентифицируем свое положение во времени посредством тех или иных
временных ориентиров. Подобно острову, маячащему на горизонте сзади или впереди по курсу,
выходные служат нам ориентиром в попытке определить свое местонахождение в море времен.
(В данном контексте очень показательно, насколько часто мы прибегаем к пространственным
понятиям, рассуждая о времени: к примеру, до начала следующего года еще «далеко»,
девятнадцатый век – это «глубокое прошлое», а мой день рождения «приближается», как будто
речь идет о поезде, подходящем к станции.) Возможно, в мыслях мы составляем список
вероятных наименований сегодняшнего дня недели, а затем вычеркиваем неподходящие
варианты до тех пор, пока не остается верный ответ. («Вероятно, сегодня вторник; во всяком
случае, сегодня точно не среда, потому что утром в среду я хожу в спортзал, а сейчас у меня нет
с собой спортивной сумки».) Так или иначе, ни одна модель не дает исчерпывающего
объяснения, каким образом в середине недели происходит сдвиг временных ориентиров,
почему по мере приближения выходных наша привычка мысленно апеллировать к прошлому
постепенно сходит на нет. К какой бы методике отсчета мы ни прибегли, фактически мы
погружаемся в бесконечные расчеты временных координат по секундам, минутам, дням и
годам. Пробуждаясь ото сна, выходя из кино, отрывая глаза от увлекательной книги, мы задаем
себе один и тот же вопрос: «Где я? На каком отрезке времени я нахожусь?» Потеряв счет
времени, мы не можем сразу попасть в его ритм.
Мое умение точно определять время в момент пробуждения ночью вытекает из простейших
навыков индукции: когда я в последний раз проснулся среди ночи, на часах, как и в
прежних случаях, было 4:27, следовательно, сейчас тоже должно быть около половины
пятого. Вопрос стоит иначе: в чем истоки такого постоянства? «На протяжении всей жизни
меня поражала способность просыпаться
в одно и то же время с точностью до минуты
из ночи в ночь, из утра в утро, хотя эта привычка, скорее всего, была счастливой
случайностью», писал Уильям Джеймс. Лично я в минуты пробуждения остро осознаю
себя орудием какой-то сторонней силы, как будто во мне спрятан некий аппарат, а сам я
лишь дух, заключенный в машине.
Так или иначе, как только дух начинает мыслить, пищи для размышлений у него более чем
достаточно – особенно отчетливо на этом фоне проступают мысли о том, как мало у меня
времени, чтобы управиться с делами, которые не дают мне покоя, и насколько я отстаю от
графика. «Ваша книга видится мне в образе проекции на мой календарь, писал мне редактор
издания. Мне важно знать, в каком положении находятся дела». Я начал работу над проектом
за несколько недель до того, как у Сьюзен родились близнецы, наши первые и единственные
дети. Оглядываясь назад, могу сказать, что расписание было составлено не лучшим образом.
Друзья и родственники в охотку подшучивали, что если все мои старания вписаться в график
пойдут прахом, переживать не стоит: мои дети доведут дело до конца.
На самом деле миг пробуждения среди ночи, как бы остро он ни ощущался, умиротворяет в той
же степени, что и внушает тревогу. Мне кажется, что переживать такие мгновения все равно
что обнаружить себя в яйце. Такая мысль осенила меня однажды вечером как раз перед отходом
ко сну, я тут же записал ее в блокноте, который всегда дежурит у моей кровати. Когда
впоследствии ровно в 4:27 (как я полагаю) мне пришлось лично испытать на себе это состояние,
я был одновременно удивлен и восхищен точности найденной формулировки, как будто,
засыпая, я проваливаюсь внутрь того самого яйца, а когда просыпаюсь, чувствую себя желтком,
парящим на мягких воздушных подушках над массивом настоящего. Я знаю, что так не может
продолжаться вечно. Утром часы и минуты снова вступят в свои права и иллюзия бесконечно
растягиваемого времени испарится, как роса, или укроется за семью замками в недосягаемом
тридевятом царстве, а я выберусь из скорлупы, раздумывая, как бы вернуться обратно. Тем и
ужасно бремя современности, лелеющей мечту о бесконечном времени внутри тесной картонки
с яйцами. Но все эти озарения случатся завтра, а пока у моей кровати все еще раздается тиканье
часов, удивительно похожее на щелчки кухонного таймера для варки яиц или приглушенный
стук сердца.
В один прекрасный день человек вошел в пещеру и провел много дней и ночей в полном
одиночестве, не видя солнечного света. Рассветы и закаты проходили стороной, поэтому смена
дня и ночи оставалась незамеченной; у затворника не было при себе часов ни стационарных,
ни наручных, так что вести счет часам и секундам не представлялось возможным. Чем же
занимался отшельник? Писал, читал Платона и обдумывал свое будущее. Оставшись наедине со
временем, он продержался довольно долго, но все же дело пошло не совсем так, как он
рассчитывал.
МИГ ПРОБУЖДЕНИЯ СРЕДИ НОЧИ УМИРОТВОРЯЕТ В ТОЙ ЖЕ СТЕПЕНИ, ЧТО И
ВНУШАЕТ ТРЕВОГУ. ПЕРЕЖИВАТЬ ТАКИЕ МГНОВЕНИЯ ВСЕ РАВНО ЧТО
ОБНАРУЖИТЬ СЕБЯ В ЯЙЦЕ
Таковы были итоги первого хронобиологического эксперимента Мишеля Сифра,
поставленного в 1962 году. Во время исследования пещеры на юге Франции французский
геолог Мишель Сифр в возрасте двадцати трех лет открыл подземный ледник Скарассон.
Мир был охвачен холодной войной и космической гонкой; активно муссировались темы
противорадиационных укрытий и космических капсул. Сифра, как и многих ученых,
интересовала проблема адаптации человека к условиям депривации солнечного света и
общественной изоляции. Изначально он намеревался провести в недрах две недели,
занимаясь исследовательской работой, но вскоре решил задержаться там на два месяца,
изучая то, что он позже назовет «идеей жизни». А тогда Сифр просто поведал журналу
Cabinet,
что собирается некоторое время пожить в пещере «жизнью животного», «в полной темноте,
вне хода времени».
Ученый поставил в пещере палатку и походную кровать со спальником и приступил к делу:
спал, пробуждался и принимал пищу по желанию, между делом вел дневник, в котором
описывал свои занятия. Лампа, которая позволяла ему читать, исследовать ледник и
передвигаться в темноте, получала электропитание от маломощного генератора. Сифр
постоянно мерз, его обувь никогда не просыхала, а единственным средством связи с земной
поверхностью служил телефон, с которого он регулярно звонил коллегам наверху, отчитываясь
о своих успехах и частоте пульса. Помощникам Сифра были даны строгие указания не давать
ученому никаких сведений о текущей дате и времени суток.
Сифр вошел в пещеру 16 июля, планируя оставаться в подземелье до 14 сентября. Когда на его
пещерном календаре было 20 августа, коллеги объявили, что срок эксперимента подошел к
концу; время вышло. По субъективным ощущениям ученого, со дня начала эксперимента
прошло только тридцать пять дней – тридцать пять циклов сна, бодрствования и
бессмысленных телодвижений, хотя часы твердили, что миновало шестьдесят дней. Так быстро
пролетело время.
Волею случая Сифр сделал несколько важных открытий в биологии человека. К тому времени
науке уже были известны циркадные ритмы растений и животных, в основе которых лежит
природная способность следовать суточному циклу продолжительностью примерно двадцать
четыре часа. (Название термина происходит от латинского выражения circa diem, что значит
«около суток».) В 1729 году французский астроном Жан-Жак д’Орту де Меран заметил, что
растение гелиотроп, листья которого разворачиваются на рассвете и сворачиваются в сумерки,
ведет себя аналогичным образом даже в затемненном помещении, как будто способность
различать день и ночь укоренена в его природе. Манящие крабы в целях маскировки,
независимо от наличия или отсутствия дневного света, меняют окраску по фиксированному
суточному графику от серого к черному и наоборот. Плодовые мушки выходят из куколочных
камер строго на рассвете, когда относительная влажность воздуха достигает пиковых значений.
Это адаптивное свойство препятствует пересыханию крыльев молодых насекомых. При этом
внутренний циркадный цикл не всегда точно совпадает с суточным циклом чередований света и
темноты; у некоторых организмов циркадный цикл чуть длиннее суток, у других, напротив,
время бежит быстрее. Гелиотроп, находившийся в темной комнате слишком долго, в конечном
итоге выпадает из естественного суточного ритма, что роднит его с моими наручными часами,
которые не улавливают сигналов точного времени по радио и со спутников, и поэтому их
требуется ежедневно настраивать заново.
В 1950-х годах стало известно о существовании внутренних циркадных часов и у человека.
В 1963 году Юрген Ашофф, возглавлявший отдел по изучению биоритмов и циклов
поведения в научном учреждении, которое тогда называлось Институтом физиологии
поведения имени Макса Планка, оборудовал опытную площадку на базе
светонепроницаемого бункера. Участники экспериментов проводили в нем по нескольку
недель, пока ученый наблюдал динамику физиологических процессов в условиях
депривации. Иметь при себе механические часы не допускалось. Эксперимент Сифра в
пещере Скарассон послужил одним из первых доказательств того, что циркадный ритм
человека
не равен в точности
двадцати четырем часам. Продолжительность периода бодрствования у Сифра варьировала
изо дня в день, начиная с шестичасового минимума и заканчивая сорокачасовым
максимумом при среднем значении двадцать четыре часа и тридцать минут. Вскоре из-за
расхождения суточных ритмов циклы сна и бодрствования у Сифра перестали совпадать со
сменой дня и ночи на поверхности Земли. Ощутив себя в роли животного,
предоставленного самому себе и своим собственным представлениям о жизни, он
поразился до глубины души. Спустившись в земные недра с намерением изучить влияние
крайней изоляции на состояние человеческой психики, Сифр непреднамеренно стал отцом
новой науки – хронобиологии человека, чувствуя себя при этом «полусумасшедшей
куклой-марионеткой, разболтанной во всех суставах».
Из всех существительных американского английского слово «время» употребляется наиболее
часто. Но попробуйте спросить кого-то из ученых, специализирующихся на времени, что
представляет собой предмет их изучения, и в ответ неизменно последует встречный вопрос:
«Что вы имеете в виду, когда говорите о времени?»
Перед тем как беседовать с учеными, вы уже кое-что разузнали. Возможно, вы, как и я,
поначалу попытаетесь уточнить, что речь идет о «восприятии времени» и разнице между
объективным временем и вашим субъективным ощущением времени. Дихотомия понятий
времени предполагает иерархическое ранжирование по критерию истинности. Первоочередное
значение имеет время, которое показывают приборы наручные или настенные часы, так как
именно оно, как правило, воспринимается как истинное или фактическое. Далее следует
субъективное восприятие времени – оно может более или менее точно равняться на
объективное время либо вовсе не полагаться на показания механических часов. Я пришел к
выводу, что дихотомия между объективным и субъективным временем если не бессмысленна,
то по меньшей мере бесполезна: оставаясь в ее рамках, трудно понять, где зарождается время и
куда оно движется с общечеловеческой точки зрения.
Впрочем, я забегаю вперед. Сама возможность восприятия времени активно обсуждается в
научной литературе с незапамятных времен; это один из древнейших камней преткновения.
Психологи и нейробиологи большей частью сходятся на том, что непосредственное восприятие
времени невозможно. Все пять чувств вкус, осязание, обоняние, зрение и слух –
поддерживаются конкретными органами, реагирующими на конкретные физические явления.
Слух подразумевает движения барабанной перепонки внутреннего уха, вызванные колебаниями
молекул воздуха; зрение – результат раздражения фотонами специализированных нервных
клеток глазного дна. В человеческом организме нет ни единого органа, который отвечал бы за
чувство времени. Подобно собакам, крысам и большей части лабораторных животных,
среднестатистический человек в состоянии ощутить разницу между звуками разной
длительности: к примеру, три секунды и пять секунд. В то же время ученые до сих пор ломают
копья, пытаясь выяснить, каким образом животному мозгу удается так точно отслеживать ход
времени.
Подбирая ключ к разгадке тайны физиологических проявлений времени, следует четко уяснить,
что, когда мы говорим о времени, мы обращаемся к разным граням человеческого опыта,
которые никак не соприкасаются друг с другом:
Период осуществления –
определяемое количество времени, прошедшее между двумя конкретными событиями, или
точно установленные сроки наступления того или иного события в будущем.
Последовательность во времени –
различимый порядок осуществления событий.
Грамматическое время –
различение категорий прошедшего, настоящего и будущего наряду с пониманием того, что
завтра и вчера лежат по разные стороны временного отрезка.
Чувство настоящего момента –
субъективное переживание течения времени в текущий момент, принимающее
произвольные формы.
Достаточно заметить, что споры о сущности времени порою вводят в замешательство, так как
при этом мы используем одно и то же слово для описания множественных пластов
психологического опыта. С точки зрения знатока наук, за словом «время» стоит такое же общее
родовое понятие, как и за словом «вино». Различные грани опыта переживания времени, такие
как период осуществления, последовательность, синхронность, грамматические временные
категории и т. д., восходят к фундаментальным слоям нашей психики, поэтому мы
воспринимаем их как природную данность, не удосуживаясь отличать одно от другого. Но
такое положение дел существует только для зрелого сознания. С точки зрения возрастной
психологии понимание времени приходит к нам постепенно. Одно из озарений случается в
первые месяцы жизни, когда мы учимся различать «сейчас» и «не-сейчас», хотя первые ростки
осознания проклевываются намного раньше, в период внутриутробного развития. Дети четко
уясняют разницу между прошедшим и будущим только с четырех лет. С возрастом приходит
более глубокое понимание временного промежутка и односторонней направленности движения
времени. Наше понимание времени едва ли свойственно нам изначально, как предполагал Кант.
Время не просто пробирается в нас – на окончательное завершение процесса уходят годы.
* * *
Мы постоянно думаем о времени: оцениваем его протяженность, рассматриваем вчера и завтра,
отделяем прошлое от будущего. Мы живем во времени, предвкушая те или иные события,
углубляясь в воспоминания и отмечая его течение. В общем и целом речь идет о сознательном
переживании времени, которое, по всей видимости, присуще только нашему виду. Но в основе
всех процессов жизнедеятельности, не требующих осмысления, лежит все тот же циркадный
ритм – время дней, которым пронизано существование всех форм жизни, когда-либо
встречавшихся на нашей планете на протяжении последних четырех миллиардов лет. Для чисто
биологического феномена он вызывающе механистичен и предсказуем, а за два последних
десятилетия наука далеко продвинулась в деле постижения его генетических и биохимических
основ. Среди множества внутренних часов нашего организма циркадные часы, пожалуй,
изучены наиболее полно. Если уподобить научное исследование человеческого времени
путешествию, то в начале пути, приступив к изучению циркадных ритмов, вы будете твердо
ощущать почву под ногами и дорога к знанию будет ярко освещена полуденным солнцем, но
потом ровная дорога заведет вас в болото, а вокруг сгустятся сумерки.
ПЕРЕВЕСТИ ЭНДОГЕННЫЕ ЦИРКАДНЫЕ ЧАСЫ С АВТОМАТИКИ В РЕЖИМ
РУЧНОГО УПРАВЛЕНИЯ НЕ ТАК ПРОСТО, КАК КАЖЕТСЯ, ИНАЧЕ ИХ ВООБЩЕ НЕ
ПРИНИМАЛИ БЫ В РАСЧЕТ
Циркадный ритм обычно ассоциируется с единичным циклом сна и бодрствования, но эта
аналогия не дает адекватного представления о феномене: хотя циркадные часы оказывают
некоторое влияние на режим сна, последний остается подвластен контролю сознания. Человек
волен выбирать, быть ему ранней пташкой или совой, которая дремлет весь день и бодрствует
ночью, а то и вовсе на несколько суток забыть о сне. Однако перевести эндогенные циркадные
часы с автоматики в режим ручного управления не так просто, как кажется, иначе их вообще не
принимали бы в расчет.
Наблюдение за суточными колебаниями температуры тела дает более адекватное представление
о циркадных ритмах организма. По крайней мере, человеческого так точно. Мы часто слышим
утверждение, что средняя температура тела здорового человека равна 98,6 °F, или 37 °C (в
действительности 98,4 °F, или 36,9 °C), но это не более чем усредненные данные. Диапазон
колебаний температуры тела в течение суток составляет около двух градусов: пиковые значения
регистрируются в районе полудня, после чего температура тела начинает снижаться, достигая
минимума в предрассветные часы, незадолго до пробуждения. Существуют индивидуальные
различия в амплитуде колебаний температуры тела и продолжительности температурного пика,
к тому же болезненное состояние и физические упражнения тоже могут добавить жару. Тем не
менее нам некуда деваться от внутреннего часового механизма, управляющего ежедневными
подъемами и спадами температуры тела.
Другие функции организма также строго повинуются циркадным ритмам. Разброс частоты
сердечных сокращений в состоянии покоя у одного и того же человека варьирует в пределах
двадцати четырех ударов в минуту в зависимости от времени суток. Продолжительность цикла
колебаний кровяного давления приближается к суткам. Самые низкие показатели отмечаются
между двумя и четырьмя часами утра, днем давление начинает повышаться и примерно в
полдень достигает максимума. Выделение мочи в ночное время сокращается не только потому,
что мы потребляем меньше жидкости, но и за счет гормонов, стимулирующих процессы
реабсорбции воды в почках. К слову, активность эндокринных желез также подчинена
циркадным ритмам. Очень удобно планировать дела, сверяясь с циркадными часами. В
середине дня отмечается лучшая координация движений и минимальное время реакции; сердце
и мышцы работают с максимальной отдачей с пяти до шести часов вечера, а способность
переносить боль достигает пика ранним утром это идеальное время для визитов к
стоматологу. Расщепление алкоголя замедляется от десяти часов вечера до восьми часов утра. В
вечернее время одна и та же порция спиртного задерживается в организме намного дольше, чем
в утренние часы, так что вечером вы опьянеете сильнее, чем утром. От полуночи до четырех
часов утра наблюдается активное деление клеток кожи, а волосяной покров на мужском лице в
течение дня отрастает быстрее, чем ночью. Мужчина, который бреется вечером, едва ли
обнаружит на своем лице щетину, проснувшись в пять часов утра.
Циркадные ритмы оказывают сильнейшее влияние на здоровье человека. Большая часть
инсультов и сердечных приступов случается в поздние утренние часы, когда происходит
быстрый подъем кровяного давления. Эффективность лекарственных препаратов также
существенно меняется в зависимости от времени приема в силу естественных колебаний уровня
гормонов на протяжении суток, которые все чаще принимают во внимание врачи и
администрации больниц. То же самое справедливо и в отношении животных всех видов. В ходе
одного неудачного эксперимента потенциально летальная доза адреналина в одном случае
убила всего шесть процентов лабораторных крыс, тогда как во втором случае погибло
семьдесят восемь процентов животных исключительно за счет времени, выбранного для
введения препарата. Некоторые инсектициды обнаруживают максимальную поражающую силу
в отношении целевых видов в полдень. Циркадные ритмы также отображаются на настроении и
интеллектуальной продуктивности. Во время одного исследования респондентам давали
задание вычеркнуть все найденные в текстах журнальных публикаций буквы «е» в течение
получаса. Наихудшие результаты были получены в восемь часов утра, наилучшие в
полдевятого вечера.
Концентрация внимания также подчинена циркадным ритмам, причем периоды максимальной и
минимальной концентрации внимания совпадают с периодами максимальной и минимальной
температуры тела. Период минимальной концентрации внимания, который математик Стивен
Строгац называл зоной зомби, у большинства людей приходится на предрассветные часы, из
чего следует, что производительность труда в ночную смену на порядок ниже, чем может
показаться самим работникам. По данным исследований, самая медленная реакция на
телефонные звонки и сигналы уведомления у рабочих ночных смен отмечалась между тремя и
пятью часами утра; одновременно возрастает вероятность неверного снятия отсчета. В это
время произошли крупнейшие техногенные катастрофы, спровоцированные влиянием
человеческого фактора: аварии на АЭС в Чернобыле и Три-Майл-Айленд, Бхопальская
катастрофа и выброс нефти с танкера «Эксон Вальдез». Нашему виду свойственно
удивительное стремление развлекать внутреннего зомби, но заигрывание с ним может вызвать
плачевные последствия, которых в свете последних научных данных обнаруживается все
больше и больше.
Тиканье часов отсчитывает время, причем задавать такт может все что угодно, при условии
достаточной надежности и постоянства хода: колебания атомов, движение маятника с грузом,
вращение планет вокруг своей оси или вокруг Солнца. Тикает даже обыкновенная груда угля.
Уголь состоит из атомов, в ядре каждого атома углерода-12 обыкновенно содержится шесть
протонов и шесть нейтронов, хотя с вероятностью один на триллион вам может встретиться
изотоп углерода-14, у которого на шесть протонов приходится восемь нейтронов. Соотношение
количества атомов углерода-14 к количеству атомов углерода-12 в живой материи относительно
стабильно, но спустя некоторое время после прекращения процессов жизнедеятельности
данный показатель начинает снижаться, так как изотопы углерода-14 в результате ядерного
распада постепенно превращаются в атомы азота. В среднем период полураспада радиоуглерода
составляет около 5700 лет. Таким образом, зная скорость радиоактивного распада углерода-14 и
изначальное отношение числа изотопов углерода-14 к числу атомов углерода-12, содержащихся
в груде угля, нетрудно рассчитать возраст угля в тысячах лет. Уголь, как и прочие ископаемые
органического происхождения, служит счетчиком геологических эпох.
Способность часов, в роли которых может выступать планета, маятник, атом или горные
породы, отсчитывать такты не сходит с повестки дня долгое время и порождает множество
философских споров. Солнечные часы ведут учет времени, ориентируясь по положению
тени относительно циферблата, на который нанесены числовые символы, обозначающие
часы. Действительно ли солнечные часы отсчитывают время или это делаете вы, глядя на
часы? Существует ли время независимо от сознания, отсчитывающего ход часов? «Будет ли
в отсутствие души существовать время или нет? рассуждал Аристотель. Ведь если не
может существовать считающее, не может быть и считаемого»
[7]
. Попробуйте решить задачку, отчасти напоминающую небезызвестный коан о падающем
дереве в лесу: может ли куча угля считаться часами, если поблизости нет ни одного
ученого, который мог бы замерить отношение количества содержащихся в ней атомов
углерода-14 к количеству атомов углерода-12? Блаженный Августин был твердо убежден,
что время коренится в попытках его измерить и, как следствие, выступает феноменом
человеческого сознания. Отголоски идей Августина звучат в размышлениях покойного
физика Ричарда Фейнмана, заметившего, что определение, данное феномену времени в
толковых словарях, движется по замкнутому кругу, описывая время как период, который
характеризуется продолжительностью во времени. «В действительности важно не
определение, а измерение времени», уточняет Фейнман.
Внутри биологических часов тикают как составляющие клетки – гены и протеины, так и
постоянный диалог между ними. В каждой живой клетке содержится ДНК в виде плотно
упакованных последовательностей генетического материала. У эукариотов, самой
многочисленной группы живых организмов, в которую входят все виды животных и растений,
ДНК располагается внутри клеточного ядра, окруженного мембраной. Каждая ДНК-
последовательность (у человека их двадцать три) образует двойную спираль из двух цепочек,
соединенных между собой по центру наподобие застежки-молнии. Каждая из цепочек состоит
из нуклеотидов, которые входят в состав генов различной продолжительности. Структура ДНК
необыкновенно динамична: спираль периодически разъединяется, обеспечивая возможность
экспозиции генов. С рабочего гена снимается копия, которая впоследствии выходит из ядра в
цитоплазму клетки, где происходит синтез белков различных видов в соответствии с кодом
исходной матричной ДНК. Представьте себе поглощенного работой архитектора на
необитаемом острове, пересылающего заказчику на континент чертежи, по которым выпускают
разнообразную робототехнику, и вы поймете, что это такое.
Большая часть генов кодирует структуру белков, выполняющих определенные функции внутри
самой клетки. Белки входят в состав молекул, катализируют метаболические реакции и
обеспечивают репарацию внутренних дефектов. Два гена, ответственных за работу циркадных
часов, кардинально отличаются от структурных генов – они кодируют структуру двух видов
белков, которые накапливаются в цитоплазме и в конечном итоге возвращаются обратно в ядро,
где соединяются с активаторами исходных генов, препятствуя их экспрессии. Вкратце говоря,
клеточные часы состоят из намного большего числа компонентов, чем пара генов, обладающих
способностью самопроизвольно прекращать экспрессию при содействии различных
медиаторов. Архитектор, о котором мы говорили, не просто посылает чертежи послания,
запечатанные в бутылки, адресованы будущему. Когда в море наберется достаточное
количество бутылок, послание достигнет адресата и скомандует: «Пора вздремнуть».
Когда архитектор спит, гены внутренних часов стоят, синтез белка прекращается. Белковые
молекулы, синтезированные ранее, растворяются в цитоплазме. Больше они не просочатся в
ядро, и гены, которые ранее были блокированы, возобновят экспрессию и продолжат издавать
приказы о синтезе белков. Процесс носит циклический характер именно этого и добивался
естественный отбор. При этом примечательно не то, что производится в течение цикла (вся
продукция носит умозрительный характер ничего вещественного), а сроки его реализации:
прохождение полного цикла, которое запускается в момент первой активации генетических
часов, затем останавливается и запускается снова, занимает в среднем двадцать четыре часа. В
результате продуктом цикла становится не молекула, а определенный промежуток времени. В
сердечной ткани эндогенные часы генерируют ритм в результате неспешной беседы ДНК
клетки и протеин-синтезирующих структур, которая тянется около двадцати четырех часов.
Внутренние часы тикают в такт своему ритму, даже если их хозяин, будь то человек, мышь,
дрозофила или цветок, сутками удерживается в темноте. В силу того, что цикл генетических
часов не в полной мере совпадает с суточным циклом, расхождение циркадных ритмов с
астрономическим временем будет усиливаться с каждым днем. И напротив, регулярное
пребывание на солнце обнуляет эндогенные часы и производит регулировку по
астрономическому времени. В диалоге ДНК клетки и протеин-синтезирующих структур
солнечный свет играет роль круглосуточного модератора – не вмешиваясь в разговор
ежесекундно, он направляет беседу в нужное русло.
ВНУТРЕННИЕ ЧАСЫ ТИКАЮТ В ТАКТ СВОЕМУ РИТМУ, ДАЖЕ ЕСЛИ ИХ ХОЗЯИН,
БУДЬ ТО ЧЕЛОВЕК, МЫШЬ, ДРОЗОФИЛА ИЛИ ЦВЕТОК, СУТКАМИ
УДЕРЖИВАЕТСЯ В ТЕМНОТЕ
Современная наука почерпнула большую часть сведений о циркадных часах из трудов по
зоологии. В 1950-х годах Сеймур Бензер и Рональд Конопка произвели серию
экспериментов с дрозофилами, ставших классикой биологической науки: опытным путем
было установлено, что у плодовых мушек наблюдаются четкие околосуточные периоды
активности. Более того, у некоторых лабораторных линий дрозофил продолжительность
суточного цикла не равнялась строго двадцати четырем часам. Иногда расхождения были
незначительными, иногда – довольно существенными. В результате скрещивания линий и
последующей подстройки генетических параметров под единый стандарт биологи выявили
гены, отвечающие за циркадные ритмы, и разработали базовую модель внутренних часов.
Два гена, получившие названия
per
и
tim
(от англ.
period
«период» и
timeless
«безвременный»), кодируют структуры двух белков, соответственно названных PER и
TIM. Далее два вида белков объединяются в одну молекулу; когда в цитоплазме набирается
критическая масса данных молекул, они начинают поступать в ядро, подавляя экспрессию
генов
per
и
tim.
В ходе последующих исследований сходный механизм регуляции циркадных ритмов, в котором
задействованы аналогичные структуры, был обнаружен у мышей, хотя следует отметить, что
биологические часы мышей отличает большее количество аллельных вариантов ключевых
генов и, как следствие, более широкий диапазон белковых продуктов. Те же генетические
структуры выявляются и в клетках человека. Таким образом, эндогенные часы у всех
животных, начиная с муравьев и пчел и заканчивая северными оленями и носорогами, устроены
примерно одинаково. У растений свой внутренний часовой механизм, обеспечивающий
своевременную продукцию репеллентов накануне утренних атак насекомых. Растения, у
которых биологические часы функционируют без перебоев, меньше страдают от вредителей.
Дженет Браам, цитолог Райсовского университета в Хьюстоне, США, с коллегами выяснили,
что внутренние часы капусты, голубики и других садовых и огородных культур продолжают
тикать даже после уборки урожая. Но под круглосуточным освещением овощной лавки или в
постоянной темноте рефрижератора циркадные ритмы растений начинают расстраиваться, что
проявляется нарушением циклических процессов выработки основных защитных веществ. Как
следствие, растительная продукция утрачивает способность сопротивляться инфекциям, теряет
вкус и питательную ценность. Потому-то наши овощи и влачат столь жалкое овощное
существование.
Циркадному ритму подчиняется даже невзрачный с виду, но зато хорошо известный в
научном сообществе плесневый грибок
Neurospora
, поражающий хлебобулочные изделия. Некоторые аспекты функционирования
биологических часов, общие для растений и животных, тесно срослись с жизненным
циклом клетки – это впечатляет до глубины души. У некоторых биологов закрадываются
подозрения, что у всех живых существ установлены разные версии одних и тех же часов,
заведенных семьсот миллионов лет назад, когда на Земле появились первые
многоклеточные формы жизни. Рассуждения ученых служат мне утешением, когда я опять
просыпаюсь в 4:27, остро сознавая смертность своего «я». Вероятно, я представитель
единственного вида животных, которому свойственно осознавать неотвратимость конца.
Траву, ожидающую солнечных лучей, совершенно не тревожит перспектива свести
знакомство с газонокосилкой. Мое пробуждение подчинено тем же законам, что и
пробуждение пчел, цветов заморского дерева, поставляющего кофе для моей кофеварки, и
даже плесени, поразившей забытую на кухонной столешнице буханку хлеба. Все то же
наследие природы продолжает тикать внутри нас, оповещая о ходе времени. А вести счет
часам вправе тот, кто в состоянии это сделать.
* * *
Когда мы хотим узнать, который час, мы сверяемся с часами, поставленными на прикроватной
тумбочке, бросаем взгляд на наручные часы или досаждаем друг другу одним и тем же
вопросом: «Не подскажете ли, который час?»
Все это работает ровно до тех пор, пока не обнаруживается серьезное расхождение между
показаниями двух часов. Которым из них верить? В таких случаях нам требуются еще одни
часы на роль посредника: к примеру, башенные часы на городской площади, табельные часы у
бригадира, настенные часы в кабинете директора школы, по которым дают звонок,
возвещающий о конце школьного дня. Во избежание опозданий все мы должны достичь
компромисса в отношении стандартов исчисления времени. Нам необходимо существовать в
едином ритме времени. Собственно, сама жизнь складывается из бесконечных попыток
адаптации к чужому времени.
То же справедливо и для клеток. В 1970-х годах стало ясно, что главный генератор циркадных
ритмов у млекопитающих локализуется в одной из структур головного мозга, которая
называется супрахиазматическим ядром и представляет собой парное скопление порядка
двадцати тысяч специализированных нейронов в области гипоталамуса, расположенного у
основания головного мозга. Функции нейронов супрахиазматического ядра синхронизированы
друг с другом и с циркадными ритмами. Название супрахиазматического ядра отображает
особенности локализации: оно располагается прямо над зрительной хиазмой перекрестом
зрительных нервов правого и левого глаза (такое расположение исключительно удобно для
сбора информации о внешнем мире) и отвечает за регулирование суточных колебаний
температуры тела, кровяного давления, скорости деления клеток и других проявлений
жизнедеятельности. В регуляции функций супрахиазматического ядра принимает участие
солнечный свет, но в то же время оно способно функционировать автономно. В темноте
пещеры или под немеркнущим светом период активности супрахиазматического ядра в среднем
составляет 24,2 часа. У отдельных индивидуумов показатели отклоняются как в сторону
уменьшения, так и в сторону увеличения продолжительности цикла, но в целом циклы
супрахиазматического ядра более или менее совпадают с суточным циклом смены дня и ночи.
В случае удаления супрахиазматического ядра у лабораторного грызуна или обезьяны саймири
животное утрачивает циркадные ритмы. Колебания температуры тела, продукции гормонов и
физической активности у прооперированных животных не подчиняются суточным
закономерностям и не согласуются друг с другом за неимением генератора общего ритма. У
хомяков, перенесших удаление супрахиазматического ядра, развиваются бессонница и
сахарный диабет, они теряют навыки ориентации в пространстве и их движения становятся
разрозненными. После пересадки клеток супрахиазматического ядра циркадные ритмы у
подопытных животных восстанавливаются, однако при этом воспроизводится цикл активности
донора.
ВНУТРИ НАС ТИКАЮТ ТРИЛЛИОНЫ МОЛЕКУЛЯРНЫХ ЧАСОВ. ВСЕ ЭТИ ЧАСЫ
ПОТЕНЦИАЛЬНО СПОСОБНЫ ФУНКЦИОНИРОВАТЬ В АВТОНОМНОМ РЕЖИМЕ,
ПОДЧИНЯЯСЬ СОБСТВЕННОМУ РИТМУ
Вместе с тем скопления нейронов супрахиазматического ядра далеко не единственные
эндогенные часы, которыми мы располагаем. За прошедшие десять лет было установлено, что
почти у каждой клетки человеческого организма есть свои собственные внутренние часы.
Мышечные и жировые клетки, клетки поджелудочной железы, печени, легких, сердца и других
внутренних органов живут в собственном циркадном ритме. В ходе изучения историй болезни
двадцати пяти пациентов, перенесших пересадку почки, выяснилось, что у семи человек
пересаженная почка отказывалась подчиняться циркадным ритмам реципиента, следуя тому же
экскреторному циклу, что и в организме донора. У остальных восемнадцати пациентов
пересаженные почки приспособились к биоритмам новых владельцев, но адаптация
осуществлялась от противного: максимальная активность пересаженной почки приходилась на
время минимальной активности «родной» почки и наоборот. Даже гены, которые принимают
участие в биосинтезе белка, поддерживают клетку в функциональном состоянии, управляют
нашей внутренней энергосистемой и в конечном счете определяют нашу сущность,
придерживаются циркадного графика. До минувшего десятилетия считалось, что циркадным
колебаниям экспрессивной активности подвержен лишь мизерный процент генома
млекопитающих, но в настоящее время циркадная периодичность экспрессии признана
фундаментальным свойством всех генов. Наш организм переполнен часами внутри нас
тикают триллионы молекулярных часов.
Все эти часы потенциально способны функционировать в автономном режиме, подчиняясь
собственному ритму. Период молекулярного цикла автономной изолированной клетки
примерно равен суткам. Более того, в некоторых случаях колебания молекулярных циклов
разных клеток точно совпадают по всем фазам. Изучив тысячи генов клеток сердца и печени
мышей, ученые обнаружили, что экспрессии генов свойственна циркадная цикличность с
некоторыми индивидуальными различиями в продолжительности циклов. Представьте себе
оркестр: струнная группа – скрипки, виолы, виолончели и контрабасы развивает сложную
многоуровневую тему, медные и деревянные духовые играют контрапункт, а с задних рядов
доносится грохот ударных, среди которых отчетливо выделяются эпизодические партии гонга.
В отсутствие дирижера слаженная игра музыкантов превратится в бессмысленный шум. У
многих видов позвоночных, включая человека, циркадными циклами дирижирует
супрахиазматическое ядро, которое генерирует первичный ритм и передает сигналы настройки
молекулярным часам на периферии при помощи гормонов и нейромедиаторов, добиваясь
строгого согласования ритмов. Какие бы задачи ни возлагались на биологические часы, они
должны обмениваться показаниями с близлежащими аналогами или хотя бы воспринимать
сигналы других часов. В наших внутренних часах, вовлеченных в бесконечный разговор с себе
подобными, постоянно звучит если не концерт, то история, рассказанная интерактивным
способом. Человеческий организм не просто несет в себе множество часов сумма внутренних
органов и систем сама по себе является часами.
Однако и эти часы, охватившие весь организм, несовершенны, во всяком случае сами по себе.
Синхронизация биологических часов с 24-часовым циклом чередования дня и ночи
предполагает периодическое обнуление счета и последующий ввод данных извне в идеале это
должно происходить каждые сутки.
Главной подсказкой для внутренних часов служит солнечный свет. У человека, как и у
большинства млекопитающих, энергия света поступает в мозг через глаза. Назначив дирижером
нашего внутреннего оркестра супрахиазматическое ядро, мы используем глаза в качестве
метрономов, трансформирующих физические сигналы времени в форматы, воспринимаемые
нашей физиологией. Связь зрительного аппарата с супрахиазматическим ядром осуществляется
посредством ретино-гипоталамического тракта, который представляет собой нервный
проводящий путь, берущий начало на глазном дне. Импульсы, генерируемые при раздражении
рецепторов светочувствительных клеток глазного дна дневным светом, поступают к дирижеру
по двум отдельным каналам, побуждая разыграть симфонию сначала.
Данный процесс, именуемый захватом ритма, выполняет важнейшую задачу синхронизации
ритмов множества внутренних часов, обеспечивающую функционирование организма как
единого целого. При этом само супрахиазматическое ядро не поддается произвольной
перезагрузке путем изменений режима освещения. За долгие годы исследовательской работы
ученым удалось узнать, какие диапазоны видимого излучения наиболее благоприятны, в какие
часы и как долго должно длиться воздействие для получения желаемого результата. В
лабораториях по изучению сна, оборудованных специальными осветительными приборами,
людям помогают переключиться на иные суточные ритмы, которые могут длиться двадцать
шесть или двадцать восемь часов, либо пробуждаться в полночь и засыпать в полдень. Однако,
будучи предоставленными самим себе, мы подстраиваемся под суточный ритм, задаваемый
безостановочным вращением Земли. Часы на моем сотовом телефоне сверяются с мировым
временем, посылая радиосигналы кружащему вокруг планеты спутнику, на котором
установлены сверхточные часы. Для синхронизации мозга с ритмами Вселенной мне
достаточно только широко раскрыть глаза навстречу новому дню.
* * *
Однажды некая клетка забрела в пещеру и провела там множество дней и ночей. Когда-то этой
клеткой был я, когда-то ею были вы, а девять месяцев назад это был кто-то из моих сыновей-
двойняшек – Лео или Джошуа.
Рождаемся ли мы во времени или время зарождается в нас? Разумеется, ответ на вопрос зависит
от того, что понимать под временем, хотя на самом деле не менее важно разобраться, что значит
«мы» и что подразумевается под рождением. Предположим, что жизнь началась с одной-
единственной клетки полупроницаемой живой фабрики биохимических реакций и
взаимодействий, генерирующей энергетические каскады, ионный обмен, цепи обратной связи и
регулярные циклы экспрессии генов. Итоговые результаты ее бурной деятельности находят
выражение в низкоамплитудных колебаниях электрического потенциала клеточной мембраны,
фиксируемых за определенный промежуток времени. Одна клетка превращается в две, в
результате многократного деления получаются тысячи новых клеток, из которых впоследствии
формируется легко опознаваемый эмбрион. Супрахиазматическое ядро закладывается примерно
между сороковыми и шестидесятыми сутками после оплодотворения, причем клетки возникают
в одной части формирующегося мозга, а затем на шестнадцатой неделе, в середине
беременности, мигрируют в область гипоталамуса. Эмбриональное развитие бабуина и
человека имеет некоторое сходство. У первых автономная циркадная осцилляция клеток
супрахиазматического ядра обнаруживается уже под конец беременности: в метаболической
активности нейронов наблюдаются циклические спады и подъемы, а продолжительность цикла
колебаний приблизительно равна двадцати четырем часам. Откуда мог появиться ритм, близкий
к суточному, при полном отсутствии света? И тем не менее в метаболизме клеток четко
прослеживается циркадная периодичность.
Человеческий плод обнаруживает первые признаки упорядоченного циркадного ритма раньше,
чем плод бабуина, на двадцатой неделе беременности, примерно месяц спустя после того, как
клетки супрахиазматического ядра заняли причитающееся им место. Частота дыхания и
сердечных сокращений наряду с интенсивностью выработки некоторых стероидных гормонов
нервной системы создает циклические колебания с периодом в двадцать четыре часа. Тем не
менее плод при этом не остается наедине со своими внутренними часами по примеру одного
французского спелеолога, пережившего опыт автономного существования. Циркадные ритмы
плода согласованы с естественным режимом чередования дня и ночи, несмотря на то что он
находится в полной темноте, а ретино-гипоталамическому тракту, проводящему сигналы
фоторецепторов к супрахиазматическому ядру, еще только предстоит сформироваться. Каким
же образом плод узнает, что наступил день?
Разгадка тайны проста: от матери. Среди множества питательных и биологически активных
компонентов, текущих сквозь плаценту, присутствуют два нейроактивных вещества
нейромедиатор дофамин и гормон мелатонин, которым принадлежит ведущая роль в
синхронизации хронометра плода с объективным временем суток. У клеток
супрахиазматического ядра рецепторы к обоим нейроактивным веществам появляются уже на
ранних этапах формирования данной структуры в ходе эмбрионального развития. Когда мне
случается лежать без сна, всматриваясь в ночную тьму, мне приятно думать, что
внутриутробная жизнь зародыша выглядела примерно так же, только намного лучше.
Безмятежную тишину не нарушит тиканье часов, и беспокойные вспышки мыслей,
вдохновленных ходом времени, не потревожат космическое спокойствие плода, неторопливо
плывущего в пространстве вне времени под покровом собственной невинности. Разумеется, это
всего лишь мои фантазии. В действительности эмбрион постоянно омывается океаном точного
времени, по капле перетекающего в новую жизнь. Плод живет и процветает за счет времени,
заимствованного у матери.
Так для чего же может понадобиться плоду запаздывающее знание времени суток? Ученые
предполагают, что таким образом новорожденный, вероятно, получит какие-то преимущества в
плане выживания в первые дни после рождения. Млекопитающие, живущие в норах, к примеру
кроты, мыши и суслики, зачастую вовсе не выходят на свет на протяжении нескольких дней, а
то и недель после рождения. Если бы новорожденным детенышам требовалось дополнительное
время на адаптацию к суточному ритму после того, как они наконец-то выползут на
поверхность земли, зверьки оказались бы легкой добычей для хищников. Возможно, опыт
внутриутробного переживания циркадных ритмов каким-то образом запускает внутренний
механизм отсчета времени не только у подземных животных, но и у людей, готовя
новорожденных к жизни в ярко освещенном мире.
Кроме того, биологические часы имеют принципиальное значение для упорядочивания
деятельности внутренней среды организма. Животное уже в период эмбрионального развития
представляет собой систему миниатюрных часовых механизмов, отсчитывающих циркадный
такт, миллиарды миллиардов биологических часов, обосновавшихся в клетках, генах и
зачатках внутренних органов, трудятся почти двадцать четыре часа в сутки. Каждый механизм
выполняет предписанные ему задачи, и без центрального тактового генератора, который
вначале обретается в материнской утробе, а затем перемещается в супрахиазматическое ядро,
все эти разнообразные механизмы не получат должного развития и не смогут работать в
согласии друг с другом. Если желудок потребует пищи в первом часу, а пищеварительные
ферменты подоспеют только час спустя, пища не усвоится. Внутренние часы матери
упорядочивают функции основных физиологических механизмов, поддерживающих
жизнедеятельность плода, или, как выразился автор одной журнальной статьи, «устанавливают
внутренний временной порядок», пока биологические часы самой особи еще не
сформировались. Кроме того, единый ритм существования способствует интеграции
физиологии эмбриона в процессы жизнедеятельности материнского организма, подчиняя
питание, пищеварение и обменные реакции двух разных индивидуумов общему графику. В
конце концов, до самого рождения плод остается частью матери в буквальном смысле слова и
представляет собой всего лишь еще одни периферийные часы, которые необходимо
контролировать и время от времени заводить.
ЭМБРИОН ПОСТОЯННО ОМЫВАЕТСЯ ОКЕАНОМ ТОЧНОГО ВРЕМЕНИ, ПО КАПЛЕ
ПЕРЕТЕКАЮЩЕГО В НОВУЮ ЖИЗНЬ. ПЛОД ЖИВЕТ И ПРОЦВЕТАЕТ ЗА СЧЕТ
ВРЕМЕНИ, ЗАИМСТВОВАННОГО У МАТЕРИ
Циркадные ритмы материнского организма также могут служить будильником для плода. В
ходе исследований было выяснено, что в родовой деятельности у многих видов млекопитающих
также присутствует циркадный компонент. К примеру, роды у самок крыс обычно происходят в
течение дня, что для данного вида равнозначно ночному времени, а в лаборатории начало потуг
можно сместить, сокращая или продлевая продолжительность пребывания матери на солнце. В
США большая часть домашних родов также случается в ночное время, между первым часом
ночи и пятью часами утра. (В больницах, напротив, родоразрешение в будние дни чаще
происходит между восемью и девятью часами утра. Вероятно, в статистическую выборку
включены случаи стимуляции родовой деятельности и кесарево сечение плановые
мероприятия, осуществляемые строго по графику для удобства организации труда
медперсонала.) В некоторых научных трудах по зоологии высказывается предположение, что и
сам плод тоже активно участвует в составлении распорядка родовой деятельности. В последний
день беременности эталонные часы в мозге ребенка, уже синхронизированные с ритмами
светового дня, запускают каскад нейрохимических сигналов, достигающих кульминации в
момент рождения. Юные часы, некогда запертые в темноте на периферии, обретают
независимость и оповещают мир о своем суверенитете.
Лео и Джошуа появились на свет на шесть с половиной недель раньше срока с интервалом в
четыре минуты рано утром четвертого июля, в День независимости. Новорожденные
странные создания, пронзительно вопящие и покрытые первородной смазкой, они, по-
видимому, пребывают в глубоком шоке, приходя в наш мир. Оглядываясь назад, я честно
признаюсь, что когда впервые увидел сыновей в родильном зале, то наши мальчики показались
мне полубезумными марионетками, разбалансированными во всех суставах, такое вот
маленькое чудо. Несколько месяцев до рождения они были со временем на короткой ноге,
принимая ванну, наполненную нейроактивными веществами, поступающими через плаценту, а
теперь передо мною были два новых человека, которые безуспешно пытались нащупать часы на
прикроватном столике и почти утратили надежду найти их. В их глазах застыл немой вопрос:
который час?
Тем временем новообретенные эталонные часы наших двойняшек, повелевающие
синхроимпульсами организма, должно быть, бросали на них гневные взгляды, читавшиеся в
лучах ослепляющего света. (Скорее всего, это был электрический свет больничных ламп,
которые наверняка были включены в два часа ночи, но несколько часов спустя новорожденные
в любом случае увидели солнце.) Мишель Сифр, впервые выбравшийся на свет дня после
заключения в пещере своего внутреннего времени, находился в более выигрышном положении
благодаря зрелости внутреннего генератора циркадных ритмов. Восстановление более или
менее нормального цикла чередования сна и бодрости заняло всего несколько дней, так что
ученый вскоре вернулся к жизни в едином ритме с родными, близкими и миром в целом.
Новорожденным приходится намного труднее: внутренние часы младенца, недавно
появившегося на свет, еще далеки от совершенства. В момент рождения биоритмы ребенка
синхронизированы с циркадным ритмом матери, а затем младенец на несколько недель
погружается во временной хаос среди бела дня и утаскивает за собой всю семью.
Это объясняет многое из того, что происходило в нашем доме в течение первых недель жизни
двойняшек, насколько я помню. Короткий беспорядочный сон совершенно расстроил мою
рабочую память. Могу припомнить, как я в полночные часы кормил мальчиков из рожка, в
который раз пересматривая «Французского связного», но сюжет фильма практически не
оставил следов в моем сознании: вспоминаются какой-то бородач, погоня на автомобиле за
вагоном метро и Джин Хэкман в шляпе с круглой плоской тульей с загнутыми краями. Как и
Сифр, я едва ли вспомню, чем занимался в прошлый день, давно ли этот прошлый день
закончился и закончился ли он вообще. Все это время слилось в непрерывную череду
бодрствования и бессонницы. Когда к нам со Сьюзен спустя несколько месяцев наконец-то
вернулась способность к рефлексии, мы ловили себя на том, что одновременно произносили две
взаимоисключающие фразы: «время застыло» и «время пролетело», причем оба замечания
казались нам справедливыми.
В течение первых трех месяцев жизни младенец затрачивает на сон от шестнадцати до
семнадцати часов в сутки, но спит он вовсе не беспробудно. Периоды затишья практически
равномерно распределяются в течение двадцати четырех часов: причем новорожденный
ребенок спит днем больше, чем ночью. К двенадцатой неделе жизни суточный расклад меняется
в пользу ночного сна. Хаотичный режим сна – следствие несовершенства внутренних
коммуникаций. Хотя при рождении ребенка внутренние часы в гипоталамусе уже идут полным
ходом, у него еще не сформированы связи между нервными и биохимическими путями,
проводящими циркадные ритмы от супрахиазматического ядра к другим функциональным
зонам мозга и внутренним органам.
«Часы тикают, сообщил мне Скотт Ривкис, специалист по детской эндокринологии в
Йельском университете. Но иногда случаются нестыковки между часами и другими
системами организма». Представьте себе, что спутниковая сеть GPS не получила сигналов
точного времени от Военно-морской обсерватории США или Национальный институт
стандартов и технологии не вышел на связь по известному радиоканалу, не транслирующему
ничего, кроме сигналов точного времени. Примерно в таком положении находится мозг
младенца, который воспринимает время суток правильно, но терпит фиаско в попытках
правильно распространить сигналы.
Не так давно проблема нестыковки представляла большой интерес для медицинской науки. В
конце девяностых годов прошлого столетия Ривкис весьма посодействовал успеху научно-
исследовательского проекта по идентификации ретино-гипоталамического тракта, нервного
пути, подключающего зрительный анализатор к супрахиазматическому ядру у недоношенных
младенцев и рожденных в положенный срок детей. Также Ривкис обнаружил, что ретино-
гипоталамический тракт активен уже на поздних сроках беременности: даже у малышей,
родившихся на несколько недель раньше срока, рецепторы клеток реагируют на свет. Как
признался мне Ривкис, открытие, равно как и следующие из него выводы, изрядно удивили его
самого. Недоношенных детей помещают в отделение интенсивной терапии новорожденных до
тех пор, пока они не окрепнут в достаточной степени, чтобы отправиться домой. В конце
девяностых годов в залах отделения интенсивной терапии новорожденных свет не включался на
протяжении всех суток. Согласно логике того времени, если внутри матки темно, то и в залах с
боксами для недоношенных следует создавать аналогичные условия. Ривкис подвергал
сомнению такой ход рассуждений. С появлением на свет недоношенного ребенка прекращается
передача сигналов циркадных ритмов от матери, которые представляют собой информацию
первостепенной важности, способствующую синхронному развитию формирующихся
внутренних органов и физиологических систем. Но у недоношенного младенца уже
сформирован ретино-гипоталамический тракт, так что он вполне способен самостоятельно
генерировать циркадные ритмы, основываясь на импульсах, поступающих из окружающей
среды. У Ривкиса зародилось подозрение, что в больницах младенцев лишают жизненно
важных сигналов времени, руководствуясь самыми благими намерениями.
ЧЕМ РАНЬШЕ РЕБЕНОК УВИДИТ СВЕТ, ТЕМ РАНЬШЕ У НЕГО ВЫРАБОТАЕТСЯ
ЧУВСТВО ВРЕМЕНИ, ЧТО ВАЖНО НЕ ТОЛЬКО ДЛЯ ЗДОРОВЬЯ В ЦЕЛОМ, НО И ДЛЯ
ВЫРАБОТКИ НЕЙРОАКТИВНЫХ ВЕЩЕСТВ
Сомнения разрешил эксперимент, проведенный Ривкисом при поддержке коллег. За две недели
до выписки контрольную группу младенцев поместили в типовые боксы отделения
интенсивной терапии новорожденных, постоянно поддерживая приглушенное освещение в
залах. Младенцы из опытной группы содержались в условиях циклического чередования
освещенности: с семи часов утра до семи часов вечера в палате включался свет, в остальное
время было темно. Детей из обеих групп выписывали домой с прикрепленными к лодыжкам
кардиомониторами, постоянно отслеживающими едва уловимые изменения частоты сердечных
сокращений и дыхательных движений. В результате анализа полученных данных было
выяснено, что на первой неделе жизни дома младенцы из контрольной и опытной групп
придерживались примерно одного и того же режима сна. При этом дети, которые до выписки
содержались в условиях чередования уровня освещенности, в дневное время совершали на 20
30 процентов больше активных движений, чем ночью, вынуждая матерей уделять себе больше
внимания. В контрольной группе значимые колебания суточной активности не проявлялись на
протяжении последующих 6–8 недель. Чем раньше ребенок увидит свет, тем раньше у него
выработается чувство времени, что важно не только для здоровья в целом, но и для выработки
нейроактивных веществ, необходимых для формирования привязанности к членам семьи.
Благодаря исследованиям группы Ривкиса в блоках интенсивной терапии новорожденных
сейчас повсеместно используется циклическое освещение. Тем не менее миф о безвременье
внутриутробного существования, по признанию ученого, пустил глубокие корни в массовом
родительском сознании. Патронажные сестры, навещающие молодых родителей, обычно
застают новорожденных спящими в затемненных комнатах или при приглушенном свете. «Вы,
наверное, думаете, что дома детей ожидают яркие хорошо проветренные комнаты, но в
большинстве случаев все наоборот», рассуждает Ривкис. (Обычно педиатры рекомендуют
затемнять окна в детской светонепроницаемыми шторами только в вечернее и ночное время, от
заката до рассвета, но не во время послеобеденного сна.) Импринтинг циркадных ритмов
матери продолжается даже после рождения ребенка. Недавно было проведено несколько
экспериментов, в ходе которых в материнском молоке был обнаружен триптофан
предшественник мелатонина, того самого нейроактивного вещества, которое вызывает сон. (В
организме взрослого человека мелатонин продуцирует шишковидная железа головного мозга.)
Естественная выработка мелатонина привязана к циркадным ритмам биологических часов
матери: в определенные часы молочная железа производит большее количество молока, чем в
иное время суток. Регулярное кормление грудью по установленному графику способствует
адаптации режима сна ребенка к суточному распорядку матери и циклам чередования дня и
ночи в природе. Проведенные исследования дают основания предполагать, что дети,
находившиеся на грудном вскармливании, приспосабливаются к здоровому режиму сна
быстрее, чем искусственно вскармливаемые дети. В представлении новорожденного ребенка
день надлежит употребить и переварить как пищу.
Я снова просыпаюсь в темноте от крика: это проголодался Лео. Который час? Я нашариваю на
прикроватной тумбочке часы и подношу к глазам циферблат: 4:20. Сегодня двадцать первое
июня, первый летний день, начиная с которого распределение дневного и ночного времени
суток смещается в сторону светового дня. Очевидно, я буду вынужден бодрствовать каждую
минуту этого долгого светового дня.
Заручившись поддержкой порядка двадцати тысяч клеточных часов и специализированных
нейронов, локализованных на сетчатке глаз, Лео и Джошуа уже переварили солнечный свет,
излившийся на них на протяжении первых трехсот шестидесяти пяти дней жизни. В течение
нескольких недель двойняшки спокойно спали ночи напролет, но пробуждаются они ужасающе
рано, даже раньше птиц, едва забрезжит рассвет. Мои друзья утверждают, что мне удастся
поспать чуть дольше, если мы будем укладывать детей чуть позже, чем обычно. Однако мы с
женой кое-что прочитали о смещении циркадных ритмов и поэтому всецело доверяем науке во
всем, что касается нашего душевного здоровья.
Дневное освещение обнуляет показания биологических часов, но срабатывает далеко не
каждый раз, иначе наши внутренние часы обнулялись бы в каждую секунду пребывания в
освещенном месте. В действительности живые существа наиболее восприимчивы к свету, а
точнее, к изменениям интенсивности освещения, в начале периода активности, эквивалентного
дню. Биологические часы у ночных животных, к примеру у летучих мышей, более чутко
реагируют на изменения интенсивности освещения вечером, а не утром, тогда как дневные
животные, к которым можно отнести и детей, вступивших в фазу более или менее стабильной
дневной активности, более восприимчивы к воздействию света на рассвете, чем с
приближением сумерек. Таким образом, стоит ожидать, что наши дети будут просыпаться
примерно в одно и то же время независимо от того, когда мы уложим их спать в шесть или в
восемь часов вечера.
Как только я снова мысленно обсудил эти вопросы со Сьюзен (сейчас она уже на ногах, как
и я), птицы за окном разразились трелью: вначале защебетала одинокая малиновка, а затем
песню подхватил целый хор. На часах было 4:23, мимо нетвердой походкой прошествовала
Сьюзен, собираясь покормить Лео, который спустя двадцать минут снова забылся сном,
позволив матери вернуться в постель, но не прошло и минуты, как с пронзительным криком
проснулся Джошуа. Сквозь жалюзи струился бледный утренний свет, в птичьих
песнопениях царила полнейшая какофония, которая, по нашему мнению, разбудила
Джошуа. Характеризуя событие, обнуляющее показания биологических часов, ученые,
изучающие циркадные ритмы, прибегают к понятию «задатчик времени» по аналогии с
немецкоязычным термином
zeitgeber
: слово
Zeit
означает «время», а словом
Geber
именуют дающего. Солнечный свет – самый сильный и наиболее распространенный среди
всех известных науке задатчиков времени. Не получая исходных сигналов солнечного света
достаточно долго, человек находит другие ориентиры, по которым можно было бы
осуществлять поверку внутренних часов, не отдавая себе в этом отчета. На роль ориентира
сгодится будильник, звон колокола или регулярный контакт с кем-то другим, пусть даже
самый элементарный. Итак, в нашем случае дневной свет служит задатчиком времени для
малиновки, малиновка для ребенка, а проснувшийся ребенок – для взрослого.
«Замолкни, птичка», шепчет Сьюзен.
Становится ясно, что опыт родительства постепенно превращается для нас в бесконечную
череду уступок. На первых порах мы внушали себе, что мы не просто молодые родители, а
менеджеры новоиспеченной компании. Сюжет выдуманной нами истории предполагал, что
наша жизнь нисколько не изменится с появлением двух очаровательных, пусть даже не вполне
старательных сотрудников. Наша задача состояла в том, чтобы приучить их подчиняться
графику нашего семейного предприятия: принимать пищу в определенные часы, спать с такого-
то времени по такое-то и, таким образом, идеально подстроиться под наш прежний образ жизни
и наши представления о себе. Однако с каждым днем нам все чаще казалось, что фирма
полностью перешла под контроль работников, не оправдавших оказанного доверия.
Одно время я неистово дожидался полуденного сна сына, намереваясь на три-четыре часа войти
в режим функционирования прежнего «я», когда я еще был в состоянии писать и спать,
воображая, что и в своей теперешней ипостаси смогу заниматься тем же. Но это итоже
оказалось вымыслом. Я укладывал мальчиков в кроватки и тихо ускользал из детской, они на
какое-то время затихали, но вскоре кто-то из них начинал агукать, призывая меня вернуться
обратно. Если я медлил с возвращением, сын поднимал крик, подпрыгивая в постели, а его брат
тем временем продолжал мирно спать в своей кроватке, стоящей в нескольких шагах.
Поведение ребенка меня чрезвычайно раздражало, я усматривал в нем вызов отцовскому
диктату и покушение на свою независимость. Мне хотелось объяснить сыну, что это мое время.
Я старательно любезничал с малышом, всячески умасливал его, потом пытался его журить, но
мои попытки выглядеть убедительно лишь раззадоривали сына, что поднимало во мне бурю
негодования. Когда мне не удавалось напугать мальчика угрюмым выражением лица, казалось,
будто сыну доставляет удовольствие поддразнивать меня своими выходками. Позже я с
содроганием осознал, что приобрел авторитет в глазах ребенка, и теперь малыш пытается
противостоять ему по мере своих сил, а под конец до меня дошло, что он вовсе не
сопротивляется никакому авторитету, он просто хочет, чтобы значимый взрослый с ним
поиграл. В итоге я капитулировал, распрощавшись с попытками создать иллюзию рабочего дня,
и с тех пор мы превосходно проводили вдвоем время, отведенное для полуденного сна,
ниспровергая авторитеты вместе. Однажды в послеобеденное время мой сын указал на часы,
висевшие на стене в детской; по-видимому, тиканье мешало ему спать, и он захотел
присмотреться к источнику шума поближе. Я снял часы со стены, поднес их к лицу ребенка и
продемонстрировал ему пластиковый чехол на задней поверхности, за которым скрывалась
аккумуляторная батарея и сам часовой механизм. Потом несколько раз перевернул их, и
некоторое время мы вместе зачарованно наблюдали за движениями секундной стрелки.
* * *
Я работаю в старом доме, расположенном у подножья холма на берегу Гудзона. Здание бывшей
пивоварни дало приют хаотичному сочетанию предприятий местного значения: подрядной
строительной компании, мастерской по ремонту пианино и детской школе танцев вперемешку
со студиями художников и музыкантов. Стены тонкие, полы покрыты линолеумом, и вся
конструкция находится в плачевном состоянии. Вечером я убираю компьютер в пластиковый
чехол, опасаясь капель и мелких частиц песка, падающих с крыши. Как-то утром я заметил, как
пилюльная оса принялась вить гнездо на моем потолке, а в другой раз услышал сквозь стену,
как в соседней комнате работодатель отчитывает свою сотрудницу, которая, как впоследствии
оказалось, приходилась ему матерью: «Если горят сроки и нужно больше времени, первое, что
нужно сделать, выяснить, сколько времени потребуется, чтобы закончить работу!»
ЕСЛИ К ИСТОРИИ СУЩЕСТВОВАНИЯ ЖИЗНИ НА ЗЕМЛЕ ПРИМЕНИМО ПОНЯТИЕ
ПЕРВОИСТОКОВ, ТО ЖИЗНЬ, ПО ВСЕЙ ВИДИМОСТИ, НАЧИНАЕТСЯ С
ЦИАНОБАКТЕРИЙ И, ВЕРОЯТНО, НА НИХ ЖЕ И ЗАКОНЧИТСЯ
Напротив здания, рядом с автостоянкой, обнаруживается рукотворный пруд с лавочкой, на
которую я иногда усаживаюсь, когда хочу над чем-нибудь поразмыслить. Пруд небольшой –
всего несколько метров в длину, а по краям выступает бетонная окантовка. Впуск воды, а
точнее, стоков пригорода, осуществляется через ливнеспуск на отдаленном конце водоема,
густо поросшем сорными травами, а выпуск через дренажную трубу на ближнем конце пруда.
Ранней весной вода еще достаточно прозрачная, так что можно рассмотреть золотых рыбок,
суетящихся у самого дна, на глубине около 1,2 метра. В середине мая поверхность пруда
покрывается зеленой пленкой, а к концу июня весь водоем забит тиной, так что рассмотреть
ничего не удается – остается лишь догадываться, что скрывается за толстым слоем ила.
Тину и водоросли часто называют плесенью на теле земли, но едва ли они заслуживают столь
дурной славы. То, что мы привыкли называть тиной, как правило, оказывается колонией
цианобактерий, или сине-зеленых водорослей, составляющих одну из самых многочисленных
групп прокариотов – безъядерных одноклеточных организмов, которые обитают в толще воды и
процветают в условиях активной инсоляции. Цианобактерии не похожи ни на обычные
бактерии (микробы, живущие у вас дома, едва ли способны к фотосинтезу), ни на
одноклеточные водоросли, которые представляют собой эукариотические клетки с
оформленным ядром, но это не помешало им заполонить собой весь мир. На долю
цианобактерий, находящихся в первых звеньях трофических цепей, приходится внушительная
доля всей совокупной биомассы планеты. Помимо прочего, цианобактерии считаются одной из
древнейших форм жизни на Земле, возраст которой приблизительно оценивается в 4,5
миллиарда лет. Они появились на планете по меньшей мере 2,8 миллиарда лет назад; наиболее
вероятное время возникновения примерно за 3,8 миллиарда лет до насыщения атмосферы
Земли кислородом, которое, к слову, приписывается именно цианобактериям: у этих
одноклеточных кислород выступает побочным продуктом фотосинтеза. Как бы там ни было, в
один момент сухой концентрат пространства-времени был освоен и преображен живыми
существами. Если к истории существования жизни на Земле применимо понятие первоистоков,
то жизнь, по всей видимости, начинается с цианобактерий и, вероятно, на них же и закончится.
Биологические часы оказались очень полезны для адаптации живых существ к условиям
окружающей среды. Начнем с того, что они выступают главной опорой жизнедеятельности в
целом. Теоретически без них можно обойтись: хронометрирование физиологических процессов
может осуществляться автономно за счет внутренних ресурсов организма. Наш внутренний
хронометр в состоянии обеспечить координацию физиологических процессов, протекающих во
внутренней среде организма, напрямую поддерживая постоянную связь с тактовыми
импульсами двадцатичетырехчасового суточного ритма, которые задает солнечный свет. Но в
таком случае наш организм по ночам и в пасмурные дни неизбежно отправлялся бы в свободное
плавание по рекам времени. (Представьте себе, что у ваших радиоконтролируемых часов
приемник регулярно выходит из строя, из-за чего они теряют способность отсчитывать время.)
До конца восьмидесятых годов XX века большинство биологов стояли на том, что у
микроорганизмов, таких как цианобактерии, циркадные ритмы вовсе отсутствуют, по той
простой причине, что жизнь среднестатистического микроба слишком коротка, чтобы вписаться
в них. Деление типичной одноклеточной цианобактерии происходит каждые несколько часов.
При солнечном свете размножение клеток активизируется, в темноте интенсивность клеточных
делений снижается. В течение двадцати четырех часов один материнский одноклеточный
организм дает начало шести и более поколениям дочерних клеток, которых насчитывается
невероятное множество. Как метко выразился в разговоре со мной Карл Джонсон, микробиолог
из Университета Вандербильта: «Какой смысл обзаводиться часами, если на следующий день
вы будете уже другим человеком?»
Более двадцати лет Джонсон находится в авангарде исследований, которые дают понять, что у
бактерий все-таки есть свой циркадный хронометр, причем поразительно точный. Более того,
клеточные часы бактерий настолько не похожи на молекулярные часы животных, растений и
грибов, что в отношении первых напрашивается вопрос о причинах эволюции внутреннего
часового механизма и о том, как могли быть этимологически связаны между собой
последующие модификации биологических часов.
Цианобактерии производят кислород в ходе фотосинтеза; многие виды также обладают
способностью фиксировать атмосферный азот и превращать его в соединения, легко
усваиваемые растениями. Единовременное осуществление фотосинтеза и азотфиксации
невероятно сложная задача, так как присутствие кислорода угнетает активность фермента,
задействованного в каптаже азота. Тем не менее высокоорганизованные нитчатые
цианобактерии могут параллельно осуществлять оба процесса, распределяя обязанности между
специализированными клетками. У одноклеточных цианобактерий нет внутриклеточных
отсеков, поэтому они вынуждены распределять функции по времени: фотосинтез
осуществляется днем, а фиксация азота ночью.
Существование суточного цикла чередования фотосинтеза и азотфиксации у цианобактерий
навело ученых на мысль о некотором аналоге биологических часов у микроорганизмов.
Джонсон с коллегами разобрались в устройстве часового механизма, основываясь главным
образом на изучении цианобактерий вида
Synechococcus elongatus
, широко используемого в лабораторных экспериментах. Аналогичный принцип действия
внутренних часов встречается у многих видов цианобактерий, а некоторые его аспекты
присущи микроорганизмам других родов, но у более высокоорганизованных организмов
нет ничего похожего. В ядре клетки у
Synechococcus elongatus
присутствуют три вида белков KaiA, KaiB и KaiC, чьи названия происходят от японского
иероглифа
kaiten
, которым обозначают циклическое круговращение небес. Ведущая роль принадлежит
белку KaiC, молекула которого частично напоминает два пончика, сложенных один на
другой. Эпизодически взаимодействуя с двумя другими белками, KaiC довольно ловко
справляется с функциями шестеренки часов. При этом происходит частичное изменение
конформации молекулы, в результате чего она приобретает способность захватывать и
высвобождать фосфат-ионы. В конечном счете все три вида белков формируют временное
молекулярное образование, которое называется периодосомой. Сьюзен Голден,
микробиолог из Калифорнийского университета Сан-Диего, образно описывает
взаимодействие между белками как «групповые объятия», на которые уходит около
двадцати четырех часов.
«Это похоже на работу шестерен в часовом механизме», объясняла мне Голден. Процесс
настройки передач примечателен множеством любопытных аспектов, но больше всего поражает
то, что он функционирует автономно. Биологические часы высокоорганизованных форм жизни
приводит в действие циклический характер экспрессии ДНК: основные гены ядра, кодирующие
качественные признаки, запускают процесс сборки белков. Поступая в ядро из цитоплазмы,
последние отключают экспрессию первых. Клетки цианобактерий лишены ядер, их внутренние
часы представляют собой неопосредованные взаимодействия между белками. Эти белки
синтезируются специфическими генами, и при их выщеплении внутренние часы выходят из
строя в силу нехватки нужных деталей. Продолжительность тактов белковых часов, однако, не
привязана к скорости экспрессии генов и практически не связана с ДНК клетки. При изъятии
ключевых белков из клетки и помещении в пробирку они даже в условиях полной изоляции
продолжают взаимодействовать двадцать четыре часа в сутки изо дня в день, как ни в чем не
бывало.
«В устройстве эндогенных часов растений, животных и грибов намного больше
неопределенности, отметила Голден. В сущности, это суммарный эффект некоторых
событий, в которых фигурирует множество различных сил. Внутренние часы цианобактерий
необычны тем, что они вещественны: мы имеем дело с реальным устройством, которое можно
поместить в пробирку, и оно будет продолжать работать».
Предполагается, что некоторые органеллы клеток, в особенности митохондрии,
вырабатывающие энергию для метаболических реакций, а также, к примеру, хлоропласты, в
которых осуществляется фотосинтез, происходят от автономных прокариотических
микроорганизмов, поглощенных другими клетками, которые не были утилизированы в ходе
метаболизма, а стали, по сути, внутренними симбионтами клетки-хозяина. Я поинтересовался,
не могло ли что-то похожее произойти и с белковыми часами: существовал ли когда-нибудь
подобный механизм в природе независимо, до интеграции с клетками цианобактерий, на
положении позаимствованных часов или, возможно, он существует до сих пор, на что
последовал отрицательный ответ. По словам Голден, ученым удалось вызвать репликацию
белковых часов внутри живой клетки исключительно за счет высокоточных лабораторных
техник. Тем не менее само их существование говорит о большой надежности и простоте
устройства. Получив в распоряжение подходящий контейнер и всего лишь горсть деталей,
естественный отбор довольно быстро изобретет точные часы, которые будут в готовом виде
передаваться из поколения в поколение.
Действительно, при делении клеток цианобактерий белковые часы распадаются на две части и
все равно продолжают тикать, не сбиваясь с такта. Из двух бактерий получаются четыре, потом
восемь, затем шестнадцать бактерий и в конце концов миллионы идентичных клеток,
содержащих одинаковые модели часов, большей частью синхронизированных в едином ритме
времени. Часы состоят из множества белков, упакованных в мешок клеточной мембраны,
внутри которого происходят все взаимодействия между белковыми молекулами. Когда мешок
делится пополам, белки также делятся поровну, но сам часовой механизм при этом остается
незатронутым и продолжает воспроизводить прежний ритм даже в новой упаковке. Поскольку
принцип действия белковых часов не связан с ДНК организма, срок их службы превышает
продолжительность жизни отдельной клетки. Глядя на мутную пленку, заволокшую пруд возле
моего офиса, невозможно догадаться, что перед вами простирается единый циферблат белковых
часов миллиардов клеток цианобактерий.
Некоторые подобия внутренних часов обнаруживаются примерно у дюжины других видов
цианобактерий. «Могут существовать и другие организмы с другими видами внутренних
часов, рассуждает Голден. Неизвестно, сколько разновидностей внутренних часов может
быть в мире». Столкнувшись с колоссальным разнообразием внутренних часов у животных,
растений, грибов и бактерий, биологи задумались, насколько глубоко эти часы могут быть
связаны между собой. На этот счет известны две точки зрения. Одна из них, которую можно
условно назвать школой множественности внутренних часов, предполагает, что
двадцатичетырехчасовой цикл колебаний интенсивности освещения сам по себе оказывает
решающее влияние на ход естественного отбора, и поэтому наличие биологических часов
можно рассматривать как эволюционное приспособление, принимающее разнообразные формы.
«У разных организмов на кухне разный набор ингредиентов, из которых можно приготовить
часы», говорила мне Голден. Если часы идут ровно, значит, механизм работает.
ЦИКЛ ВНУТРЕННИХ ЧАСОВ И ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТЬ СВЕТОВОГО ДНЯ КРЕПКО
СПАЯНЫ МЕЖДУ СОБОЙ, ПРИЧЕМ ЭТО НАБЛЮДАЕТСЯ ПОВСЕМЕСТНО ВО ВСЕХ
ЦАРСТВАХ ЖИВЫХ ОРГАНИЗМОВ
Школа единства внутренних часов придерживается иного подхода: ее представители
переворачивают аргументацию оппонентов с ног на голову, указывая на то, что цикличность
освещения стала движущей силой естественного отбора лишь в силу независимой эволюции
эндогенных часов, которые на тот момент уже должны были достичь высокой ступени
развития. Найти аргументацию в пользу такой точки зрения сложно из-за значительной
дифференциации биологических часов у разных категорий живых существ. Различия в
устройстве внутреннего часового механизма у людей и растений, у растений и грибов, грибов и
цианобактерий и т. д. слишком велики, чтобы запросто примириться с ними. Тем не менее Карл
Джонсон признает, что различия имеют право на существование. По его мнению, механизмы
транскрипции генов и трансляции белков, лежащие в основе молекулярного диалога,
составляющего сущность биологических часов многоклеточных организмов, в чем-то
напоминают белковые часы цианобактерий, идущие в обратном направлении, от
опосредованной коммуникации к прямой. «Я долгое время продвигал идею о том, что механизм
транскрипции-трансляции не может быть стержневой моделью внутренних часов, говорил
ученый. Возможно, пример цианобактерий подводит нас к новому пониманию эндогенного
часового механизма».
Если долго всматриваться в мутные воды занесенного тиной пруда, в котором тикают
миллиарды белковых часов цианобактерий, со дна начинают подниматься пузырьки вопросов:
например, сколько эволюционных скачков потребовалось биологическим часам, чтобы достичь
своего нынешнего состояния, один или несколько? Что вообще побудило их к эволюции?
Пока никаких вариантов ответов наука дать не может: естественный отбор хорошо заметает
следы. Также можно с большой долей уверенности сказать, что к появлению эндогенных часов
в значительной мере причастен солнечный свет. Цикл внутренних часов и продолжительность
светового дня удивительно крепко спаяны между собой, причем это наблюдается на
систематической основе повсеместно во всех царствах живых организмов, так что едва ли речь
идет о простом совпадении.
Представьте себя на месте микроорганизма и постарайтесь найти применение вашему
внутреннему часовому механизму с двадцатичетырехчасовым циклом. Эндогенные часы,
безусловно, подстрахуют вас в тех случаях, когда солнечный свет вам недоступен, но в то же
время они служат сигнальным устройством наподобие будильника, точно оповещая вас о том,
когда завтра произойдет рассвет, чтобы вы успели к нему подготовиться. Фотосинтезирующие
микроорганизмы благодаря внутренним часам успевают привести в рабочее состояние свои
аккумуляторы. Возможно, другие узлы фотосинтезирующего аппарата получают при этом
дополнительный активирующий импульс. В результате микроорганизм приобретает
преимущество в воспроизводстве и передает свои внутренние часы следующим поколениям
микробных клеток. В экваториальных широтах, где продолжительность дня и ночи примерно
одинакова, а закаты и рассветы происходят примерно в одно и то же время, биологические
часы, возможно, и не дают ощутимых привилегий. Но по мере продвижения на север или на юг
в направлении полюсов соотношение светлых и темных периодов в сутках изменяется изо дня в
день в течение года, и в таких случаях внутренние часы помогают предугадывать эти
колебания. Возможно, наличие биологических часов способствовало расширению ареалов
древних форм жизни подобно тому, как введение понятия долготы в XVII веке и изобретение
механических часов помогло Великобритании опередить соперников в исследовании морей и
колонизации далеких земель.
Вместе с тем солнечный свет в качестве движущей силы отбора отрезает оба пути: по
возможности его лучше избегать и утилизировать. Ультрафиолетовое излучение может
вызвать тяжелые повреждения ДНК; геном наиболее уязвим во время деления клетки, когда
ДНК распаковывается перед дупликацией. Около четырех миллиардов лет назад
воздействие ультрафиолетового излучения было особенно пагубным, поскольку
поверхность Земли еще не была защищена слоем озона (O
3
), который предохраняет все живое от самых вредоносных лучей в наше время.
Цианобактерии, которым приписывается главная заслуга в насыщении атмосферы
кислородом и создании озонового слоя, на что ушло не менее миллиарда лет, тогда
оказались в самом невыигрышном положении. Не имея жгутиков, они были лишены
способности к активным передвижениям и не могли укрыться от палящего солнца в
сумерках толщи воды. Как же они размножались, не выставляя под жесткие
ультрафиолетовые лучи самые деликатные органы?
Возможно, цианобактерий выручали биологические часы: сверяясь с ними, микроорганизм
выбирал для деления клетки самое безопасное время суток. На основании данного
предположения биологи выдвинули гипотезу избегания света, объясняющую, как
цианобактериям удавалось размножаться в неблагоприятных условиях. Хотя со стороны может
показаться, что клетки цианобактерии в присутствии света делятся безостановочно, так как для
клеточных делений требуется солнечная энергия, но у них могут действовать временные
ограничения размножения. В ходе полевых исследований трех микробиоценозов, два из
которых составляли водоросли, а третий был представлен цианобактериями одного вида, было
установлено, что фотосинтетическая активность во всех трех микробиоценозах продолжалась
весь день, однако между тремя часами дня и шестью часами вечера прекращался синтез ДНК.
Затем фотосинтез возобновлялся и не прерывался до самого заката. Таким образом, клеточные
структуры, наиболее восприимчивые к ультрафиолету, в середине дня почивают в тени.
Не исключено, что у современных растительных и животных клеток сохранилась реликтовая
память о пройденных путях эволюции в лице специализированных белков, которые называются
криптохромами. Криптохромы восприимчивы к излучениям синего и ультрафиолетового
спектра и входят в состав внутреннего часового механизма растений и животных, помогая
организму синхронизироваться с естественным суточным циклом. Прослеживается выраженное
сходство строения белковых молекул со структурой фермента ДНК-фотолиазы, который
использует энергию синих лучей для репарации участков ДНК, поврежденных
ультрафиолетовым излучением. Некоторые биологи полагают, что функции ДНК-фотолиазы
могли изменяться в ходе эволюции. Возможно, бывшие инструменты ремонта клеточных
структур, пострадавших от ультрафиолета, скооперировались между собой и образовали
эндогенные часы, в которых они уже в качестве криптохромов выдвинулись на руководящие
позиции и сейчас помогают организму уклоняться от повреждающего действия солнца. Так
рядовой санитар превратился в эксперта по мирному урегулированию конфликтов.
Если приверженцы теории избегания света правы, тогда внутренние часы оказались первым в
мире профилактическим средством, реализовавшим на практике идею безопасного секса.
Организмы, способные прогнозировать наступление пиков солнечной активности и
воздерживаться от воспроизводства в самые опасные часы, получали вознаграждение,
продолжая себя в новых поколениях, тогда как особи, которые не умели рассчитывать время
либо не располагали подходящим инструментарием, лишались возможности передать свои гены
потомкам. Вопрос жизни и смерти всегда стоял убийственно прямо, по-мальтузиански. Глядя на
пруд возле моего офиса, я не вижу перед собой разверзнутой пропасти беззакония, кишащей
смертоубийствами и беспорядочным сексом, хотя в общем-то полагаю, что именно так он и
выглядит в действительности. Тем не менее, какой бы отвратительной ни казалась тина,
создаваемая цианобактериями, мы все равно перед ними в долгу – за прожитое время суток.
* * *
14 февраля 1972 года Мишель Сифр приступает ко второму эксперименту по депривации
времени, который оказался главным в его научной биографии и самым продолжительным в
истории человечества. В этот раз его единоличная подземная лаборатория, финансируемая
НАСА, развернулась в пещере Миднайт-Кейв возле Дель-Рио в штате Техас. На деревянной
платформе установлена большая нейлоновая палатка, внутри которой находятся кровать,
стол, стул, разнообразные приборы для проведения научно-исследовательских работ,
морозильные установки с продуктами и семьсот восемьдесят один баллон с водой
емкостью один галлон
[8]
каждый. Календарей и часов нет, как и в прошлый раз. Сифр улыбается в объективы
новостных телекамер, целует новую невесту, обнимает мать и спускается в вертикальную
шахту глубиной около тридцати метров, ведущую к месту уединения. Если все пойдет как
задумано, он проведет более шести месяцев в абсолютной изоляции и не покинет пещеру
раньше сентября. «Кромешная темнота и всеобъемлющее безмолвие», описывал Сифр
свои первые впечатления от подземелья.
Находясь в пещере, Сифр отсчитывает дни по циклам бодрствования: от пробуждения к
пробуждению. Утренние часы полны забот: пробудившись ото сна, ученый созванивается с
другими членами исследовательской группы, которые остались на поверхности земли, и
они включают электрическое освещение, установленное в пещере. Далее Сифр измеряет
кровяное давление, проезжает три мили
[9]
на стационарном велотренажере и выбивает пять серий мишеней из пневматического
ружья. Затем он прикрепляет электроды к грудной клетке и голове, регистрируя частоту
сердечных сокращений и биотоков мозга, характеризующих природу сна, затем с помощью
ректального датчика измеряет температуру тела. Во время бритья он сохраняет несколько
волосков усов для исследований на предмет изменений гормонального фона. А еще он
подметает пол. Скалы, окружающие его, рассыпаются в прах, оседающий повсюду, пыль
смешивается с высохшим пометом колонии летучих мышей, ранее населявших пещеру.
Когда поднимаются клубы пыли, он старается задерживать дыхание.
Сифра интересует, что происходит с организмом человека, изолированного от времени на
длительный срок. В работах Юргена Ашоффа и других исследователей указано, что некоторые
люди, проведя в условиях изоляции месяц и более, переходят к суточному ритму
длительностью сорок восемь часов, затрачивая на сон и бодрствование почти вдвое больше
времени по сравнению с людьми, живущими в обычном ритме. Дает ли такой распорядок дня
какие-то преимущества членам экипажей космических кораблей или атомных субмарин?
Вскоре бесконечная череда измерений, наложения и снятия электродов, введения датчиков и
отбора волосков усов для анализов начинает тяготить Сифра. Еще не миновал первый месяц
эксперимента, а его проигрыватель, главный источник свежих впечатлений, уже вышел из
строя. «Теперь у меня есть только книги», отмечает Сифр в дневниковых записях. На стенах
пещеры расползается плесень, ею покрываются даже циферблаты исследовательского
оборудования.
ПОСКОЛЬКУ КОЛЕБАНИЯ ТЕМПЕРАТУРЫ ТЕЛА ПОДЧИНЕНЫ ЦИРКАДНЫМ
РИТМАМ, МАКСИМАЛЬНАЯ ВЕРОЯТНОСТЬ ПРОБУЖДЕНИЯ ОТ ДОЛГОГО СНА
НАБЛЮДАЕТСЯ В ПРЕДРАССВЕТНЫЕ ЧАСЫ
Впоследствии результаты тестов и измерений покажут, что в течение первых пяти недель в
подземелье циркадные ритмы чередования сна и бодрствования Сифра укладывались в
двадцать шесть часов. Колебания температуры его тела следовали двадцатишестичасовому
циклу, и сам он спал и бодрствовал по тому же графику, хотя и не отдавал себе в этом отчета,
но при этом каждый день пробуждался на два часа позже, чем в прошлый раз, а потом спал
треть от того времени, которое проводил в состоянии бодрствования. Как и в пещере
Скарассон, он выбился из суточного графика и жил в соответствии с идеалом Руссо,
исключительно по внутреннему распорядку, не завися ни от солнечного света, ни от
общественных норм.
На тридцать седьмой день пребывания под землей (по подсчетам Сифра, это был тридцатый
день) случилось непредвиденное: циклы колебаний температуры тела окончательно
размежевались с циклом сна и бодрствования, который к тому времени уже был оторван от
продолжительности светового дня, о чем сам Сифр даже не догадывался. Теперь он остается на
ногах намного дольше, чем обычно, а потом отсыпается в течение пятнадцати часов, затрачивая
на сон вдвое больше своей привычной нормы. Потом его график расшатывается еще сильнее:
периодически он возвращается к двадцатишестичасовому циклу, иногда цикл продлевается до
40–50 часов. Тем временем колебания температуры тела по-прежнему придерживаются
двадцатишестичасового цикла. При этом сам Сифр даже не подозревает о том, какие перемены
происходят с его телом.
С тех пор ученые выяснили, что наш привычный распорядок сна лишь отчасти подчинен
циркадным ритмам. На протяжении дня в организме накапливается нейроактивное вещество
аденозин, вызывающее сонливость, процесс накопления аденозина известен под термином
«гомеостатическое давление». Чувство сонливости можно превозмочь, если вздремнуть на
короткое время: при этом часть аденозина утилизируется, отодвигая приступы дремы на более
позднее время; также можно заглушить его, употребляя кофеин и стараясь оставаться на ногах
как можно дальше. Но стоит вам заснуть, и ваше тело окажется в полной власти циркадных
ритмов. В ранних фазах сна организм погружается в глубокую дрему, но в течение ночи вы
постепенно войдете в фазу сновидений. Переход к фазе сновидений, или, выражаясь по-
научному, к фазе быстрого сна, наиболее вероятен при снижении температуры тела до
минимальных отметок. Для большинства людей фаза быстрого сна наступает за два часа до
пробуждения. Поскольку колебания температуры тела подчинены циркадным ритмам,
максимальная вероятность пробуждения от долгого сна наблюдается в предрассветные часы,
причем обычно это происходит в одно и то же время, например в 4:27.
Иными словами, аденозин навевает сон, если вы ему это позволяете, а глубина сна определяется
длительностью предшествующего периода бодрствования, в течение которого вы
сопротивлялись гомеостатическому давлению, но, так или иначе, предрассветное повышение
температуры, предопределенное циркадным ритмом, все равно вас разбудит. Первым фактором
удается в некоторой степени манипулировать, но второй нам неподвластен. Продолжительность
сна зависит от того, как долго вы проспали с того времени, когда температура вашего тела
достигла точки надира. Чем меньше времени прошло с момента засыпания, тем меньше вы
пробудете в объятиях Морфея, даже если перед этим бодрствовали больше обычного.
Но все это станет известно много позже, когда ученые проведут несколько экспериментов
по временной изоляции в условиях чисто прибранных лабораторий, привлекая
добровольцев, которые даже близко не испытывали той сенсорной депривации, которая
выпала на долю Сифра. «Моя жизнь вошла в фазу надира», заметил однажды ученый. На
семьдесят седьмой день эксперимента движения рук Сифра стали насколько неловки, что
он не сумел нанизать бусины на нить, а ход мыслей утратил связность, ему начала изменять
память. «Я ничего не помню о прошедшем дне; даже сегодняшнее утро не отложилось в
моей памяти. Если бы я сразу не записывал все происходящее, я бы обо всем забыл»,
признавался ученый. Однажды Сифра охватила паника, когда он, счистив плесень со
страниц журнала, прочел статью, где говорилось о том, что возбудители бешенства могут
распространяться по воздуху с частицами мочи и слюны летучих мышей. На семьдесят
девятый день эксперимента Сифр схватился за телефон. «
J’en marre!
» прокричал он в трубку. («С меня довольно!»)
Тем не менее коллеги решили, что Сифр еще не испил свою чашу до дна, ведь не прошло даже
половины отпущенного срока. И вот он снова подвергает себя всевозможным измерениям,
ведет наблюдение за физиологическими отправлениями своего организма, вводит внутрь себя
датчики, присоединяет и отсоединяет электроды, бреется, подметает пол, крутит педали и
стреляет до тех пор, пока у него совсем не остается сил. Он освобождается ото всех проводов и
кабелей, опутывающих тело, и думает: «Я растрачиваю свою жизнь попусту, участвуя в этом
бессмысленном эксперименте». Затем он задумывается о ценности данных, которых не
получили его коллеги, пока он находился вне доступа, и снова подключает аппаратуру к своему
телу. Одно время Сифр задумывался о самоубийстве, которое он планировал замаскировать под
несчастный случай, но потом вспомнил о неоплаченных счетах за проведенный опыт, которые
пришлось бы оплачивать его родителям.
На сто шестидесятый день эксперимента Сифр услышал, как где-то поблизости шуршит мышь.
В течение первого месяца в Миднайт-Кейв мышиная возня по ночам порядком раздражала
ученого. Тогда Сифр переловил всех грызунов и извел под корень всю колонию, но сейчас он
был рад оказаться в обществе хотя бы одной мыши. Ученый нарек свою гостью Мас и сутками
напролет наблюдал за ее повадками, замышляя, как бы изловить мышь. В конце концов на сто
семидесятый день Сифр соорудил мышеловку из формы для запекания и намазал ее джемом,
чтобы заманить мышь в ловушку, а затем долго смотрел, как его потенциальная подружка
боязливо приближается к приманке. Еще один крошечный шажок, и Сифр опрокидывает
кассероль над мышью, его сердце колотится от радостного возбуждения. «Впервые с тех пор,
как я углубился в пещеру, я почувствовал прилив радости», отметил ученый в своих записях.
Но что-то пошло не так; подняв кассероль, Сифр обнаружил, что случайно раздавил мышь, и
теперь он бессильно наблюдал, как она умирает. «Писк становился все слабее, и вот она
затихла. Меня захлестнуло отчаяние».
Спустя девять дней, десятого августа, зазвонил телефон: эксперимент подошел к концу. Сифр
проведет в пещере еще месяц, выполняя дополнительные тесты, но теперь он, по крайней мере,
может наслаждаться обществом других людей. Пятого сентября, после двухсот с лишним дней
в подземелье, Сифр выходит на поверхность земли, ошеломленный громом оваций и запахом
свежей травы. За время заточения он собрал несколько ящиков магнитных лент с аудиозаписью,
ожидающей анализа; протяженность пленки измеряется километрами. За это время у Сифра
сильно ухудшилось зрение, появилось хроническое косоглазие, а еще за ним числится долг в
размере полумиллиона долларов, который он будет выплачивать на протяжении последующих
десяти лет.
* * *
Ручной фонарик, возможно, самая бесполезная вещь в Арктике, особенно в июле, но я захватил
с собой целых два.
Даже сейчас не знаю, зачем я это сделал. Там, где я сейчас нахожусь, за Северным полярным
кругом, выше 66 градусов северной широты, на расстоянии двухсот километров к северу от
города Фэрбенкс в штате Аляска, солнце не заходит с середины мая по середину августа. Хотя
уже два часа утра, небесное светило все еще висит в нижней точке траектории и медленно
ползет вдоль горизонта, заливая бледным светом бесконечные километры холмистой
заболоченной тундры. Все лето один долгий полярный день. В ходе эволюции экосистема
Крайнего Севера приноровилась использовать по максимуму весь диапазон возможностей,
которые предоставляет постоянное освещение. Растения цветут, птицы выводят птенцов, в
реках постоянно кто-то плещется, животный мир спаривается, мечет икру и выкармливает
детенышей, готовясь снова удалиться в укрытия, как только на излете августа солнце впервые
скроется за небосклоном и день пойдет на убыль, а ночи будут удлиняться с каждой неделей,
предвосхищая затяжную зимнюю ночь. Я заранее знал, что увижу в тундре, но где-то на
задворках сознания ворочалось смутное предчувствие непроглядной темноты, которую должен
рассеять луч фонарика. Мало ли где может подстеречь тьма в пещере, которую мне захочется
осмотреть, в норе длиннохвостого суслика, в которую я, скорей всего, сунусь, а то и вовсе под
раскладной койкой в темной-темной палатке.
Я приехал в Арктику, намереваясь присоединиться к группе биологов на опытной станции на
озере Тоолик в аляскинском округе Норт-Слоуп. Станция, открытая в 1975 году, располагается
у самой кромки воды. На территории станции развернут оживленный лагерь: передвижные
лаборатории, оборудованные по последнему слову техники, перемешались с модульными
ангарами из гофрированной стали, основательно уплотненными с поправкой на погодные
условия, но все равно невозможно отделаться от чувства заброшенности я забрался на самый
край земли. За горизонтом с южной стороны зубчатой стеной возвышается хребет Брукс, а за
двести километров на север лежит небольшой городок Дедхорс, укрывшийся в бухте Прудо-Бей
на берегу Северного Ледовитого океана, где располагается северная ветвь Трансаляскинского
трубопровода. Добраться до города – сущая морока: предстоит пять часов трястись по
широкому гравийному покрытию Далтонской автомагистрали, где безраздельно властвуют
громогласные тягачи с тракторными прицепами, с которых во все стороны разлетаются куски
горных пород размером с кулак.
Между городом и хребтом Брукс простираются тысячи квадратных километров тундры и сотни
мелких каплевидных озер, похожих на Тоолик. Пейзажи тундры поначалу кажутся тоскливыми
и однообразными, однако за невзрачной картиной скрывается удивительное богатство и
разнообразие местной экосистемы: пестрый ковер мхов, лишайников и печеночников сменяют
заросли осоки и разнотравья, перемежающиеся карликовыми кустарниками. На глубине 3060
сантиметров под землей залегает вечная мерзлота, но незамерзающий верхний слой почвы
активно обжит полевками, зайцами, лисами, сусликами, шмелями, гнездящимися птицами и
другими созданиями. Каждое лето на опытную станцию прибывает около сотни ученых и
студентов-магистрантов, которые отбирают образцы тундрового грунта и биоматериала озер и
ручьев, производят замеры и взвешивания, а затем тщательно документируют все полученные
данные. Окружающие ландшафты не особенно страдают от человеческой активности и
остаются практически неизменными. В любой другой местности для проведения стандартного
экологического исследования потребовалось бы всего несколько лет, особенно когда
финансирование проекта ограничено, а заинтересованность в результатах налицо. Работа на
станции возле озера Тоолик требует большой преданности науке: на постижение
закономерностей функционирования здешних экосистем уходят десятилетия.
В ХОДЕ ЭВОЛЮЦИИ ЭКОСИСТЕМА КРАЙНЕГО СЕВЕРА ПРИНОРОВИЛАСЬ
ИСПОЛЬЗОВАТЬ ПО МАКСИМУМУ ВЕСЬ ДИАПАЗОН ВОЗМОЖНОСТЕЙ, КОТОРЫЕ
ПРЕДОСТАВЛЯЕТ ПОСТОЯННОЕ ОСВЕЩЕНИЕ
Меня занимала проблема научной интерпретации понятия дня. Отправляя прошение с просьбой
посетить станцию, я объяснил, что интересуюсь циркадными ритмами и хотел бы прояснить
несколько вопросов, присоединившись к работающим на станции биологам. Влияет ли режим
освещения на обмен веществ и жизненные циклы микроорганизмов и фитопланктона? Как
проявляется это влияние в широком контексте пищевой сети, сказывается ли оно на темпах
роста численности популяций, расширении видовых ареалов, доступности кислорода и
питательных веществ и других формах обмена энергией между различными звеньями
трофических цепочек? Я задавался целью выяснить, как циркадные ритмы проявляют себя в
самой суровой из экосистем, существующей в экстремальных условиях полярного лета. Какой
облик принимает биологическое время в кристально чистом выражении?
В действительности я был бы вполне удовлетворен поездкой, если бы мне просто удалось
прочувствовать специфику хода времени на подступах к Северному полюсу. В 1937 году
известный путешественник Ричард Бэрд провел четыре месяца в плену антарктической зимы,
регистрируя показания метеорологических приборов с апреля по июль совершенно один в
крошечном зимовье против кромешной тьмы и свирепых морозов. «С самого начала было ясно,
что за всеми высшими соображениями, за громадой слов о ценности наблюдений за погодой и
полярными сияниями на неизведанных просторах Антарктики и моей личной
заинтересованности в результатах исследований стояли мое любопытство и страсть к
приключениям, писал позже Бэрд в своих мемуарах под названием «Одиночество». У меня
не было никаких значимых целей, я о них вообще не задумывался. Мое решение не
основывалось ни на чем, кроме желания испытать вкус одиночества, тишины и покоя в полной
мере, будучи предоставленным самому себе достаточно долго для того, чтобы узнать истинную
цену уединения».
Я попытался спрятать свои часы, следуя примеру экспериментаторов, о которых ранее читал: те
углублялись в пещеры или затворялись в темных промерзлых избушках. Провести две недели
лета под пристальным взглядом незаходящего солнца, под открытым небом необъятной Аляски
не менее дерзкая затея, предвещающая приключение, способное потешить мое прошлое «я»,
которое стремительно удалялось от меня. И не надо напоминать мне о двух детях,
празднующих свой второй день рождения без отца: мой путь освещало вечное солнце,
ожидавшее меня за полярным кругом.
Десять тысяч лет назад завершился последний ледниковый период в истории Земли; Норт-
Слоуп стряхнул с себя остатки ледников, под которыми обнаружились лабиринты ручьев и
небольших мелководных озер, связанных между собой внутренними протоками.
Практически все ледниковые озера находились в непроходимой местности, но в 1973 году
биологи все-таки до них добрались. Изучая потенциальное влияние строящегося
трубопровода на местную экосистему, небольшая группа сотрудников Лаборатории
биологии моря Вудс-Холского института океанографии в Массачусетсе обнаружила озеро
Тоолик прямо у гравийной лесовозной дороги, в непосредственной близости от
строительного городка. Ученые развернули в окрестностях палаточный лагерь и принялись
за работу, периодически наведываясь в городок строителей постирать одежду или
разжиться порцией мороженого из холодильной установки. Под конец они перебрались на
другой берег озера и пустили там корни, положив начало опытной станции, которая в
настоящее время занимает площадь величиной в несколько акров
[10]
и располагает самой прогрессивной лабораторией по изучению арктических экосистем во
всем мире.
Однажды утром я наведался на одну из экспериментальных площадок Джона О’Брайена,
специалиста по биологии пресной воды из Университета Северной Каролины в Гринсборо.
Площадка оказалась каскадом из трех небольших озер, расположенных на расстоянии
нескольких километров к югу от Тоолика. Пройти пешком такое расстояние очень непросто;
в тундре повсюду разбросаны рыхлые комки печеночников и упругие кочки пушицы.
Путешествовать по здешним местам пешком так же утомительно, как и пробираться сквозь
болото, причем вывихнуть ногу по дороге даже проще, чем в болотной трясине. При станции
есть небольшой вертолет для выездных исследований, и О’Брайен договорился о том, чтобы нас
приняли на борт в компании трех магистрантов, с надувной спасательной лодкой, веслами и
рюкзаками, доверху набитыми инструментом для отбора проб. Мы приземлились на небольшом
возвышении над одним из озер, которое, по сути, представляет собой пруд шириной всего
около 90 метров. Когда вертолет улетел и потревоженные травы наконец-то успокоились, нас
окружил комариный рой. Стояла ясная безветренная погода, день выдался на удивление тихий.
О’Брайен – один из участников экспедиции, начавшей освоение Тоолика в 1973 году. С тех пор
он возвращается сюда почти каждое лето, неделями не видя родных. Сейчас он изучает
взаимодействие микроскопических пресноводных водорослей с единственным представителем
пресноводного зоопланктона более крупных размеров, который употребляет водоросли в пищу.
Мы привыкли рассматривать экосистемы исключительно с позиций живых организмов
веслоногих, лишайников, ногохвосток, медведок, кукшей и хариусов. Тем не менее все
многообразие форм жизни, воплощенное в эфемерных телах, служит всего лишь временным
пристанищем для безостановочных потоков питательных компонентов сквозь живую ткань. К
берегам Тоолика ученых влекут самые разнообразные интересы ботаника, лимнология,
энтомология, но в основе всех дисциплин лежит одна и та же фундаментальная биохимия:
углерод, азот, кислород, фосфор и другие элементы, циркулирующие между водой и сушей:
с зеленого листка в воздух, из дождевых потоков в почву, а потом все повторяется сначала.
Ученые скрупулезно подсчитывают содержание всех этих веществ, отслеживая динамику роста
популяций, частоту дыхания и удельный вес биомассы во времени и пространстве необозримых
арктических ландшафтов. Общими усилиями получается надежный прибор для наблюдения за
функционированием экосистемы и происходящими в ней переменами.
После первого же дня на берегах Тоолика мне стало ясно, что ни один ученый не занимается
конкретно хронобиологией ни в Арктике, ни где-либо еще. Чем дальше, тем больше, но все
исследователи, собравшиеся у озера, изучали отдельные аспекты одной и той же проблемы
потепления мирового климата, которое уже не вызывает сомнений. В силу относительной
скудости биоценоза Арктика служит базовой моделью для изучения возможных реакций на
глобальное потепление со стороны более сложных экосистем. Кроме того, арктический регион
важен и сам по себе: в смерзшихся недрах тундры сосредоточено по крайней мере десять
процентов мировых запасов углерода земной коры. Сколько углерода высвободится при
повышении среднегодовых температур? Которую часть свободных углеродных запасов смогут
усвоить растения, конвертирующие органику в энергию роста, а сколько углерода поднимется в
атмосферу, чтобы еще больше подогреть нашу Землю? Озеро Тоолик долгое время оставалось
на обочине прогресса, зато сейчас оно находится в самом центре событий.
«Раньше на вершинах заднего хребта лежал снег, который не сходил даже летом. Теплая погода
скверно пахнет», говорит О’Брайен, стоя у самой кромки воды. Опираясь на весло надувной
лодки, как на древко копья, ученый обозревает склоны хребта Брукс на юге. В свои шестьдесят
шесть лет О’Брайен по-прежнему крепок и любопытен, возраст выдают лишь копна седых
волос и серебристая щетинистая борода. От него веет надежностью, как от крепкого якоря. Мне
нравится, что он большой любитель рассказывать истории, всякий раз начинающий
повествование с присказки «а вот раньше…». Раньше гроза на Норт-Слоуп казалась чем-то
невозможным. Раньше было немыслимо появиться на полевых исследованиях в футболке, как
сейчас. Раньше, когда не было лэптопов, GPS-навигаторов и беззаветно преданных своему делу
механиков, приходилось самостоятельно обустраивать свой быт в лагере на берегах Тоолика.
«Раньше мы были настолько поглощены удовлетворением животных потребностей, что в нас
брало верх животное начало», рассуждает ученый. Свое первое лето на Аляске О’Брайен в
сопровождении нескольких коллег провел за геодезической съемкой долины реки Ноатак, в
течение трех месяцев скитаясь по образцово-показательному захолустью на необъятных
задворках штата. Рабочий день длился четырнадцать часов; выходные не были предусмотрены.
Солнце не спешило уходить на покой, и они следовали его примеру. Вскоре все друг другу до
смерти надоели и даже перестали разговаривать между собой. Повар готовил по минимуму, но
наотрез отказывался мыть посуду, так что всем приходилось есть прямо с клеенки, обходясь без
тарелок и столовых приборов. Стараясь отвлечься от царившего вокруг беспредела, О’Брайен
читал роман Кена Кизи «Порою блажь великая», повествующий о злоключениях семейства
лесорубов. Коллизии сюжета и окружающие ландшафты всецело поглощали его внимание, и в
конце концов он вообразил себя одним из персонажей романа, причем одно время даже не
сомневался, что так было всегда и будет вовеки, а семейная жизнь, оставшаяся в прошлом, была
всего лишь плодом воображения. «У нас тогда по-настоящему срывало крышу», признавался
О’Брайен.
В течение двух недель, проведенных в Тоолике, я обретался в модульном бараке производства
фирмы WeatherPort, где полы заменял щитовой настил, а стены были обтянуты брезентом цвета
охры. Спать приходилось на матрасе, разложенном поверх пружинной рамы, занавесившись
сеткой от комаров. Как и других обитателей станции, меня увещевали принимать душ всего два
раза в неделю и не более двух минут в целях экономии пресной воды. Впрочем, кое-какие
удобства в бараке все-таки были: высокоскоростной беспроводной интернет, круглосуточная
столовая, которая выходила окнами на кристально прозрачные воды озера и где подавали
тиляпию под соусом из банана и гуайявы, а также обитая кедром сауна, куда было не пробиться
после полуночи.
Не было только темноты. В первые дни я бодро выскакивал из спального мешка, спеша
поприветствовать новый день, о наступлении которого твердил солнечный свет, заливающий
стены барака, но когда я бросал взгляд на наручные часы, на них неизменно оказывалось
примерно полчетвертого утра. Ночью (точнее, в то время суток, которое я считал ночью) я
приноровился закрывать глаза наглазниками, как во время трансокеанского перелета. Когда,
согласно показаниям часов, наступало настоящее утро, я выходил на воздух и упирался
взглядом в одно и то же несуразное напоминание: «Не забудьте выключить свет
В ходе эволюции аборигенные виды полярных регионов приспособились к вечной путанице дня
и ночи и без труда ориентируются во времени. Отправляясь на побережье добывать корм,
антарктические пингвины тяготеют к проторенным маршрутам, демонстрируя завидную
пунктуальность: они покидают колонии в начале суток, строго следуя
двадцатичетырехчасовому распорядку независимо от температуры воздуха и интенсивности
освещения. (Возвращаясь с охоты в конце дня, пингвины позволяют себе слегка отклоняться от
графика.) Когда в Северной Финляндии наступает полярный день, при постоянном дневном
освещении пчелы не сохраняют активности в течение суток. Примерно в полдень суточная
активность пчел достигает пика, а к полуночи они прекращают работу – быть может, они
спешат нагреть соты в более прохладное время суток. Возможно, отдых упрочняет память о
дне, проведенном в заботах о пропитании. Так или иначе, в своих попытках приспособиться к
постоянному освещению животные игнорируют световой график и неукоснительно
подчиняются внутренним циркадным ритмам.
Северные олени в Арктике избрали прямо противоположную стратегию. В 2010 году сотрудник
Манчестерского университета (Англия) Эндрю Лаудон совместно с коллегами обнаружил, что у
северных оленей, в отличие от других животных, не наблюдается циркадных колебаний
экспрессии двух ключевых генов, обеспечивающих работу внутренних часов. У большей части
высокоорганизованных существ сон, бодрствование и секреция гормонов подчинены
двадцатичетырехчасовому распорядку, а у северных оленей биологические часы достаточно
фоточувствительны, но даже в постоянном потоке дневного света олени ориентируются на
фактическую продолжительность суток и не теряют связи с астрономическим временем. Другие
животные не генерируют внутренних циркадных импульсов, а непосредственно подчиняются
ритму, который задает освещение: животные пробуждаются, когда небо начинает светлеть, и
засыпают с наступлением сумерек. А северные олени функционируют автономно, как Сифр,
запертый в своей пещере, или как наручные часы на моем запястье. «Эволюция изобрела способ
отключить клеточные часы», заметил Лаудон. Возможно, где-то внутри нас спрятаны часы,
способные идти вспять, но пока мы их еще не обнаружили.
В СВОИХ ПОПЫТКАХ ПРИСПОСОБИТЬСЯ К ПОСТОЯННОМУ ОСВЕЩЕНИЮ
ЖИВОТНЫЕ ИГНОРИРУЮТ СВЕТОВОЙ ГРАФИК И НЕУКОСНИТЕЛЬНО
ПОДЧИНЯЮТСЯ ВНУТРЕННИМ ЦИРКАДНЫМ РИТМАМ
Сходным образом биологи, работающие на берегах Тоолика, выработали широкий диапазон
адаптивных реакций на постоянный дневной свет. Сроки сбора данных ограничены, поэтому
исследователи все время проводят на ногах, прочесывая окрестности, наступление темноты не
вынуждает их сбавлять темп. Ученые отбирают и препарируют нужные образцы, производят
замеры, синтезируют новые вещества, сопоставляют данные работа бьет ключом. Четвертого
июля я ездил в Дедхорс посмотреть на Северный Ледовитый океан, а когда возвратился в лагерь
примерно в полтретьего утра, то застал в столовой нескольких человек, смаковавших лобстера и
стейк филе-миньон. Каждый обитатель станции держал наготове рассказ о ком-то из знакомых,
страдавшем бессонницей. Один из ученых держал в выездной лаборатории тюфяк, чтобы
вздремнуть, как только представится удобный случай. Однажды летом, выиграв несколько
свободных часов ценой непрерывного бодрствования, он построил стол для игры в кикер и
парусник. Другой ученый просто снимал и откладывал в сторону свои наручные часы и
старательно избегал любых напоминаний о ходе времени на протяжении всей командировки.
Принимать пищу и укладываться спать он предпочитал не по определенным часам, а только по
собственному желанию, и при этом работал почти без перерывов. Перед возвращением домой
по окончании полевого сезона он признался мне, что его «слегка штормит». Еще одна женщина
поведала мне о том, как потеряла счет времени, отправившись на прогулку после обеда:
вернувшись в лагерь, она с удивлением обнаружила, что кухонный персонал уже сервирует
стол к завтраку.
Остальные беспрекословно повиновались часам. «Мне необходимо вовремя ложиться спать»,
сообщил мне один из магистрантов О’Брайена. Надув лодку, мы с ним отбирали образцы воды
на середине озера, пока О’Брайен орудовал сеткой на берегу, отлавливая зоопланктон. «Если я
буду дожидаться усталости, тем временем продолжал студент, я буду оставаться на ногах
всю ночь, возможно, еще перехвачу пару кусочков пирога в столовой». О’Брайен также строго
следовал расписанию, и вся станция знала, что он старательно приучал к тому же своих
студентов или, по крайней мере, пытался. Каждый день он ожидал их в столовой к завтраку, но
студенты ловко обвели его вокруг пальца. Проведя всю ночь за работой, они доводили до ума
свои проекты, затем честно являлись к завтраку, находили в столовой О’Брайена, отчитывались
перед ним о своих успехах и получали новые задания на день, а потом разбредались по своим
комнатам и укладывались спать. Трюк вскрылся только двадцать лет спустя.
Если в том океане нескончаемого солнечного света и были обычные приметы времени, так это
завтрак! За редким исключением, все постояльцы лагеря выстраивали свой распорядок вокруг
утреннего приема пищи. Официально завтрак начинался в полседьмого утра, и пятнадцать
минут спустя зал заполнялся людьми. Массовое стремление посещать столовую было
продиктовано как социальными, так и психологическими мотивами: за завтраком обсуждали
планы полевых исследований, вносили уточнения в расчеты, делились информацией о новых
вакансиях и решали споры, кто быстрее надует лодку «Севилор 66». Находясь на станции,
теоретически можно было жить исключительно в своем собственном ритме, не обращая
внимания на другие часы, а то и вовсе оторваться ото всех графиков, но в этом нет никакого
практического смысла. Любой научный проект, в котором задействовано более одного
человека, предусматривает подчинение общему распорядку, иначе совместная работа не
клеится: к примеру, в полдень вы встречаетесь в доке, ровно в девять вертолет улетает на
площадку на берегу Анактувука, а в пятницу в полдевятого вечера в палаточной столовой
танцуют сальсу.
* * *
Глядя на свои наручные часы, я вижу цифры, но с каждым днем, проведенным на Тоолике,
цифры значат все меньше и меньше. Даже само по себе выражение «уходящий день» уже
потеряло значимость. Я живу одним нескончаемым днем с короткими перерывами на сон, а
потом, пробудившись, с удивлением узнаю, что проспал несколько часов, на что мне указывают
цифры. Сон перестал играть роль границы между сутками, отсекающей вчерашний день от
сегодняшнего, которая теперь представляется весьма условной. Я заметил, что начал проводить
больше времени в телефонной будке, названивая домой и на Большую землю по Т 1-линии.
Меня все чаще посещают сны о времени. Мне снится, что дети разбили мои наручные часы и
разбросали осколки по полу; что я бреду по песчаным дюнам и внезапно, поскользнувшись,
падаю на дно каньона и не могу оттуда выбраться; мои друзья не знают, где я, а сам я не могу
до них докричаться. Остается лишь спуститься в каньон еще глубже и наблюдать, как свет дня
за моей спиной медленно угасает под монументальными массивами дюн, осознавая, что в
любой момент верхний свод может обрушиться без единого звука и похоронить меня под
лавиной песка.
Сон практически точно воспроизводит реальные впечатления в домашней библиотеке мне
довелось читать книгу об альпинисте, который упал в расщелину и сломал ногу. Не находя в
себе сил карабкаться наверх, он ползет вниз, пробираясь сквозь темноту к самому сердцу гор, а
для поддержания сил слизывает влагу с замшелых камней и волей счастливого случая
обнаруживает выход, ведущий к залитому солнцем склону. Но до лагеря еще несколько
километров пути, и он продолжает ползти по фантастическому лабиринту, минуя мосты
природного льда, овраги, густо усеянные валунами, и скалистое побережье подземного озера.
По воле автора, незадачливого альпиниста подгоняло тиканье наручных часов: он отрывает
лицо от снега и замечает межевой знак на расстоянии порядка сотни-двух метров впереди,
бросает взгляд на свои наручные часы и говорит себе: «У тебя есть ровно двадцать минут на то,
чтобы выбраться отсюда», и, собравшись с силами, продолжает ползти по направлению к
ориентиру. Голос, который он при этом слышит, ему не принадлежит его подгоняет
бесплотный голос всех времен, не терпящий возражений, звучащий эхом в его голове. Ближе к
концу, незадолго до того, как главного героя, лежащего вблизи лагеря в полуобморочном
состоянии, обнаружит один из его товарищей, измученный жаждой альпинист, полностью
потерявший ориентацию, лежит без сна под ночным небом, густо усыпанным звездами, и ему
кажется, что он провел в здешних краях несколько веков.
Безмятежный покой, наводняющий богом забытые места, подобные станции на Тоолике, легко
по ошибке принять за безвременье, но время никогда не уходило отсюда. Оно всегда было
здесь, в бегущих облаках, в едва уловимом шевелении зоопланктона, в морозах и оттепелях, в
эонах, рассеянных по тундре. В наше время изменения в экосистемах происходят быстрее, и это
стало поводом для беспокойства. Среднегодовые температуры демонстрируют тенденцию к
стабильному повышению и на Тоолике, и по Арктике в целом. Грозы, еще тридцать лет назад
считавшиеся редкостью в Норт-Слоуп, теперь стали привычным делом. Ученые подозревают,
что таяние морских льдов Северного Ледовитого океана приводит к изменениям режима
погоды, в результате которых в арктическом поясе снижается относительная влажность воздуха
и создаются благоприятные условия для возникновения молний. В 2007 году, когда на станции
были зарегистрированы рекордные показатели температуры и сухости воздуха, от удара молнии
в тундре над рекой Анактувук за тридцать километров от озера Тоолик разгорелся пожар,
бушевавший десять недель. От огня пострадало около тысячи квадратных километров тундры –
территория, равная площади полуострова Кейп-Код. Это был самый разрушительный пожар в
тундре за всю историю Аляски, а возможно, что и планеты в целом. В то лето, когда я посетил
Тоолик, ученые были всецело поглощены составлением карты ущерба, нанесенного пожаром.
Из-за потери изолирующего слоя торфа на поверхности земли почва стала сильнее
прогреваться, а в некоторых местах частичное таяние вечной мерзлоты вызвало оползни,
смывшие в море значительное количество почвы, насыщенной питательными компонентами.
БЕЗМЯТЕЖНЫЙ ПОКОЙ, НАВОДНЯЮЩИЙ БОГОМ ЗАБЫТЫЕ МЕСТА, ПОДОБНЫЕ
СТАНЦИИ НА ТООЛИКЕ, ЛЕГКО ПО ОШИБКЕ ПРИНЯТЬ ЗА БЕЗВРЕМЕНЬЕ, НО
ВРЕМЯ НИКОГДА НЕ УХОДИЛО ОТСЮДА
Однажды утром я последовал за гидробиологом Линдой Диган из Вудс-Хол, когда она
отправилась к реке Купарук, которая спускается с хребта Брукс, следуя к бухте Прудо-Бей
вдоль Норт-Слоуп. С восьмидесятых годов Диган приезжает на Тоолик изучать миграции
сибирского хариуса: весной рыба уходит на нерест вниз по реке, а в конце лета возвращается на
прежние места. Сибирский хариус единственный вид рыб в реке Купарук, который служит
основной добычей для некоторых хищных птиц и более крупной озерной форели. Отслеживая
миграционные пути хариуса во время полевого сезона и в течение нескольких лет, Диган
пытается составить представление о масштабе и характере влияния климатических изменений
на численность популяции хариуса и природу миграций рыбы. Она собирает данные о том,
куда, на какое расстояние и с какой скоростью перемещается рыба, а также как влияют
изменения в миграционных предпочтениях хариусов на экосистему в целом.
Как и у других видов мигрирующих животных, у хариуса генетически заложена способность
ориентироваться по солнцу. Весной в Арктике каждый новый световой день на 8–10 минут
длиннее предыдущего. Циркадная система регуляции животных отвечает на удлинение
светового дня, запуская каскад физиологических процессов, которые готовят организм рыбы к
нересту и предстоящей миграции вниз по реке. Диган интересуют проблемы регуляции
жизненного цикла насекомых, которыми подпитывается хариус во время путешествия:
известно, что цикл жизни насекомых привязан к температуре воды, а не к освещению.
Возможно, при повышении среднегодовых температур сезон активности насекомых наступает
несколько раньше, чем обычно; вероятно, они выводятся до того, как хариус, замкнутый в
рамках неумолимого суточного цикла, отправится в путь и в полной мере воспользуется
изобилием. При этом оба жизненных цикла, один из которых движим теплом, а второй
солнечным светом, рискуют когда-нибудь разойтись во времени. Сама Диган еще не рассчитала
вероятность такого развития событий, так как феномен в реалиях Арктики еще не до конца
изучен. «Просто у меня такое ощущение», говорит исследовательница.
В любой точке земного шара ученые собирают свидетельства нарастания несоответствий между
температурой воздуха и временем. С тех пор как весны стали теплее, некоторые перелетные
птицы стали прилетать на брачные игрища в Арктику на две недели раньше, чем в былые годы,
создавая большие неудобства припозднившимся особям. Многие виды неперелетных птиц
перемещаются дальше на север, чтобы достичь Арктики, где им приходится конкурировать за
ресурсы с местными видами. Некоторые виды обладают большим запасом адаптивности, чем
другие. К примеру, у многих растений, произрастающих у берегов озера Уолден-Понд, сезон
цветения наступает раньше, чем в прошлые годы, причем сейчас они цветут более пышно, чем
во времена Генри Дэвида Торо. Организмы, у которых сезонное поведение определяется
преимущественно циркадной цикличностью, оказываются в более уязвимом положении.
Пеструшка-мухоловка зимует в Западной Африке, а весной гнездится в европейских лесах; ее
график миграций связан с продолжительностью светового дня и практически неизменен.
Вместе с тем птицы выкармливают птенцов гусеницами, которые сейчас появляются раньше,
чем двадцать лет назад. В некоторых регионах птицы добираются до своих гнездовий слишком
поздно, когда корма для птенцов уже почти не остается. В результате местные популяции
пеструшки-мухоловки уже сократились на девяносто процентов. Создается впечатление, как
будто вся планета сейчас переживает что-то вроде синдрома смены часовых поясов. Одни виды
приспособятся к потеплению климата и, быть может, даже выиграют от этого, сместив
привычные сроки миграций на более раннее или более позднее время, или переключатся на
новую кормовую базу. Другие виды не смогут адаптироваться к изменившимся условиям и
исчезнут с лица земли.
* * *
Испытать чувство безвременья или нечто похожее можно в глубоком подземелье или на
Крайнем Севере, в середине полярной ночи или в свете бесконечного дня. Но есть и более
простые способы добиться желаемого эффекта – достаточно взять билет на самолет, и чем
дальше, тем лучше.
Для начала вспомним физику: во время авиаперелета вы находитесь в воздухе на высоте в
несколько километров и передвигаетесь с высокой скоростью, которая имеет тенденцию к
снижению по причине воздействия гравитации. Из специальной теории относительности
Эйнштейна следует очень необычный вывод: время внутри быстро движущегося объекта течет
медленнее, чем время наблюдателя, находящегося в состоянии покоя. Эксперименты
подтвердили теоретические выкладки: выяснилось, что атомные часы на борту реактивных
самолетов отстают от стационарных часов на земле. Разница в показаниях может составлять от
пары-тройки наносекунд до нескольких часов. (В салоне самолета продолжительность
временного промежутка, определяемого как секунда, не изменяется: каждая секунда длится
ровно столько же, сколько предыдущая, однако наблюдатель, находящийся в неподвижной
системе координат, определит ее как более длительную.) Эффект хотя и незначительный, но
вполне ощутимый. В марте 2016 года астронавт Майк Келли вернулся на Землю, проведя триста
двадцать дней на орбите. Космическая станция, на которой он находился, кружила вокруг
нашей планеты со скоростью порядка 29 тысяч километров в час. За это время оставшийся на
Земле брат-близнец астронавта по имени Марк, который родился на шесть минут раньше
Майка, успел состариться на дополнительные пять миллисекунд.
Кроме того, наша планета разделена на часовые пояса, расположенные в меридиональном
направлении с интервалом в пятнадцать градусов. Всего насчитывается двадцать четыре
часовых пояса шириной в один час каждый. Начало отсчета времени, принятое за нуль,
находится в городе Гринвич (Англия), где расположена Королевская обсерватория. Поскольку
Земля представляет собой шар, который постоянно вращается вокруг своей оси, солнце не
может равномерно освещать всю поверхность планеты; световой день не может наступить везде
одновременно. Благодаря разделению поверхности Земли на часовые пояса фраза «двенадцать
часов дня» в любой точке мира воспринимается одинаково: повсеместно известно, что речь
идет о середине суток, когда солнце находится в зените, хотя в данный конкретный момент
полдень наступил только в одном из часовых поясов.
Часовые пояса входили в обиход постепенно; необходимость в них возникла в XIX веке, когда
понадобилось согласовывать между собой расписания движения поездов в связи с
планомерным расширением сети железных дорог. К 1929 году большинство стран мира
приняло почасовую схему деления на часовые пояса. С другой стороны, в наши дни есть
страны, в которых приняты часовые пояса шириной по полчаса или даже по сорок пять минут,
как, например, в Непале. А Китай, быстро прираставший новыми территориями, избрал
противоположную стратегию и в 1949 году объединил пять часовых поясов, проходивших через
его территорию, в один большой часовой пояс.
В наш век общедоступных авиапутешествий мы регулярно пересекаем границы часовых
поясов. За время перелета из Парижа в Нью-Йорк, который длится семь часов, шестичасовая
разница во времени между городами успевает нивелироваться. Часы показывают местное
время, их показания зависят от вашего местонахождения. Если вы находитесь на борту
самолета, летящего с большой скоростью, и любуетесь бескрайней гладью океана из
иллюминатора, ваши представления о «здесь» и «сейчас» меняются с каждой секундой. Мои
наручные часы могут быть все еще настроены на парижское время, отставая от меня на
несколько часов, но справочная карта на изголовье стоящего впереди кресла сообщает мне нью-
йоркское время, хотя до Нью-Йорка лететь еще несколько часов. Так что сейчас я пребываю в
неопределенном промежутке времени, который кажется бесконечностью.
Во время перелета мы ориентируемся по центральному времени, которое показывают приборы
в кабине пилотов, а функции супрахиазматического ядра выполняет командир воздушного
судна.
Показания всемирного координированного времени, которое показывают атомные часы в
разных уголках мира, взвешиваются на эталонных весах, просеиваются сквозь сито алгоритмов,
рекомендованных Международным бюро мер и весов в Париже, и непрерывно транслируются
со спутников. Сигналы воспринимают системы управления находящихся в рейсе торговых
судов, арендуемых авто и самолетов. За пределами кабины пилотов у каждого свои часы. Кто-
то из пассажиров дремлет, кто-то перекусывает. Некоторые готовятся к предстоящему
совещанию, назначенному на вторую половину дня, а кое-кто все еще приходит в себя после
отчаянной попытки успеть на самолет ранним утром. Внимание других полностью захвачено
кинофильмом, и они сейчас пребывают во времени вымышленного сюжета бесконечно далеко
отсюда, где всегда наступает счастливый конец. На пути в Западное полушарие, озаренном
постоянным освещением, мы полностью отстранены от каких-либо примет времени и следуем
собственному распорядку, не сверяясь с центром.
До сих пор не выяснено до конца, каким образом супрахиазматическое ядро мозга
распространяет сигналы времени среди органов и систем человеческого организма. Зато
известно, что это длительный процесс, занимающий от нескольких часов до нескольких дней.
При пересечении нескольких часовых поясов или в течение одного-двух дней после перехода
на зимнее или летнее время происходит резкая смена режима освещения, вынуждающая
организм быстро адаптироваться к новому графику. Однако периферийные часы не
перестраиваются в одночасье и в последовательном порядке. На какое-то время ваш организм
прекращает функционировать как синхронизированная конфедерация внутренних часов и
превращается в конфедерацию временно автономных часовых штатов. Такова сущность
состояния, известного как джетлаг, или синдром смены часовых поясов. Когда
супрахиазматическое ядро моего мозга приземлится в Нью-Йорке, моя печень будет еще в
Новой Шотландии, а поджелудочная железа где-нибудь над Исландией. В течение нескольких
дней пищеварительная система будет хандрить: когда мозг скомандует принимать пищу,
окажется, что пищеварительные органы еще не успели подготовиться к утилизации продуктов.
(Скорость адаптации к новому времени составляет примерно один часовой пояс в день.) По
этой причине многие путешественники и пилоты авиалиний, часто преодолевающие большие
расстояния, жалуются на гастроэнтерит. Так что синдром смены часовых поясов это не
частная проблема мозга, а системный сбой в работе организма, вызванный рассинхронизацией
биологических часов.
ОДИН ИЗ ВОЗМОЖНЫХ СПОСОБОВ БОРЬБЫ С НЕПРИЯТНЫМИ ПРОЯВЛЕНИЯМИ
СИНДРОМА СМЕНЫ ЧАСОВЫХ ПОЯСОВ: НЕОБХОДИМО ВОЗДЕРЖИВАТЬСЯ ОТ
ПРИЕМА ПИЩИ НА БОРТУ САМОЛЕТА
В научной литературе периферические внутренние часы организма иногда называют
вторичными или ведомыми, поскольку они подчинены супрахиазматическому ядру. На самом
деле наши периферические часы в состоянии функционировать автономно, а в благоприятных
условиях они даже приобретают способность к синхронизации циркадных ритмов не по указке
внутреннего хронометра и не по естественному суточному циклу изменения освещенности, а по
любым импульсам, получаемым извне. Как выяснилось, пища служит убедительным
источником вводных данных для некоторых звеньев внутреннего часового механизма. За
прошедшее десятилетие было проведено несколько исследований, которые выявили, что
регулярный прием пищи в одно и то же время может вызвать сдвиг фаз циркадного ритма
печени в обход светового распорядка, транслируемого мозгом. Также не исключено, что печень
начнет генерировать собственные циркадные импульсы. В таких случаях суточная активность
печени будет определяться часами приема пищи, а не астрономическим временем. «Если
лабораторную мышь кормить в середине цикла сна, она вскоре научится самостоятельно
просыпаться перед кормлением, говорит Крис Колуэлл, ведущий специалист
Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе по исследованиям циркадных биоритмов. Я
привожу студентам пример: если курьер будет каждый день приносить вам пиццу на дом в
четыре часа утра, то могу поручиться, что вы будете просыпаться в полчетвертого».
Отсюда вытекает один из возможных способов борьбы с неприятными проявлениями синдрома
смены часовых поясов: необходимо воздерживаться от приема пищи на борту самолета, когда
стюардесса будет разносить закуски. Протокол обязывает бортпроводниц предлагать
пассажирам подкрепиться спустя каждые два-три часа полета, причем расчет ведется по
времени, установленному в начальной точке маршрута. Во время транзитного рейса в
отсутствие привычных световых импульсов печень заведет свои внутренние часы и накрепко
привяжет ваш организм к часовому поясу, который вы хотите оставить позади, поэтому
заводить биологические часы и выстраивать распорядок питания лучше всего уже по прибытии
к месту назначения. «Мы даем путешественникам один и тот же совет как можно скорее
выйти на свет, наладить режим питания и окунуться в общественную жизнь», говорит
Колуэлл. Также он горячо одобряет завтраки. «Коль скоро человеческий организм в некоторых
отношениях работает так же, как и организм лабораторной мыши, то завтрак нужен нам для
поддержания циркадных импульсов, чтобы не быть ослабленным в отсутствие световых
импульсов», объясняет ученый.
Исследования, проведенные группой Колуэлла, наводят на мысль, что систематические занятия
физкультурой также позволяют управлять циркадной регуляцией. В ходе экспериментов с
мышами у животных, которым был предоставлен доступ к беговому колесу, отмечалась более
высокая интенсивность синхронизирующих импульсов супрахиазматического ядра по
сравнению с менее активными особями. Положительное влияние физической активности
увеличивалось, если мышам позволяли бегать в колесе только в начале периода бодрствования,
а максимальную пользу от упражнений получили мыши, у которых был выявлен дефицит
одного из специфических белков, обеспечивающих работу биологических часов. Когда такие
животные получали доступ к беговому колесу в конце периода активности, способность
супрахиазматического ядра к трансляции синхроимпульсов сердцу, печени и другим
внутренним органам значительно улучшалась. Чем больше мыши бегали, тем лучше работали
их биологические часы. Пока рано делать выводы о том, что регулярные занятия спортом в
одно и то же время окажутся в той же степени полезны людям, но такая возможность
представляется Колуэллу очень заманчивой, так как с возрастом наш внутренний хронометр
изнашивается. «Мне около пятидесяти лет, и у меня уже проблемы с ночным сном, признается
Колуэлл. А еще я стал быстрее уставать за день». Так что стареет даже время.
Синдром смены часовых поясов со временем проходит, но люди находят и более
долгоиграющие способы внести разнообразие в стандартное чередование светлого и темного
времени суток с удручающими последствиями для здоровья. Миллионы американцев работают
по сменному графику – взять, к примеру, ночные рейсы дальнобойщиков, вечерние смены в
центрах экспедиционного обслуживания или совершенно безумный график дежурств в
больницах. Многие страдают от того, что в терминах хронобиологии называется социальным
джетлагом и имеет куда более серьезные последствия, чем временный дискомфорт или бытовые
неудобства. Одна из ключевых задач биологических часов заключается в контроле
метаболических процессов: они следят за тем, чтобы мы ели, когда испытываем чувство голода,
а наши клетки при этом получали бы достаточное количество необходимых питательных
веществ в положенное время. Многие исследователи заключают, что люди, привыкшие
работать во внеурочные часы, более склонны к ожирению, сахарному диабету и сердечно-
сосудистым заболеваниям. Поступает все большее количество свидетельств, указывающих на
существование тесной связи между нарушением обмена веществ и расстройством циркадного
ритма, в частности расхождением циклов чередования сна и бодрствования с показаниями
биологических часов. Под нарушением обмена веществ подразумевается широкий спектр
патологических состояний, включая сахарный диабет, развивающийся на почве
рассогласования деятельности пищеварительной системы и процесса производства и
аккумулирования энергии.
Общество готово выделять миллионы долларов на бесконечные попытки выяснить, какие
продукты нужно употреблять в пищу для поддержания здоровья, хотя, возможно, не менее
важно выяснить,
когда
лучше садиться за стол. Как показало одно из недавних исследований, мыши, которые
предпочитают кормиться тогда, когда им следовало бы спать, а именно в неподходящее с
точки зрения циркадного цикла время, быстрее набирают вес по сравнению с мышами,
которые питаются вовремя. До недавних пор в научно-исследовательских проектах,
посвященных проблеме расстройства циркадных ритмов, фигурировали преимущественно
грызуны и нечеловекообразные приматы, но сейчас клиницисты уделяют все больше
внимания экспериментам с участием людей, и результаты вызывают большую
обеспокоенность. В одном исследовании Гарвардского университета принимали участие
десять добровольцев, обученных жить по двадцативосьмичасовому суточному циклу. На
четвертый день опыта периоды активности участников поменялись местами: они
бодрствовали и принимали пищу среди ночи. Спустя еще четыре дня суточный распорядок
добровольцев нормализовался. В итоге за десять дней эксперимента у всех испытуемых
показатели кровяного давления взлетели до небес, уровень сахара в крови также превышал
норму, а у трех участников было диагностировано преддиабетическое состояние.
Впоследствии было установлено, что причиной резкого ухудшения здоровья добровольцев
послужил не сам по себе недостаток сна, а прием пищи в те часы, когда пищеварительные
органы и жировые клетки не были готовы к утилизации продуктов питания. «Для
радикальных изменений в системе метаболизма глюкозы хватило всего нескольких дней,
писал один из экспериментаторов. Быстрое развитие патологических изменений дает
понять, что даже временное нарушение суточного ритма может нанести ущерб здоровью
миллионов людей, каждый год сталкивающихся с синдромом смены часовых поясов».
У нынешней эпидемии ожирения множество причин, в том числе наш сидячий образ жизни и
совсем не образцовая диета. Данные исследований в области хронобиологии обнаруживают еще
одну скрытую подоплеку: мы все чаще распространяем свою активность на неположенное
время суток. «Нам досталась безупречно отлаженная система хронометрирования внутренних
процессов, работающая по устоявшимся правилам, замечает Колуэлл. Чистое безумие
полагать, что изобретение электрического освещения позволяет нам ее игнорировать».
* * *
Если ученые не ошибаются, рано или поздно состоится высадка человека на Марс. Это
воистину грандиозное начинание: Красная планета находится на расстоянии 58 миллионов
километров от Земли, так что один только перелет до Марса с применением сегодняшних
технологий двигателестроения займет около шести месяцев, которые участники экспедиции
проведут в замкнутом пространстве под искусственным освещением, чувствуя себя запаянными
в консервной банке. По мере удаления от Земли защитное действие магнитного поля планеты
прекратится, так что в целях минимизации вреда от космического излучения на космическом
корабле не предусмотрены иллюминаторы, к тому же из них все равно ничего не будет видно,
кроме темноты и звезд. Ученые уже задумываются о том, как сделать условия полета более или
менее терпимыми для пассажиров: какая пища окажется максимально полезной и вкусной,
какими занятиями можно разогнать скуку и как справиться с ситуацией, требующей
неотложной медицинской помощи. В общем, мы когда-нибудь доберемся до Марса. Вы
выберетесь из консервной банки под палящие лучи летнего марсианского солнца и поспешите в
укрытие, на роль которого сгодится любая постройка, хотя бы отдаленно напоминающая
жилье, скорей всего, ею окажется еще один блок-контейнер без окон с искусственным
освещением, приглушенным из соображений экономии электроэнергии.
Наш первый день на Марсе станет самым длинным в истории человечества. Красная планета
вращается вокруг своей оси не так быстро, как Земля. Продолжительность марсианских суток
составляет 24,65 земного часа – на тридцать девять минут больше, чем на нашей планете. На
первый взгляд, разница не так уж и велика, но для организма она весьма существенна: в ходе
естественного отбора система циркадной регуляции человека приспособилась к суточному
циклу, который короче на целых тридцать девять минут. В скором времени новые марсиане
ощутят на себе побочные эффекты искусственного продления суточного цикла. «Это будет
похоже на путешествие через два часовых пояса каждые три дня, объясняет Лаура Бергер,
физиолог Гарвардской медицинской школы и Женской больницы Бригхэма в Бостоне.
Совместно с Чарльзом Кзейслером, руководителем отделения сомнологии в Гарварде и
Женской больнице, и другими коллегами Бергер занималась изучением циркадной регуляции у
астронавтов, находящихся на орбите, и у сотрудников службы управления полетом, которые
должны поддерживать постоянную связь с астронавтами. В ходе одного из исследований
ученые набрали группу добровольцев и попытались помочь им адаптироваться к суточному
циклу продолжительностью 24,65 часа. «Циркадная система регуляции не поддается
искусственной настройке, заключает Бергер. Участники эксперимента страдали от
расстройства сна и пугали нас мертвенной бледностью».
В 2007 году Кзейслер провел эксперимент, задавшись целью выяснить, можно ли заставить
биологические часы перейти к суточному циклу продолжительностью двадцать пять часов,
приближенному к условиям на Марсе, используя искусственное освещение определенного
диапазона несколько раз в день. Двенадцать добровольцев провели шестьдесят пять дней в
тускло освещенных камерах без часов, окон и других временных ориентиров. В течение первых
трех дней испытуемые жили по двадцатичетырехчасовому циклу, затем ученые увеличили
продолжительность освещения на час, успешно продлив период бодрствования на час для
каждого из участников эксперимента. Интенсивность освещения увеличивалась не за один
прием; ближе к концу каждого суточного цикла длиной 24,65 часа исследователи включали
освещение примерно такой же яркости, что и на рассвете или на закате. Низкоинтенсивное
освещение подавалось сеансами по сорок пять минут с интервалом в один час. Спустя тридцать
дней эксперимента добровольцы перешли к двадцатипятичасовому суточному циклу и успешно
адаптировались к нему.
УПРАВЛЯТЬ ЦИРКАДНЫМИ РИТМАМИ ВОЗМОЖНО, А ЗНАЧИТ, ВОЗМОЖНО
ОДЕРЖАТЬ ВРЕМЕННУЮ ПОБЕДУ НАД СОЛНЕЧНОЙ СИСТЕМОЙ И ЕЕ
БЕЗРАЗДЕЛЬНОЙ ВЛАСТЬЮ НАД ФИЗИОЛОГИЕЙ ЧЕЛОВЕКА
Таким образом, научные данные наглядно продемонстрировали, что управлять циркадными
ритмами все-таки возможно, а значит, есть возможность одержать временную победу над
Солнечной системой и ее безраздельной властью над физиологией человека, пусть даже совсем
небольшую. Получив в распоряжение дополнительный час, как распорядится им человечество
будущего? Вероятно, дополнительное время будет использовано для труда. В своей работе
исследователи отмечают, что производственная деятельность в условиях полета
предусматривает в том числе и «выращивание сельскохозяйственных культур в ярко
освещенном оранжерейном модуле». А потом все мы выпьем по чарке, любуясь видом из
несуществующего окна, и будем просматривать старые фотографии с Земли.
30 ноября 1999 года, спустя тридцать семь лет после нисхождения в пещеру Скарассон,
Мишель Сифр приступил к своему третьему и, по всей видимости, финальному эксперименту
по депривации времени. Теперь ему шестьдесят лет, и он намерен изучить влияние процессов
старения на систему циркадной регуляции. Он снова выбрал для проведения опыта
естественную пещеру – карстовую систему Грот де Кламуз в южной части провинции
Лангедок, Франция. Широкая деревянная платформа снова встроена в просторную каверну,
обтянутую нейлоновым навесом.
У входа в пещеру ученые, доброжелатели и участники группы медиаподдержки не могут
удержаться от восхищенных возгласов, когда Сифр, в шахтерском шлеме с лампой, снимает
наручные часы, машет рукой на прощание, в последний раз обернувшись перед пещерой, и
исчезает во тьме подземелья.
Жилой блок ученого, как и в предыдущих экспериментах, залит светом галогенных ламп. На
материалах видеосъемки, сделанной самим Сифром, ученый предстает перед зрителем, сидя за
верстаком и поедая лосося из жестяной банки, одновременно занося данные о приеме пищи в
компьютер. Исследователи, занимающие отдельное помещение за пределами пещеры,
постоянно отслеживают вводимые Сифром данные, его повседневные занятия и сведения о
физическом благополучии. Сифр носит зеленые резиновые сапоги и красный флисовый жилет,
которые не снимает даже во время ходьбы на лестничном тренажере, собирает мочу в
стеклянные сосуды и спит в спальном мешке, привязанном к шезлонгу. При желании он может
отдохнуть лежа и расслабиться за книгой на расстоянии вытянутой руки находится книжная
полка, доверху заставленная томами. Он никогда не разговаривает сам с собой, но иногда поет
песни.
В понедельник 14 февраля 2000 года Сифр покидает свою геологическую утробу. Снова
раздаются приветственные восклицания и аплодисменты, вспыхивают объективы телекамер. Он
снова продемонстрировал на своем примере, что биологические часы человека,
предоставленные самим себе, отстают от вращения Земли. Прошло семьдесят шесть дней с тех
пор, как Сифр углубился в подземелье, но ему кажется, что пролетело всего шестьдесят семь
дней, что сегодня пятое февраля. Ранним утром первого января, когда весь мир радостно
встречал новое тысячелетие (и попутно вздыхал с облегчением, убедившись, что компьютеры
не вышли из строя), Сифр бездействовал: на его календаре было двадцать седьмое декабря, а
Новый год он отпраздновал в тот день, когда в мире наступило четвертое января.
Спустя годы Сифр в одном из интервью признался, что длительная изоляция под землей создает
иллюзорное ощущение продолжения в вечность настоящего момента. «Все время пребывания в
подземелье ощущается как один долгий день. Пробуждение и отход ко сну единственные
перемены, возможные в мире, где ничего не происходит. И ко всему прочему, вокруг
непроглядная темнота». Выбравшись из Грот де Кламуз, Сифр доверительно сообщил одному
из репортеров: «У меня сложилось такое впечатление, что у меня ухудшилась память. Я даже не
могу вспомнить, что я делал вчера или позавчера в подземелье».
Теперь же он наконец-то вышел к свету. Ему радостно просто находиться здесь, под открытым
небом, в той версии настоящего, которое имеет свойство начинаться и заканчиваться. «До чего
же восхитительно снова видеть над собой синеву небес», сказал ученый.
Настоящее
В измененном состоянии сознания, вызванном употреблением гашиша,
воспринимаемое время удивительным образом приобретает гигантские масштабы.
Произнося предложение, мы замечаем, что ближе к концу фразы ее начало
воспринимается как эхо, доносящееся из неопределенно далекого прошлого. Выступая
в недолгий путь, мы думаем, что никогда не доберемся до конца.
УИЛЬЯМ ДЖЕЙМС, ПРИНЦИПЫ ПСИХОЛОГИИ
Сейчас
Я пишу эти строки, сидя в вагоне-ресторане поезда: навестив друга, живущего в другом
городе, я возвращаюсь к родным пенатам. Я расположился на диване за столиком в
переднем торце вагона и сижу привалившись спиной к передней стене, обозревая хвост
поезда. Весь вагон предстает передо мной как на ладони: за соседним столом двое
студентов колледжа потягивают кофе и обсуждают учебники, за другим столиком
проводник болтает с официанткой, наслаждающейся законным перерывом, а в
противоположном конце зала несколько пассажиров сгрудились вокруг ноутбука какого-то
юнца и напряженно следят за последними минутами футбольного матча. Мой взгляд
перемещается к длинной череде окон, занимающей всю стену вагона; за стеклом в
сгущающихся сумерках еще различимы силуэты домов и мелькают случайные огни
фонарей, бегущие вслед за поездом. Неожиданно вынырнув из сумерек у края окна,
расположенного прямо справа от меня, они мчатся назад вдоль вагона, а потом исчезают из
виду, не оставляя следов в памяти, а затем им на смену приходят новые фонари и контуры
домов, захваченные безостановочным потоком подступающей темноты. Мне забавно
тешить себя мыслью, будто все проносящиеся мимо огоньки и дома только сейчас
появились на свет и по прихоти случая изволили выстроиться как раз за моим правым
плечом. Порою возникает ощущение, что пейзаж за окном изливается из глубин моего
существа в тот момент, когда я стремительно врываюсь в будущее и всматриваюсь в
настоящее и прошлое сквозь толщу памяти.
Дома, лежа без сна в темные предрассветные часы, я испытываю диаметрально
противоположные ощущения. У изголовья тикают часы, и секунды одна за другой
начинают облекаться плотью, выступая впереди из тьмы, как вестовые столбы на ночном
шоссе. Они приближаются ко мне, проносятся мимо и растворяются где-то под подушкой,
предоставляя мне гадать о том, откуда они пришли и как одна секунда перетекает в другую.
«Если бы оказалось возможным выбирать время для пробуждения в ночи, писал Готорн,
вы бы обнаружили себя в промежуточном пространстве, недосягаемом для житейской
суеты, где замешкавшееся мгновение не спешит уходить, превращаясь в реальность
настоящего». Я не знаю, куда ведет дорога времени, но только в тот час и никогда более
создается ощущение, что в моем распоряжении все время мира для размышлений.
Более двух тысяч лет лучшие умы человечества спорили об истинной природе времени.
Конечно оно или бесконечно? Течет ли оно непрерывно или дробится на части? На что
оно похоже – на реку или на груду зерна, которая скапливается по крупице, как песок,
струящийся через песочные часы? И почти одновременно возникает вопрос: что же
такое настоящее? Что значит «сейчас» это неделимое мгновение, струящееся паром
между прошлым и будущим? Можно ли измерить настоящий момент? Если да, то как
долго он длится? И чем заполнены промежутки между отдельными мгновениями?
Каким образом уходящий миг сменяется следующим: как
«сейчас»
превращается в
«после», «потом»
или попросту
«не сейчас»
? «Это странное по своей природе „вдруг“ лежит между движением и покоем, находясь
совершенно вне времени, но в направлении к нему и исходя от него изменяется
движущееся, переходя к покою, и покоящееся, переходя к движению»
[11]
, писал Платон еще в IV столетии до нашей эры.
АВГУСТИН ПРЕДПОЛОЖИЛ, ЧТО ВРЕМЯ СОДЕРЖИТСЯ В КАЖДОМ
ДЕЙСТВИИ И СЛОВЕ, ДОСТАТОЧНО ЛИШЬ ОСТАНОВИТЬСЯ И
ПРИСЛУШАТЬСЯ К РАЗГОВОРАМ, ЧТОБЫ ПОНЯТЬ, КАК МЕТКО ЭТО
ЗАМЕЧАНИЕ
За сотню лет до Платона Зенон Элейский сформулировал вопросы о сущности
настоящего в серии трудноразрешимых парадоксов. Вообразите себе стрелу в полете. В
любой произвольный момент полета стрела находится в фиксированной точке
траектории, а затем оказывается в другой точке. Но когда же, в какой промежуток
времени стрела перемещается в другую точку? По убеждению Зенона, миг времени
неделимо мал. Перемещение стрелы не происходит в одно мгновение. Если бы
движение стрелы дробилось на отрезки, тогда можно было бы утверждать, что
текущему мгновению присущи длительность, начало и конец. Момент, которому
свойственна протяженность во времени, становится делимым: тогда спустя половину
мгновения стрела сдвинулась бы на половину расстояния, соответствующего
мгновению, и так далее до обретения целостности. Остается только посочувствовать
быстроногому Ахиллесу, который никогда не доберется до финиша и не обгонит
черепаху. Парадокс Зенона порядком раздражал Аристотеля, ученика Платона: «Есть
четыре рассуждения Зенона о движении, доставляющие большие затруднения тем, кто
пытается их разрешить, отметил он в трактате «Физика», резюмируя логику Зенона.
Первое – о несуществовании движения на том основании, что перемещающееся [тело]
должно дойти до половины прежде, чем до конца»
[12]
. А если движение невозможно, то не существует и времени; стрела не может никуда
лететь, поскольку она не покидает поверхности земли. Аристотель пытался разрешить
эту головоломку за счет вульгарной семантики, выдвигая аргумент о тождественности
времени и движения. Время в его представлении – не сцена, на которой разыгрываются
события. Движение подобно искрящемуся солнцу, а полет стрелы сам воплощает в себе
время. Также Аристотель полагал, что текущий момент можно охарактеризовать
посредством фактически измеримого промежутка времени, в течение которого
происходит перемещение объекта из одного места в другое. По его мнению, «…время
не слагается из неделимых „теперь“, а также никакая другая величина»
[13]
. Однако, согласившись с такой аргументацией, мы снова оказываемся в
затруднительном положении: есть ли в понятии настоящего какой-то иной смысл,
помимо разграничения прошлого и будущего? Настоящее всегда одно и то же или
подвержено переменам? И если настоящему свойственно изменяться, то когда
происходит изменение? Очевидно, что не в текущий момент; как отмечает Аристотель,
«…прежнее всегда должно уничтожиться. Исчезнуть в самом себе ему нельзя, потому
что именно тогда оно и есть»
[14]
.
Едва уловимые философские тонкости увлекали разум в экзистенциальную пропасть. Если
мы не можем объяснить себе, каким образом время перетекает из одного мгновения в
другое, крайне сложно дать четкое определение понятиям перемен, новшества и созидания.
Как одна вещь возникает из другой? Как вообще появилось все сущее, включая само время;
что представляет собой акт творения? Человеческое сознание задается вопросом: а тот ли я
человек, которым был только что, в прошлом году или в детстве? Почему получается так,
что я изменяюсь как личность, но в то же время остаюсь самим собой? Герой одной из
древнегреческих комедий, предвосхитившей философию Зенона, обращается к другому
персонажу с просьбой вернуть долг, на что должник резонно ответил: «Никаких денег я у
тебя не занимал! Я ведь уже не тот человек, которым был тогда. Груда щебня, к которой
подбросили несколько камешков, а потом забрали еще несколько, уже совсем не та, какой
была раньше». Услышав такие речи, первый мужчина залепил ему пощечину. «Зачем ты
меня ударил?» удивился второй. «Кто, я?» ответствовал заемщик.
Наша манера говорить о времени, пожалуй, единственная тема, способная увлечь знатоков
времени в той же степени, что и главный предмет их интереса. Время встроено в наш язык
как одна из грамматических категорий: прошлое, настоящее и будущее время в английском
языке представлены в разнообразных подкатегориях. Еще в раннем детстве мы овладеваем
временными категориями на подсознательном уровне, к двум годам обычно дети правильно
употребляют прошедшее время, хотя они, возможно, еще не вполне понимают разницу
между завтрашним и вчерашним днем, как и между «до» и «после». В языке пирахан, на
котором говорят представители народа пираха в Бразилии (и горстка ученых-лингвистов),
вообще отсутствуют какие-либо отсылки ко времени. С другой стороны, среди
современных философов наметилось деление на сторонников и противников теории
времени: первые причисляют категории прошлого и будущего к объективным свойствам
реальности, а вторые отрицают принадлежность времени к реальному миру.
В представлении Блаженного Августина время уподобляется перегонному кубу. Рано или
поздно почти каждый ученый, освещающий вопросы хронобиологии и восприятия времени,
цитирует Аврелия Августина, который, в сущности, первым заговорил о времени как
субъективном переживании. Цитаты подводят к вопросу о сущности времени путем
углубленного изучения непосредственного опыта переживания времени.
Время – необыкновенно скользкая и до безумия абстрактная тема, которая к тому же
затрагивает глубоко интимные сферы. Августин предположил, что время содержится в
каждом действии и слове, достаточно лишь остановиться и прислушаться к разговорам,
чтобы понять, насколько метко это замечание. Действительно, сущность времени, его
внутренняя структура и парадоксальный характер, может быть видна из одной-
единственной фигуры речи, например:
Deus, creator omnium.
«Господь, всего создатель». Произнесите эту фразу вслух или про себя, на латыни,
проговаривая все восемь слогов кратких и долгих, чередующихся друг с другом.
«Каждый долгий слог длится вдвое дольше каждого краткого, писал Блаженный
Августин. Я утверждаю это, произнося их»
[15]
. Но как нам удается произвести измерения длительности слогов? Стихотворная строка
представляет собой некоторый порядок слогов, воспринимаемых последовательно,
один за другим. Каким же образом слушатель оказывается в состоянии осознанно
воспринять два слога одновременно и сравнить их длительность? «Как же удержать
мне краткий [слог], как приложить его в качестве меры к долгому, чтобы установить:
долгий равен двум кратким. Долгий не начнет ведь звучать раньше, чем отзвучит
краткий»
[16]
, продолжает Августин. Раз уж на то пошло, как мы удерживаем в сознании длинный
слог? Невозможно определить длительность слога прежде, чем он закончится, но к
тому времени уже оба слога канут в прошлое. «Оба прозвучали, улетели, исчезли, их
уже нет, резюмирует Августин. Что же такое я измеряю?»
[17]
Коротко говоря, что же такое настоящее и где находимся мы с вами по отношению к
нему? Настоящее это не теперешнее столетие, не текущий год и даже не сегодняшний
день, а конкретный момент, который длится
прямо сейчас
, на наших глазах растворяясь в прошлом. Если вам когда-нибудь приходилось лежать
без сна, вслушиваясь в бурлящий поток мыслей, лишивших разум покоя, или вы
попросту пытались поймать миг зарождения мысли и сопроводить ее в момент ухода,
следуя за робким ручейком, который Уильям Джеймс назвал потоком сознания, то вам
должно быть понятно, о чем говорит богослов. Вслед за Аристотелем Августин
полагал, что миг настоящего вмещает все и вся. Будущего и прошлого не существует:
рассвет завтрашнего дня «не длится», детство Августина давно закончилось. Остается
заключить, что настоящее некий эфемерный фрагмент без продолжения. По
выражению Августина, «настоящее оказывается временем только потому, что оно
уходит в прошлое»
[18]
. И тем не менее мы точно измеряем время, заключая, что один слог звучит в два раза
дольше другого, а значит, мы можем судить о длительности речи. Тот момент, в
котором мы определяем время ее звучания, совершенно очевидно не относится ни к
прошлому, ни к будущему, так как невозможно измерить то, чего нет. «Оно [время]
измеряется, пока проходит»
[19]
, такое возможно лишь в настоящем, но как? Как измерить длительность того или
иного промежутка, заполненного звуком или безмолвием, до того, как он перестанет
существовать?
НАШ ОПЫТ ПЕРЕЖИВАНИЯ ВРЕМЕНИ НЕ ПЛАТОНОВСКАЯ ТЕНЬ НЕКОЕЙ
ИСТИННОЙ И АБСОЛЮТНОЙ ВЕЩИ НА СТЕНЕ ПЕЩЕРЫ, ВРЕМЯ ПРОДУКТ
ВОСПРИЯТИЯ. ВРЕМЯ ПРЕБЫВАЕТ ТОЛЬКО В СОЗНАНИИ
В ходе размышлений о парадоксе времени Августина осенила догадка
фундаментального масштаба, которую принимает за данность даже современная наука,
объясняя феномен восприятия времени: время производная субъективного сознания.
Задаваясь вопросом, звучит ли один из произносимых в настоящий момент слогов
длиннее или короче другого, вы измеряете не продолжительность каждого из них
непосредственно (к тому времени оба слога уже перестанут существовать), а нечто,
запечатленное в памяти, «что прочно закреплено в ней»
[20]
, по выражению Августина. Слоги перестали звучать, оставив о себе стойкое
впечатление, которое продолжает существовать до сих пор. В сущности, писал он, все
три временные формы сводятся к единому времени. Прошлое, настоящее и будущее
существуют не сами по себе; они все присутствуют одновременно в сознании в
текущих воспоминаниях о минувшем и в текущих ожиданиях предстоящих событий:
«…есть три времени настоящее прошедшего, настоящее настоящего и настоящее
будущего»
[21]
.
Августин вывел категорию «время» за пределы физики и поместил ее в плоскость того,
что сейчас называется психологией. «В тебе, душа моя, измеряю я время»
[22]
, писал он. Наш опыт переживания времени не платоновская тень некоей истинной
и абсолютной вещи на стене пещеры, время продукт восприятия. Слова, звуки и
события приходят и уходят, но, уходя, оставляют отпечатки в сознании время
пребывает только в нем и более нигде. «Впечатление от проходящего мимо остается в
тебе, и его-то, сейчас существующее, я измеряю, а не то, что прошло и его оставило.
[…] Вот где, следовательно, время, или же времени я не измеряю»
[23]
. В настоящее время ученые воспроизводят этот эффект в лабораторных условиях, в
компьютерных моделях и опытах с грызунами и добровольцами из числа студентов, а
также с помощью магнитно-резонансных томографов стоимостью в несколько
миллионов долларов. Августин начал с того же, что и все мы, с акта речи и желания
слушать.
«Августин пытается осмыслить время не только с философской и теологической точки
зрения, однажды заметил за ланчем мой приятель Том. Он стремится передать
психологические аспекты времени: какие чувства испытывает человек, находясь внутри
временного потока?» Том живет со мной по соседству; наши дети примерно одного
возраста; иногда они играют вместе, с переменным успехом предпринимая попытки
строить друг друга. В дневное время Том преподает теологию в профильном университете,
а вечером играет на бас-гитаре в громогласных группах и ведет блог о музыке, поп-
культуре и духовности. Я не уверен, что правильно понимаю значение слова «духовность»,
но в изложении Тома это, должно быть, захватывающе мудро и невообразимо круто. Мы
сидим в ресторане нашего городка, зал совершенно пуст: сегодня последняя пятница перед
Днем памяти. Погоду не в чем упрекнуть, весна вступила в пору расцвета.
Том читает философию Августина в рамках курса лекций по введению в теологию, и, по
его словам, студенты охотно примеряют на себя интимный опыт переживания времени, о
котором рассказывает Августин. «Мы привыкли воспринимать время как что-то внешнее,
не имеющее к нам отношения: время ассоциируется с тиканьем часов и мерцающими
цифрами на табло, хотя на самом деле оно в наших умах и душах, наше настоящее это
наш дух», утверждает Том. За временем не просто наблюдают; его присваивают, в нем
обживаются. А может быть, это время присваивает нас, в один момент Августин
уподобляет время объему, вместилищем которого выступает человек. Итак, не
представляется возможным рассуждать о времени отстраненно; напротив, необходимо
обратить взгляд внутрь себя и прислушаться к своим речам, внимая слогу за слогом, слову
за словом – только так можно судить о вместилище, отталкиваясь от содержимого.
Столь сложный для восприятия ход мыслей в современной философии известен под
термином «феноменология», введенным Хайдеггером. Под ним принято понимать
осмысление феноменов сознания с субъективной позиции. «Мы можем рассуждать о чем-
либо от собственного лица, поскольку мы ощущаем это именно так, объясняет Том, спеша
разъяснить подтекст риторического приема. Имеется в виду, что необходимо находиться
внутри ситуации и изменить ее восприятие, а также способ взаимодействия с миром».
Сейчас люди по выходным посещают семинары, стремясь освоить новые способы
управлять временем, переживать его и выстраивать с ним отношения. Августин же
предписывал обратиться непосредственно к слову. Его стратегия заключается в том, чтобы
изменить психологию читателя, инициировать процесс трансформации личности и души,
что может быть достигнуто только путем полного погружения в настоящее.
«Почувствовать красоту можно только в частностях, во временных и преходящих явлениях,
в том, что обречено на уход, говорит Том. Вопрос заключается в том, как преобразовать
это переживание в духовный опыт. Как совершать правильные поступки вовремя?» В силу
привычки время представляется нам либо как количество, которое можно растратить, либо
как инструмент, который пригодится в гонке самосовершенствования. В понимании
Августина время служит предметом рефлексии, духовный посыл состоит не в том, чтобы
найти времени лучшее применение, а в том, чтобы лучше освоиться в нем, поселившись
внутри слога. «Многие мысли, которые я слышу от своих студентов, почерпнуты ими от
родителей, продолжает Том. Им кажется, что они должны успевать как можно больше
за отпущенный им отрезок времени. Время предстает в виде суммы единиц определенной
длительности, которые рассматриваются как пакеты потенциальной продуктивности.
Переживать время как восхождение по ступенькам лестницы – лишь один из возможных
способов. Альтернатива – представить время в виде вершины, на которую вы
поднимаетесь».
Ресторан закрывается в три часа; мы последние посетители, и персонал уже бродит возле
нашего столика, бросая на нас нетерпеливые взгляды, которые должны подтолкнуть нас к
выходу. Том отправится домой присматривать за детьми в послеобеденное время. Мы
вместе проходим начальную школу родительства: дети отвратительно распоряжаются
временем, они тотчас закатывают истерику, если что-либо не происходит прямо сейчас по
их внутренним часам. Я узнал, что часть моей задачи как родителя заключается в том,
чтобы довести до их сведения значения слов «давай попозже» и «подожди». В
действительности становится ясно, что львиная доля родительства сводится к обучению
ребенка распоряжаться временем: говорить о времени, беречь, приумножать и
организовывать время, относиться к нему с уважением и управлять им, а также от случая к
случаю игнорировать все эти обязательства.
Весна соскальзывает в лето, и вот уже несколько недель Лео, которому сейчас четыре года,
просыпается все раньше и раньше. Возможно, его будит свет: в половине шестого бледные
отблески зари уже ползут по жалюзи, а пение малиновок срывается в многоголосый хор, но,
скорей всего, всему виной мочевой пузырь, работающий по часам. Я слышу, как Лео
шаркающей походкой выходит в коридор, потом в ванную, а потом обратно в свою
комнату, но не задержится там надолго. Пока его брат спит в кроватке в нескольких
сантиметрах, забаррикадировавшись от солнца стеной мягких игрушек, Лео, сверкая
глазами, на цыпочках пробирается в нашу комнату и нависает над нашей кроватью. «Я хочу
играть внизу», шепчет он, имея в виду: «Давайте играть вместе».
Сам я никогда не имел привычки рано вставать, и зимой меня ужасает мысль о том, чтобы в
потемках спускаться в холодную комнату для игр. Мы решили опробовать один способ.
Тогда мальчики еще не умели определять время по часам, и мы купили для них часы,
похожие на светофор, которые можно заводить на определенное время, допустим на 6:45
утра. В это время красные огни сменятся зелеными, давая детям понять, что можно
вставать, поднимать шум и начинать день. Том сказал, что с его дочерью это сработало, но
ее характер совершенно не похож на характер Лео или его брата. Эффект оказался
диаметрально противоположен задуманному. Лео поднимался так же рано, как обычно,
затем возвращался в кровать и лежал с открытыми глазами, ошеломленный красным светом
и собственной решимостью поскорее перейти к активным действиям. В течение
последующего часа он несколько раз пробирался в нашу комнату, чтобы возвестить о том,
что зеленый свет все еще не загорелся. Иногда он оставался в детской и мерил комнату
шагами, вздыхая так громко, что просыпался Джошуа, и вскоре они оба принимались
болтать и смеяться, обсуждая тайну непримиримости красного света. Без четверти семь
наконец-то загорался зеленый цвет, вызывая у мальчиков громкие вопли одобрения, и их
официальный выход из детской приносил всем нам невероятное облегчение.
В итоге я разрешил Лео тихо спускаться в игровую комнату самостоятельно. Иногда за ним
следовала Сьюзен, а я продолжал спать, зарывшись лицом в подушки. Но со временем я
заметил, что все чаще и чаще выбираюсь из постели первым и устремляюсь вниз. Скоро
наши мальчики закончат дошкольную подготовку, в сентябре мы отдадим их в детский сад
при публичной школе, и с тех пор их бурная жизнь будет протекать преимущественно вне
дома и вдали от нас. Конечно, это будет происходить постепенно, и едва ли мы это
заметим. Вместе с тем в последнее время явственно ощущается, что впереди большие
перемены, и дни уже приобрели кристальную прозрачность, как будто мы уже смотрим на
них из глубины памяти. Мальчики тоже это чувствуют, и не только потому, что улавливают
наше настроение. Провести полчаса наедине с одним из сыновей по его просьбе это почти
как подарок. Итак, я и Лео усаживаемся на жесткий деревянный пол, распахнув заднюю
дверь навстречу хору малиновок, и разыгрываем очередной раунд в бинго, в шашки или в
мышеловку (тут мне нужна помощь), пока не появляется Джошуа, мрачный и
взъерошенный – в точности как я в предвкушении утреннего кофе, и начинает издавать
собственные директивы. Эти дни и часы таят в себе пленительную сладость, их выпадает
слишком мало, так что лишь в молодости позволительно их проспать.
* * *
Уильям Джеймс не может уснуть.
За окном 1876 год, и молодой Джеймс, недавно получивший должность ассистента на
кафедре зарождающейся науки психологии в Гарвардском университете, лежит в постели
без сна, думая о своей будущей жене Элис Гиббенс, в которую безумно влюблен. «Семь лет
бессонницы перевешивают многие принципы», сообщит он ей, изливая тоску вожделения
в письме. Спустя еще десять лет он будет тревожно всматриваться в темноту, оглядываясь
на дело прожитых лет – его объемный труд «Принципы психологии» в тысяча двести
страниц, изложенный в двух томах, станет классикой сразу после публикации в 1890 году.
(По данным Роберта Ричардсона, автора повести «В Мальстреме американского
модернизма», посвященной биографии Джеймса, бессонница особенно мучила ученого,
когда ему хорошо писалось; в конце восьмидесятых годов XIX века ему часто приходилось
прибегать к хлороформу, чтобы заснуть.) Быть может, Джеймс, ворочаясь в постели,
раздумывает об эффективности «лечения внушением», которому его подвергла Аннета
Дрессер, пылкая сторонница учения, которое она назвала «системой духовного
целительства Квимби», воздавая должное основателю школы. Покойный Финеас Квимби, в
прошлом часовщик, уверовал в то, что причины физических недомоганий укоренены в
сознании, и посему многие болезни можно излечить с помощью гипноза, разговоров по
душам и правильного образа мыслей. «Я усаживаюсь рядом с ней и сразу же засыпаю,
предоставляя ей распутывать узлы в моем сознании», рассказывал Джеймс своей сестре.
Возможно, в бессонные ночи, глядя в темноту, он сожалеет о том, что пренебрег советом
лечащего врача положить в изголовье подушку побольше.
МЫ ОЩУЩАЕМ ТЕЧЕНИЕ ВРЕМЕНИ ТОЛЬКО БЛАГОДАРЯ ОЩУЩЕНИЮ ЕГО
СМЕНЫ, КОТОРОЕ ПОЯВЛЯЕТСЯ ЛИШЬ В ТОМ СЛУЧАЕ, КОГДА ВРЕМЯ ЧЕМ-
ТО ЗАПОЛНЕНО
Не исключено и то, что он просто пытается объять опыт настоящего. «Постарайтесь, я
не скажу уловить, но подметить настоящее мгновение. Такая попытка совершенно
бесплодна. Где оно, это настоящее? Оно исчезло прежде, чем мы успели схватить его,
растаяло, перелилось в следующее мгновение»
[24]
. В «Принципах психологии» рассмотрен широкий спектр вопросов, включая память,
внимание, эмоции, инстинкты, воображение, привычки, самосознание и так
называемую «теорию автоматов» расхожее определение, которое Джеймс не одобрял.
Согласно «теории автоматов», работой механизмов нервной регуляции заправляет
некий гомункул, модель личности в миниатюре, которая «находит в реальной жизни
хотя бы сколько-нибудь точные аналоги всех событий личной истории своего
хозяина», писал ученый.
Глава, посвященная восприятию времени, входит в число самых известных работ Джеймса.
Фактически она представляет собой мастерски проделанное обобщение результатов
исследований, проведенных коллегами Джеймса, и личных размышлений ученого. Сфера
интересов европейского научного сообщества постепенно смещалась с чистой физиологии,
изучающей механизмы функционирования человеческого тела, к системе нисходящей
передачи нервных импульсов, и наметился переход от сугубо философского подхода к
тщательно выверенной научной методологии изучения сознания и когнитивной
деятельности. В 1879 году в Лейпциге открылась первая лаборатория экспериментальной
психологии под руководством Вильгельма Вундта, озабоченного проблемой
количественного измерения чувственного восприятия и внутренних переживаний. «Точное
описание феноменов сознания – единственная задача экспериментальной психологии»,
писал Вундт. Восприятие времени занимало центральную позицию в изысканиях. Джеймс
не принимал на веру существование сознания как самодостаточного явления, отказываясь
трактовать сознание как умозрительный феномен наподобие монады, лишенной
молекулярного начала. В то же время он предполагал, что изучение сознания как такового,
что бы оно собой ни представляло, напрямую связано с характером восприятия времени.
Джеймс часто прибегал к описанию времени сквозь призму субъективного опыта, полагая
повествование от первого лица лучшей отправной точкой для скрупулезного изучения
темы.
Присядьте, расслабьтесь, предлагает Джеймс читателю. «Попробуйте закрыть глаза,
совершенно отвлечься от внешнего мира и направить внимание исключительно на
течение времени, подобно тому человеку, который, по выражению поэта, „бодрствовал,
чтобы подметить полет времени во мраке ночи и приближение мира к дню Страшного
суда“»
[25]
(Джеймс цитировал Теннисона). Что мы услышим? Наверное, почти ничего: пустота
сознания замыкается на одной и той же повторяющейся мысли. Если мы что-то и
заметим, уверяет Джеймс, возможно, нам удастся ощутить, как раскрываются и
достигают апофеоза моменты, сменяющие друг друга, «объектом непосредственного
созерцания является как будто само течение времени»
[26]
как последовательности некоторых отрезков длительности в процессе становления, как
они есть. Опираются ли наши ощущения на реальность или рождены иллюзией?
Согласно Джеймсу, поставленный вопрос обращен к истинной природе
психологического времени. Если принять субъективный опыт за истину, предположив,
что нам дано осознать процесс зарождения мгновений, еще не наполненных никаким
содержанием, тогда, должно быть, человеку действительно присуще «особое чистое
чувство времени»
[27]
.
Если руководствоваться такой логикой, то априорное время пусто, и для стимуляции
чувств достаточно лишь одного ощущения ничем не заполненной длительности. Но
если предположить, что переживание зарождающегося мгновения иллюзорно, тогда
ощущение хода времени будет обусловлено реакцией на события, заполняющие его, и
«нашим воспоминанием о его содержании в предшествующее мгновение и чувством
сходства этого содержания с содержанием данной минуты»
[28]
. Но представляет ли из себя время что-нибудь само по себе, безотносительно событий,
которыми оно наполнено? Иначе говоря, служит ли время вместилищем вещей или
само вмещается в чем-то?
По убеждению Джеймса, ощущение времени коренится в его наполненности. Мы не
можем сознавать априорное время, как не можем сознавать «ни длительности, ни
протяжения без какого бы то ни было чувственного наполнения»
[29]
, писал ученый. Взгляните на ясное голубое небо: на какой высоте находится сто
футов? Какое расстояние соответствует одной миле? Не имея точек отсчета, об этом
нельзя даже предполагать. Так и со временем: мы ощущаем течение времени только
благодаря ощущению его смены, которое появляется лишь в том случае, когда время
чем-то заполнено. Ничем не заполненный промежуток времени сам по себе не
фиксирует внимания. Так что же наполняет наше время?
Прежде всего, время наполняем мы сами. «Смена должна представлять собой конкретное
явление – определенную последовательность событий в объективной или во внутренней
реальности, акт сосредоточения внимания или волевой акт», писал Джеймс в своих
«Принципах психологии». Мгновение, которое на первый взгляд кажется пустым, в
действительности таковым не является, поскольку сама попытка его осмысления наполняет
его потоком мыслей. Даже если закрыть глаза и полностью отрешиться от мира, свет все
равно будет проникать сквозь веки, отбрасывая на темное поле яркие блики, застывающие в
непроницаемом мраке, не прекращая игры. Сознание наполняет время.
По сути, Джеймс примеривается к той же идее, которую много веков назад высказывал
Блаженный Августин, а ранее Аристотель: время – большей частью продукт сознания.
Возможно, Джеймс не заходил так далеко, чтобы утверждать, что времени не существует
вне восприятия, но он при случае всегда подчеркивал, что мозг передает нам
исключительно свое восприятие времени, но не само время, причем насколько точно,
настолько мы ощущаем, приобрести иной опыт переживания времени, кроме
субъективного, невозможно. Вероятно, это прозвучит как тавтология, но современные
психологи и нейробиологи недалеко ушли от позиции Джеймса. Средний человек знает по
собственному опыту, что в некоторых ситуациях кажется, что время течет быстрее или
медленнее. Нетрудно заключить, что эти впечатления вызваны тем, что мозг пытается
каким-то образом соотнести интенсивность переживаний с протяженностью временного
интервала, в течение которого они были получены. Но часов в голове не существует: мозг,
в отличие от компьютера, не фиксирует объективное время; он может определить только
длительность процессов обработки своих впечатлений от внешнего мира.
НАСТОЯЩЕЕ ЭТО НЕ КАМЕНЬ, О КОТОРЫЙ МЫ ТО И ДЕЛО СПОТЫКАЕМСЯ;
РАЗ ЗА РАЗОМ МЫ СОЗДАЕМ ЕГО САМИ ДЛЯ СЕБЯ
Так или иначе, мы никогда не убежим от самих себя. «Мы все-таки погружены в то, что
Вундт где-то назвал „полусветом“ общего нашего сознания, писал Джеймс. Биение
сердца, пульсация внимания, обрывки слов и фраз, проносящиеся в нашем
воображении, вот что заполняет эту туманную область сознания… Короче говоря, как
бы мы ни старались освободить наше сознание от всякого содержания, некоторая
форма сменяющегося процесса всегда будет сознаваться нами, представляя не
устранимый из сознания элемент»
[30]
.
Время никогда не остается пустым, потому что мы постоянно заполняем его. Но даже
такая формулировка воздает времени незаслуженную честь. Я часто наблюдаю потоки
ничем не заполненного времени, сидя в расслабленной позе с закрытыми глазами или
лежа в постели без сна в предрассветные часы. «Мы воспринимаем его
[31]
при помощи прерывной пульсации, писал Джеймс. Мы говорим про себя: „теперь“,
„теперь“, „теперь“ или „еще“, „еще“, „еще“ по мере течения времени»
[32]
. Нам кажется, что течение времени дробится на дискретные единицы, в определенной
степени самодостаточные и независимые друг от друга, но вовсе не потому, что мы
воспринимаем дискретные единицы пустого времени, рассуждал Джеймс. По его
логике, дискретны сами акты восприятия, образующие упорядоченную
последовательность. «Сейчас» наступает опять и снова только потому, что мы раз за
разом произносим это слово. Настоящий момент, резюмирует Джеймс, представляет
собой «синтетический параметр», который не столько выводится из опыта, сколько
конструируется искусственным путем. Настоящее – это не камень, о который мы то и
дело спотыкаемся; раз за разом мы создаем его сами для себя.
До чего же много важного, заключает Августин, вмещает одно-единственное
предложение. Представьте себе, что вы декламируете по памяти библейский стих или
псалом. При произнесении слов разум напряженно вспоминает сказанное ранее и,
опережая события, пытается осознать, что следует говорить потом. Память находится
на службе ожидания: «Сила, вложенная в мое действие, рассеяна между памятью о том,
что я сказал, и ожиданием того, что я скажу»
[33]
, утверждает богослов. «Сила, вложенная в действие» в этой фразе вся сущность
Августина, как, впрочем, и наша с вами. Прямо сейчас, когда вы читаете эти строки,
ваш рассудок усиленно вспоминает сказанное ранее и раздумывает над тем, что должно
следовать далее. «Время есть не что иное, как растяжение, но чего? Не знаю; может
быть, самой души»
[34]
, отмечает Августин. С тех пор ученые веками ломают головы в поисках точного
определения феноменов сознания, самости и времени, а Блаженный Августин увязал
все три понятия в единое целое посредством языка. Обычно, декламируя что-либо
вслух, мы апеллируем к категории времени лишь затем, чтобы определить
длительность звучания предложения, наше сознание напряжено и полностью
сосредоточено на этой задаче. Но только в настоящий момент, непосредственно
воспринимая произносимые слова, вы можете краем глаза ухватить свою суть. В
понимании Августина, переживание настоящего это духовный опыт.
Джеймс еще сильнее запутал дело. Объявив несуществующими все три состояния
времени – будущее, прошлое и настоящее, он взамен изобрел четвертое, которое назвал
«видимым воочию настоящим»
[35]
, позаимствовав термин у Э. Р. Клэя (за этим псевдонимом скрывался удалившийся на
покой сигарный магнат и философ-любитель Э. Роберт Келли). Истинное настоящее
сконцентрировано в бесконечно малой точке; видимое воочию настоящее, напротив,
представляет собой «непосредственно воспринимаемую длительность»
[36]
, достаточно краткую для осознания в один момент. Видимого воочию времени
достаточно, чтобы определить, что за птица пролетела мимо, заметить падающую
звезду или связать воедино все ноты в такте песни или все слова в произнесенном
предложении. Не принимайте всерьез ни парадоксы Зенона, ни высказывание Канта о
возможности в какой-то мере постичь природу априорного времени, забудьте о
прошлом, настоящем и будущем. Единственная тема, достойная обсуждения в спорах о
настоящем, наше осознание текущего момента, которым исчерпывающе объясняется
сущность видимого воочию настоящего.
Что я могу сказать о видимом воочию настоящем, когда наблюдаю за птицей в полете,
читаю стихотворение или вслушиваюсь в тиканье часов у изголовья кровати по ночам?
Джеймс отметил, что оно постоянно изменяется, точнее, нам так кажется, когда мы
сосредоточиваем на нем внимание. «Каждый акт восприятия времени должен
опираться на аспект опыта». Вслед за Августином Джеймс уточняет, что осознание
перемен основывается на памяти: чтобы утверждать наверняка, что птица
летит
или часы
тикают
, мы должны знать, что действие, начатое недавно или осуществляемое ранее,
продолжается до сих пор. Поэтому он делает оговорку, что при обращении к опыту
восприятия времени следует принимать во внимание данное свойство
непосредственного наблюдения. В распознавании настоящего присутствует
определенный аспект недавнего прошлого, поэтому осознание текущего момента
разворачивается в течение короткого промежутка времени. «Опыт дает нам… какой-то
отрезок времени, как бы седло на его хребте, на котором мы сидим боком и с которого
представляем себе два противоположных направления времени»
[37]
, писал Джеймс. По его мнению, наше восприятие времени конструируется из
определенных единиц, каждая из которых представляет собой длительность с четко
различимым началом и концом, ориентированными вперед и назад, как передняя и
задняя луки седла. «Мы, по-видимому, чувствуем сам промежуток как целое с двумя
противоположными концами»
[38]
.
Таким образом, видимое воочию настоящее выступает репрезентацией сознания. В
попытках донести эту мысль до читателя Джеймс постоянно прибегает к метафорам.
Воспринимаемое настоящее он сравнивает то с лодкой, то с двускатной крышей, то с
чем-то вроде каната, по которому «явления перемещаются от заднего к переднему
концу»
[39]
, причем оба конца различимы довольно смутно и нестабильны во времени. Иной раз и
вовсе «непосредственно воспринимаемая длительность остается неподвижной, как
радуга на водопаде»
[40]
. При этом принципиальное значение приобретает поток мыслей, порождаемых
восприятием текущего момента, так называемый поток сознания. В нашем сознании
всегда присутствуют некоторые идеи или чувственные впечатления. Для нас
невозможно непосредственное наблюдение события С как дискретной единицы
чувственного опыта, за которой следуют такие же изолированные события D, E и так
далее по порядку; вместо этого мы наблюдаем все происходящее в нерасторжимом
комплексе впечатлений CDEFGH, в котором первоначальные события в конечном
итоге вытесняются за пределы обозримого настоящего, после чего на арену выходят
новые. Впечатления, наполняющие восприятие текущего момента, накладываются друг
на друга; к осознанию на какой-то части потока сознания всегда примешивается
объективное настоящее. Если бы сознание вмещало исключительно набор образов и
чувственных впечатлений, нанизанных на нить времени одно за другим, как бусины, то
приобретение знаний и нового опыта оказалось бы недоступным. Джеймс ссылается на
Джона Стюарта Милля, рассуждая о последовательной смене состояний сознания:
каждое из них, прекращаясь, уходит навсегда. Далее Джеймс сравнивает сознание с
огоньками светлячков: вспышка сознания озаряет мгновение, в котором оно пребывает,
предоставляя прочим временным формам оставаться в темноте.
Джеймс подвергал сомнению возможность осуществления практической деятельности при
рассматриваемых обстоятельствах, хотя теоретически допускал такую вероятность. Более
того, один подобный случай имел место в действительности. В 1985 году талантливый
дирижер и музыкант Клайв Уэринг перенес вирусный энцефалит. Воспалительный процесс
затронул несколько участков мозга и охватил весь гиппокамп, ответственный за функции
вспоминания и запоминания. Выздоровев, Уэринг мог ходить, превосходно поддерживал
беседу, самостоятельно брился и одевался и даже играл на фортепиано, но при этом
полностью утратил способность к запоминанию, которая так и не восстановилась в течение
тридцати лет. Уэринг по-прежнему не может запомнить ни своего имени, ни имен своих
взрослых детей, ни вкуса различных блюд, ни даже собственных мыслей,
предшествовавших произносимому им предложению. Во время разговора, собираясь с
ответом, он уже успевает забыть вопрос. «Вирус наделал в мозге Клайва прорех, через
которые испарилась его память», писала позже жена музыканта Дебора. Уэринг не
помнит имени своей супруги; он даже в точности не знает, кем она ему приходится, зато
при каждой встрече он с экстатическим восторгом заключает ее в крепкие объятия, как
будто они видятся впервые после долгой разлуки, даже если она всего лишь ненадолго
вышла в соседнюю комнату. Даже дома он обеспокоенно звонит Деборе, не подозревая, что
она была с ним всего несколько минут назад. «Возвращайся на рассвете, настаивает
Уэринг. Торопись домой со скоростью света».
Для Уэринга существует только видимое воочию настоящее. «Если можно так выразиться,
болезнь пригвоздила его к крошечному отрезку времени», говорит Дебора. Уэрингу
посвящено множество публикаций в прессе и документальных фильмов. Однажды семью
Уэринга посетил известный невролог Оливер Сакс, застав хозяина дома за изучением
шоколадной плитки. Уэринг держал шоколадку на ладони, разворачивая и заворачивая ее
спустя каждые несколько секунд, не спуская с нее пристального взгляда.
Взгляните-ка! произнес Уэринг. Опять новая шоколадка!
Нет, это одна и та же шоколадка, ответила жена.
Да нет же… Смотри, она каждый раз меняется. Раньше она была другой…
Желая убедиться в своих словах, Уэринг вновь проделал свой трюк с шоколадной плиткой
и тут же изрек:
Она снова поменялась! Как такое возможно?
В представлении Уэринга все и вся вечно остается новым, включая его собственную
личность; каждый миг он как будто заново пробуждается для мира. «Я тебя вижу!
восклицает он при встрече с Деборой. Сейчас я все вижу правильно!» Или: «Я раньше
никого не видел, я до сих пор не слышал ни единого слова, мне до сих пор не приходилось
видеть снов. И днем, и ночью одна и та же смертельная пустота».
Он повторяет одно и то же несколько раз кряду, слегка изменяя формулировки, и так
продолжается годами. «Я ничего не видел и не слышал, ни к чему не прикасался, не
ощущал никаких запахов, как будто и не жил вовсе». Так он воспринимает мир, по крайней
мере до тех пор, пока не сосредоточит внимание на чем-то другом.
НАШЕ ВОСПРИЯТИЕ ВРЕМЕНИ КОНСТРУИРУЕТСЯ ИЗ ОПРЕДЕЛЕННЫХ
ЕДИНИЦ, КАЖДАЯ ИЗ КОТОРЫХ ПРЕДСТАВЛЯЕТ СОБОЙ ДЛИТЕЛЬНОСТЬ С
ЧЕТКО РАЗЛИЧИМЫМ НАЧАЛОМ И КОНЦОМ
Однако миг осознания пробуждения как вхождения в настоящее оказался настолько
важным, что Уэринг отмечает их в дневнике, постоянно делая новые записи. Отмечая в
дневнике время пробуждения, к примеру 10:50, он тут же записывает свои ощущения: «Мое
первое пробуждение!» Потом он обнаруживает похожую фразу строкой выше, сделанную
несколькими минутами раньше, сверяется с наручными часами, вычеркивает предыдущую
запись, как будто ее сделал не он сам, а какой-то проходимец, подчеркивает только что
записанные строки. Целые страницы исписаны подобными пометками, и каждая из них,
кроме последней, перечеркнута. На сегодняшний день дневник Уэринга, если его можно
так назвать, насчитывает тысячи страниц и десятки томов, и каждый миг пробуждения
утверждает свое превосходство над предыдущим.
14:10. Сейчас я по-настоящему проснулся…
14:14. В этот раз я проснулся окончательно…
14:35. Теперь я пробудился полностью…
21:40. Я проснулся в первый раз, несмотря на предыдущие заявления.
И я проснулся как следует в 8:47.
А полностью пробудился – в 8:49, осознав, насколько трудно окружающим меня понять.
* * *
Решив занять гостей во время обеда, герой фантастического романа Г. Дж. Уэллса
«Машина времени», которого автор предлагает называть Путешественником по Времени,
рассказывает, как он изобрел устройство для перемещений во времени. Ранее, всего за
несколько минут до встречи с изнеженными элоями и звероподобными морлоками в
802 701 году, до высадки на безжизненном побережье около тридцати миллионов лет
спустя, до появления измученного жаждой героя в гостиной, он сел в кресло своей машины,
рванул на себя рычаг и «унесся в будущее».
«Сразу наступила темнота, как будто потушили лампу, но в следующее же мгновение вновь
стало светло. Я неясно различал лабораторию, которая становилась все более и более
туманной. Вдруг наступила ночь, затем снова день, снова ночь и так далее, все быстрее. У
меня шумело в ушах, и странное ощущение падения стало сильнее.
…Пока я мчался таким образом, ночи сменялись днями, подобно взмахам крыльев.
Скоро смутные очертания моей лаборатории исчезли, и я увидел солнце, каждую
минуту делавшее скачок по небу от востока до запада, и каждую минуту наступал
новый день… Самая медленная из улиток двигалась для меня слишком быстро… Я
видел, как деревья вырастали и изменяли форму подобно клубам дыма: то желтея, то
зеленея, они росли, увеличивались и исчезали. Я видел, как огромные великолепные
здания появлялись и таяли, словно сновидения. Вся поверхность земли изменялась на
моих глазах… Я пролетал более года в минуту, и каждую минуту снег покрывал землю
и сменялся яркой весенней зеленью»
[41]
.
Роман «Машина времени» был издан в 1895 году, когда тема путешествий во времени
активно муссировалась литераторами. Перемещения в будущее и в прошлое, как правило,
происходили внезапно, по милости неведомых сил. Заглавные персонажи романов
«Оглядываясь назад» или «Вести ниоткуда» засыпали в XIX веке, а затем пробуждались от
долгого сна уже в XXI веке.
В «Хрустальном веке» путешественник приходит в сознание спустя тысячу лет после
падения со скалы, в чем он абсолютно уверен. В «Британских варварах» антрополог из
XXV века однажды приезжает в Суррей в «хорошо скроенном сером твидовом костюме».
«Машина времени» примечательна тем, что способ перемещения во времени, как и само по
себе время, становится одним из самых интригующих моментов сюжета. Путешественник
по Времени – не пассивный заложник обстоятельств; в ситуации выбора он самостоятельно
определяет цели дальнейших действий. Кроме того, он не просто очутился в будущем, а с
нарастающей скоростью прорывается через каждое мгновение между «сейчас» и «тогда». В
его руках время исчисляемо и физически измеряемо; видимое воочию настоящее
расширяется, вбирая в себя времена года, человеческие жизни и геологические эпохи.
Воспринимаемое настоящее значит не более того, чем по сути является восприятием
времени. Изменяя свое восприятие времени, путешественник изменяет само время.
Уэллс уверенно ориентировался в научных воззрениях тех лет. В университетские годы
он изучал биологию под руководством Т. Г. Хаксли, и он, конечно же, читал
«Принципы психологии» Джеймса, как и все люди его круга. В 1894 году газета
Saturday Review
опубликовала критический обзор психологических теорий того времени работу
Уэллса, за которой стояло основательное изучение литературы, посвященной
проблемам памяти, сознания, зрительного восприятия, внушения и иллюзий. (Один из
нынешних ученых, изучив хронологию мира «Машины времени», пришел к
ошеломительному выводу, что Путешественник по Времени попросту разыграл своих
гостей, когда за обедом поведал им о своих странствиях. По его мнению, вся история с
перемещением в будущее приснилась главному герою, когда после долгой прогулки на
трехколесном велосипеде по окрестностям его сморил полуденный сон.) Первая глава
романа в действительности представляет собой краткое разъяснение актуальных
представлений о восприятии времени. «Единственное различие между Временем и
любым из трех пространственных измерений заключается в том, что наше сознание
движется по нему», говорит Путешественник по Времени своим гостям, а затем
принимается развивать собственную теорию времени в терминах геометрии четырех
измерений, которую Уэллс, вероятно, позаимствовал из лекции Нью-Йоркского
математического общества, прочитанной в 1893 году. «Вы никогда не уйдете от
настоящего момента», возражает один из гостей, на что Путешественник по Времени
отвечает: «Мы постоянно уходим от настоящего момента». При отправке модели
машины времени в первое путешествие во времени на пусковой рычаг нажимает не кто
иной, как Психолог.
За Уильямом Джеймсом водилась привычка делать записи по поводу прочитанного, но в
бумагах ученого нет ни одного упоминания о «Машине времени», хотя круг его
литературных предпочтений был на редкость широк от Блаженного Августина до
«Доктора Джекилла и мистера Хайда» («Это настоящий волшебник», писал ученый о
Р. Л. Стивенсоне). В переписке с Уэллсом Джеймс похвально отзывается о философских
эссе «Утопия» и «Первое и последнее», сравнивая дарование автора с талантом Киплинга и
Толстого; Уэллс, в свою очередь, активно внимал прагматической философии Джеймса и
называл его «своим другом и наставником». По одной из версий, в 1899 году Джеймс и
Уэллс пересеклись на вечеринке в доме Стивена Крэйна, когда игра в покер до поздней
ночи плавно перетекла в ланч и посиделки за пивом. Биограф Джеймса Ричардсон
описывает случай, имевший место несколько лет спустя, когда Уэллс навещал Джеймса,
гостившего у брата Генри, который проживал в Англии. Генри пришел в восторг, застав
Уильяма на лестнице в саду: ученый то и дело заглядывал за изгородь, надеясь хотя бы
одним глазом увидеть Г. К. Честертона: в те дни романист остановился в гостинице,
располагавшейся в соседнем здании. «До такого точно еще никто не додумался это было
попросту не принято», позже вспоминал Уэллс.
Впрочем, Джеймс постоянно делал то, до чего никто другой бы не додумался.
Вскарабкаться на лестницу, не раздумывая, вполне в его импульсивном характере; его не
остановила бы даже острая нехватка времени. Впоследствии ученый забирался на лестницу
еще два или три раза. «Он постоянно торопился», сообщил мне Ричардсон, ссылаясь на
автобиографический роман Генри Джеймса «Маленький мальчик и другие»,
опубликованный в 1913 году, спустя три года после довольно ранней смерти Уильяма – в
возрасте шестидесяти восьми лет. Генри писал, что его брат то и дело «исчезал за углом и
терялся из виду», метафорически передавая свое восприятие их разницы в возрасте (Уильям
был на год старше), однако эти слова вполне применимы к Уильяму и в буквальном
смысле. «Он отличался очень живым характером, все время был „на взводе“ и постоянно
балансировал на грани нервного срыва, характеризует Ричардсон своего героя. Полагаю,
он чувствовал, что ему отпущено совсем немного времени. В сущности, так оно и было».
Однажды вечером на исходе лета 1860 года в Санкт-Петербурге состоялось первое
собрание Русского энтомологического общества. Кульминацией программы должен был
стать доклад досточтимого немецкого зоолога Карла Эрнста фон Бэра, вошедшего в
историю науки главным образом благодаря дотошной критике дарвинистского тезиса о
происхождении всех живых организмов от единых предков. Сам Дарвин глубоко
восхищался Бэром, воздавая должное его могучему интеллекту, незаурядному таланту
наблюдателя и революционным открытиям в биологии. Бэр одним из первых выдвинул
теорию о развитии из яйца всех млекопитающих, включая человека. К такому выводу
ученый пришел, скрупулезно исследуя сотни крошечных бесформенных эмбрионов кур и
других видов под микроскопом и не переставая удивляться бесконечному разнообразию
организмов, происходящих от похожих зачаточных форм.
Тема доклада Бэра была сформулирована в форме вопроса: «
Welche Auffassung der lebenden Natur ist die richtige? Und wie ist diese Auffassung auf die
Entomologie anzuwenden?
», или: «Какое представление о сущности живого следует считать правильным и
насколько оно применимо к энтомологии?» Возможно, для массовой аудитории тема
покажется странной и трудной для понимания, а для собрания любителей насекомых и
подавно. Но в ходе своего выступления фон Бэр затронул проблему, которая имела
хождение среди философов еще с XVII века, а с недавних пор попала в поле зрения
естественной науки: как долго длится настоящий момент?
ВОСПРИЯТИЕ ТЕЧЕНИЯ ВРЕМЕНИ ОТНОСИТЕЛЬНО: ОДИН И ТОТ ЖЕ
ОТРЕЗОК ВРЕМЕНИ ДЛЯ КОГО-ТО СЖИМАЕТСЯ В ОДИН МИГ, А ДЛЯ КОГО-ТО
РАСТЯГИВАЕТСЯ НА НЕСКОЛЬКО
Ничто не длится постоянно, сообщил Бэр своим слушателям. Мы по ошибке
принимаем за постоянство мнимую незыблемость гор и морей, но в действительности
это всего лишь иллюзия, обусловленная короткой продолжительностью нашей жизни.
Вообразите на мгновение, что течение человеческой жизни резко ускорилось или
замедлилось – «очевидно, что тогда все законы природы предстанут в совершенно
ином свете, по крайней мере для непосредственного наблюдателя». Предположим, что
вся человеческая жизнь, от рождения до глубокой старости, длится всего двадцать
девять дней – одну тысячную ее нормальной продолжительности. Такой
Monaten-Mensch
, или «одномесячный человек», никогда не увидит полного цикла луны, поэтому
понятие времен года, снега и льда будет для него такой же абстракцией, как для нас
ледниковый период. Так живут многие существа, включая некоторые виды насекомых
и грибов, срок жизни которых составляет всего несколько дней. Теперь представьте,
что продолжительность жизни человека сократится еще в тысячу раз и составит лишь
сорок две минуты. Перед нами окажется
Minuten-Mensch
, или «минутный человек», которому неведома смена дня и ночи, а деревья и цветы
видятся неизменными.
Теперь рассмотрим противоположный сценарий, продолжал Бэр. Давайте представим, что
наш пульс не ускорился, а замедлился в тысячу раз по сравнению с нормальной частотой
пульса. Если предположить, что объем чувственных впечатлений пропорционален числу
ударов пульса, то «проживая жизнь в своем ритме, такой человек достигнет преклонного
возраста, прожив около 80 000 лет. Год в его представлении будет равен 8,75 часа. В таком
случае мы бы перестали замечать таяние снега, подземные толчки, набухание почек на
деревьях, медленное созревание плодов и листопад». Мы могли бы наблюдать, как
поднимаются и рушатся горные цепи, но существование божьей коровки оставалось бы
незамеченным. Точно так же были бы потеряны для нас цветы, только у деревьев оставался
бы шанс произвести на нас впечатление, а солнце, должно быть, оставляло бы за собой
шлейф на небосводе, как комета или пушечное ядро. Теперь продлим жизнь человека еще в
тысячу раз, и ее продолжительность достигнет 80 миллионов лет, но частота пульса при
этом будет равна всего 31,5 удара за земной год, а количество актов восприятия
соответственно снизится до 189. Солнце из четко очерченного диска превратится в
сверкающий эллипс, чуть тускнеющий зимой. В течение десяти ударов пульса в
календарный год Земля покажется зеленой, на протяжении следующих десяти ударов
белой, а таяние снега будет происходить за полтора сердечных такта.
Распространение микроскопов и телескопов в XVII–XVIII веках породило поток
рассуждений об относительности величин. В обоих направлениях космос оказался
намного больше и изобильнее, чем представлялось ранее, человеческая перспектива
начала терять чувство исключительности: наше видение мира оказалось лишь одним из
множества возможных. Предположим, рассуждал философ Николя Мальбранш в 1678
году, что Бог сотворил мир настолько огромный, что отдельное дерево,
произрастающее в нем, покажется нам гигантским, хотя в глазах жителей того мира оно
будет выглядеть вполне нормальным. Также можно вообразить и другой мир, который
кажется нам крошечным, однако в глазах его крошечных обитателей разворачивается
во всю ширь. «
Car rien n’est grand ni petit en soi
», писал Мальбранш; вещи не малы и не велики ни сами по себе, ни за своими
пределами. Вскоре Джонатан Свифт отобразил идеи Мальбранша в своих романах:
мироощущение лилипутов и великанов из страны Бробдингнег равнозначно по объему
и степени детализации.
Так и со временем. «Представьте себе мир величиной с орех, который вмещает такое же
множество вещей, как и наш, писал французский философ Этьен Бонно де Кондильяк в
1754 году. Не подлежит сомнению, что звезды в таком мире будут восходить и заходить
над небосклоном тысячи раз за отрезок времени, который в нашем представлении равен
часу». Сила воображения также может создать мир необъятных масштабов, по сравнению с
которым наш мир покажется ничтожно малым: в глазах существ, населяющих мир
гигантского размаха, жизнь человека не более чем вспышка, но для жителей планеты Орех
наши жизни длятся миллиарды лет. Восприятие течения времени относительно: один и тот
же отрезок времени для кого-то сжимается в один миг, а для кого-то растягивается на
несколько мгновений.
Безусловно, все эти измышления в некоторой степени игра слов. Определяя день как
период полного обращения Земли вокруг своей оси, мы будем вынуждены признать,
что продолжительность суток одинакова для всех для людей, коротышек и орехов.
Хронобиолог не преминул бы заметить, что ощущение суточного ритма закреплено в
нас на генетическом уровне независимо от того, сознаем мы это или нет. Однако, с
точки зрения Кондильяка, для коротышек, населяющих планету Орех, такая единица
времени, как сутки, не несет никакой практической ценности и едва ли осязаема.
Рассуждения французского философа отображают представления о времени, которые и
сейчас в ходу: оценка длительности текущего момента определяется количеством
действий и идей, проходящих через сознание в течение его развертывания. «Мы
воспринимаем продолжительность, только рассматривая цепь чередующихся в нашем
разуме идей»
[42]
, утверждал Джон Локк в 1690 году. Если вы получили много впечатлений за
короткий период, тогда длительность времени, наполненного ощущениями, будет
казаться большей, пока вы ее проживаете. Мгновение может восприниматься нами как
ничтожно малое, хотя, согласно Локку, не исключено, что найдутся и другие умы,
способные осязать его иначе, но нам известно о них так же мало, «как мало знает
запертый в ящике стола червяк о чувствах и разуме человека»
[43]
. Наш разум, движущийся с постоянной скоростью, способен вместить лишь то
количество идей, которые мы можем воспринять за единицу времени. «Если бы наши
чувства изменились и стали гораздо живее и острее, внешний вид и облик вещей был
бы для нас совершенно иным»
[44]
.
Уильям Джеймс взял на вооружение идеи Локка. Если чувственное восприятие
изменено в результате употребления гашиша, писал он в 1886 году, есть вероятность
взглянуть на течение времени иначе, с позиции короткоживущих созданий фон Бэра и
Спенсера. Коротко говоря, восприятие мира в измененном состоянии сознания в
точности напоминает расширение пространства под микроскопом: в поле зрения
попадает меньше реальных объектов, но каждый из них занимает намного больше
места, чем обычно, за счет чего отдельные предметы кажутся неестественно
отдаленными. В 1901 году Г. Дж. Уэллс написал короткий рассказ под названием
«Новейший ускоритель», в котором говорилось об изобретении эликсира, ускоряющего
процессы жизнедеятельности и восприятия в тысячу раз. Отведав эликсира-ускорителя,
попробуйте опрокинуть стакан, и вам покажется, будто он завис в воздухе, а прохожие
на улицах покажутся «застывшими восковыми фигурами». «Наша задача изготовить
и продавать „ускоритель“, а что из этого выйдет – посмотрим»
[45]
, подытоживает Уэллс. Хотя мы мало осознаем это, но человек одновременно
пребывает в нескольких измерениях времени. Человеческое сердце в среднем
совершает один удар в секунду. Разряд молнии длится одну сотую секунды. На
исполнение единичной команды программного обеспечения домашний компьютер
затрачивает несколько наносекунд – миллиардных долей секунды. Время
переключения между схемами исчисляется пикосекундами триллионными долями
секунды. Несколько лет назад физикам удалось получить вспышку лазерного
излучения длительностью всего пять фемтосекунд, или пять квадриллионных долей
(5Ч10
15
) секунды. В повседневной практике фотографии вспышка фотокамеры «останавливает
время» со скоростью в одну тысячную секунды, достаточно быстро, чтобы запечатлеть
размах бейсбольной биты, если не получается заснять ускоренный полет мяча.
Аналогично благодаря фемтосекундному импульсу лазерной «лампы-вспышки» ученые
получили возможность непосредственно наблюдать явления, которые ранее не
удавалось запечатлеть стоп-кадром: колебания молекул, создание межатомных связей в
ходе химических реакций и другие феномены микромира, протекающие с невероятной
скоростью.
На основе фемтосекундного импульса разработан ряд мощных инструментов.
Фемтосекундный импульс незаменим при бурении микроскважин, так как за счет быстрого
поглощения энергии разряда не происходит нагрева среды и, как следствие, возрастает
КПД устройства и уменьшается количество отходов. Также, с учетом скорости
распространения света (чуть меньше трехсот миллионов метров в секунду), длина волны
фемтосекундного светового импульса равна одной тысячной миллиметра. ля сравнения:
длина волны светового импульса длительностью в одну секунду составляет три четверти
расстояния от Земли до Луны.) Фемтосекундные импульсы можно уподобить крошечным,
но «умным» бомбам, которые могут использоваться для нанесения точечных ударов
непосредственно под поверхностью светопроницаемой среды, без повреждения верхнего
слоя. Разработки в области применения фемтосекундных импульсов при травлении
оптических волноводов в стеклопанелях потенциально способны совершить переворот в
телекоммуникациях и технологиях сохранения данных. Кроме того, исследователи
фемтосекундных импульсов открыли новый метод в лазерной микрохирургии глаза,
позволяющий производить хирургические манипуляции на роговице, не травмируя ткани,
расположенные над ней. «Таким образом можно проникнуть внутрь любой биологической
среды с минимальными затратами энергии», объяснил мне Пол Коркум, физик из
Института молекулярных исследований имени Эдгарда Стиси в Оттаве, Канада, и один из
ведущих специалистов проекта.
Однако даже запредельной скорости все еще недостаточно. Между первой и второй
квадриллионной долей секунды разворачиваются процессы первостепенной важности,
так что недостаточная скорость импульсной лампы может привести к тому, что вы их
попросту упустите. Поэтому ученые вложили в проект максимум усилий и трудились
от звонка до звонка, спеша создать еще меньшие временные окна для изучения
материального мира. Несколько лет назад одна международная исследовательская
группа физиков наконец-то преуспела в попытках преодоления так называемого
фемтосекундного барьера. При помощи сложного высокоэнергетического лазера был
получен световой импульс длительностью чуть более половины фемтосекунды, а
именно 650 аттосекунд, если выразиться точнее. Долгое время аттосекунда (10
18
секунды) существовала исключительно в виде теоретической единицы измерения
времени, но в этот раз ей впервые нашлось практическое применение. Новообретенный
временной интервал совсем невелик, однако его потенциал способен развернуться в
раблезианских масштабах. «В лице новой единицы времени мы приобрели
реалистичную временную шкалу для описания процессов, происходящих внутри
материи, уверяет Коркум. Мы получили возможность исследовать микромир атомов
и молекул в его системе координат».
АТТОСЕКУНДЫ ПОДАРЯТ НАМ НОВЫЙ ВЗГЛЯД НА ЭЛЕКТРОНЫ. ОНИ СТАЛИ
НОВОЙ МЕРОЙ ВЕЩЕСТВА, КОТОРАЯ ВПОСЛЕДСТВИИ РАСПРОСТРАНИТСЯ
НА ВСЕ НАУКИ. НАЧАЛАСЬ ЭПОХА АТТОФИЗИКИ
Практическая ценность аттосекундного импульса была продемонстрирована едва ли не в
момент получения. Физики направили аттосекундный импульс в сопровождении более
продолжительного импульса красного излучения на порцию атомарного криптона.
Аттосекундный разряд привел атомы криптона в возбужденное состояние, выбив из
орбиталей несколько электронов, после чего через высвобожденные электроны
пропускался импульс красного излучения, определяя уровень их энергии. Скорректировав
интервал между прохождением импульсов, ученые добились исключительной точности
измерений периода распада электронов с погрешностью до аттосекунд. До сих пор
изучение динамики электронов в столь краткосрочном временном масштабе не
представлялось возможным. Так или иначе, эксперимент наделал шума в мире физики.
«Аттосекунды подарят нам новый взгляд на электроны, сообщил мне физик Луис Ди-
Мауро, сотрудник Брукхейвенской национальной лаборатории. Они стали новой мерой
вещества, которая впоследствии распространится на все науки. Началась эпоха
аттофизики».
Само собой, однажды, возможно даже и в ближайшем будущем, настанет момент, когда и
аттосекунды перестанут удовлетворять запросы науки. Для проникновения в суть
процессов, происходящих внутри атомного ядра, применительно к которым естественное
течение времени ускоряется на порядки, физикам придется научиться мыслить в категориях
зептосекунд или даже секстиллионных долей секунды. В то же время ученым еще
предстоит обработать полученные данные в предельно сжатые сроки. Можно вообразить, с
каким энтузиазмом они примутся заполнять жесткие диски домашних компьютеров
любительской съемкой электронов и забивать эфир видеороликами, записанными в
аттосекундах, которые будут зависать на секунды, кажущиеся вечностью. Впрочем, Коркум
убежден, что этого не случится. «В действительности мы рассматриваем только
приемлемые единицы времени». По его словам, в краткосрочной перспективе, как и в
долгосрочной, мера терпения зрителя устанавливает ограничения при подборе единиц
времени. «Мой шурин недавно переслал мне видеоролики, в которых фигурировал их
ребенок, рассказывает Коркум. Сначала было забавно их просматривать, но после
пятнадцати минут просмотра я спохватился: видео непозволительно затянулось».
* * *
В молодости, когда у меня было больше свободного времени, летом мне нравилось лежать
на траве с закрытыми глазами и подсчитывать, сколько звуков я могу услышать
одновременно. С одной стороны стрекочут цикады. С высоты небес доносится отдаленный
рев реактивного самолета. Сзади шелестит листва, встревоженная легким дуновением
ветра. Некоторые звуки постоянно находились рядом, другие возникали и утихали, как,
скажем, крик голубой сойки. Впоследствии я обнаружил, что удерживаю в уме не более
четырех-пяти одновременно, после чего какой-то из них выпадает из внимания, и даже
определил, в какой момент один звук, записанный в моей памяти, сменяется другим, и
чувствовал себя жонглером, который только что упустил один из мячей и тут же ловит
другой взамен упущенного. Ранее я мог подолгу заниматься подсчетом удержавшихся и
ускользнувших из внимания звуков, однако позже предпочел сосредоточиться не столько
на количестве воспринимаемых в одночасье звуков, сколько на объеме внимания,
поглощенного каждым звуком, а также на величине усилия, необходимого для сохранения
звуков в поле восприятия.
Концентрация внимания на звуках природы помогала мне расслабиться и в то же время
служила методом измерения… чего? Я так толком и не понял, чего именно. Объема
внимания? Степени осознанности? Задним числом я понимаю, что так я пытался
определить длительность текущего момента доступным мне примитивным способом,
предпринимая попытку за попыткой. Задолго до того, как Уильям Джеймс с подачи
Э. Р. Клэя ввел понятие «видимое воочию настоящее», большинство ученых соглашалось с
тем, что психологическое настоящее имеет фактическую протяженность во времени, и
прилагали невероятные усилия, стараясь определить его длительность. Насколько долго
длится «сейчас»?
Одна из техник измерения длительности настоящего предполагала подсчет единиц
ментальной информации, наполняющих текущее мгновение. С ролью счетчиков
хорошо справлялись ритмические сигналы. Представьте себе последовательность
ударов, следующих примерно в таком ритме:
тикетта-тик-тик-тик, тикетта-тик-тик-тик
и так далее. Если отдельные такты запаздывают или спешат, ритм становится
неразличимым; разум связывает удары в единое целое только при подаче звуковых
сигналов в определенном промежуточном диапазоне скорости, исчисляемом
количеством тактов, воспринимаемых за секунду или за минуту времени. Иными
словами, ощущение ритма появляется только при условии, что достаточное, но не
слишком большое число отдельных тактов подается в течение кратковременного
периода сосредоточения, длительность которого может незначительно варьировать.
Характеризуя короткий промежуток времени, в течение которого из разрозненных
впечатлений формируется ощущение текущего момента, немецкий психолог Вильгельм
Вундт прибегал к терминам «охват сознания» или «поле озарения» (
Blickfield
). В 1870-х годах ученый предпринял попытку определить его параметры. В одном из
экспериментов проигрывался звуковой ряд в числе шестнадцати тактов по восемь пар
ударов с частотой один к одному с половиной такта в секунду. Продолжительность
«поля озарения» определялась между 10,6 и 16 секундами. Последовательность звуков
проигрывалась дважды с короткой паузой между повторами. Участники эксперимента
сразу определяли ритм и указывали на идентичность двух ритмичных звукорядов. Если
к звуковому ряду длительностью в секунду прибавлялся один такт или, напротив,
изымался один такт, слушатель немедленно замечал перемену, даже не подсчитывая
ударов. Все участники опыта сознавали общий мотив звукоряда; каждый проигранный
ритм, как отмечал Вундт, «сознается как единое целое». Впоследствии ритм ускорился:
в следующий раз проигрывалось уже двенадцать отдельных тактов с периодичностью в
полсекунды к трети секунды, однако подопытные по-прежнему улавливали единый
ритмический рисунок звукоряда, сравнивая один отзвучавший ритм с другим. В
результате было установлено, что воспринимаемое настоящее длится от четырех до
шести секунд. Человеческий мозг в одночасье распознает до сорока тактов при подаче
сигналов пятью пакетами по восемь тактов в каждом с частотой четыре удара в
секунду. Таким образом, допустимый диапазон сознательного восприятия звука
составляет десять секунд. Кратчайшая длительность звука, доступная восприятию,
насчитывала двенадцать тактов, распределенных на три группы по четыре удара,
подававшихся со скоростью три такта в секунду. Продолжительность звучания
составила четыре секунды.
ОЩУЩЕНИЕ РИТМА ПОЯВЛЯЕТСЯ ТОЛЬКО ПРИ УСЛОВИИ, ЧТО
ДОСТАТОЧНОЕ, НО НЕ СЛИШКОМ БОЛЬШОЕ ЧИСЛО ОТДЕЛЬНЫХ ТАКТОВ
ПОДАЕТСЯ В ТЕЧЕНИЕ КРАТКОВРЕМЕННОГО ПЕРИОДА СОСРЕДОТОЧЕНИЯ
По другим данным, длительность воспринимаемого настоящего оказалась намного короче.
В 1873 году австрийский психолог Зигмунд Экснер заявил, что способен услышать два
последовательных щелчка искрового разряда, следующих друг за другом с интервалом в
0,002 секунды. Если участники опыта Вундта судили о длительности настоящего по
содержанию заполненного текущего момента, то Экснер определял границы ничем не
заполненных мгновений. Определяя длительность настоящего, Экснер обнаружил, что
результат в значительной степени зависит от чувств, испытываемых человеком в это время.
Возможности слуха открывают доступ к кратчайшему воспринимаемому интервалу
протяженностью 0,002 секунды. Зрение функционирует более медленно: наблюдая две
последовательные вспышки искрового разряда, следующие друг за другом с небольшим
перерывом, Экснер мог достоверно отличить первую вспышку от второй только в тех
случаях, когда продолжительность паузы между вспышками составляла более 0,045
секунды – чуть меньше одной двадцатой секунды. Если по условиям эксперимента звук
предшествовал световой вспышке, продолжительность интервала между сигналами,
необходимого для определения порядка их следования, увеличивалась до 0,06 секунды.
Кратчайшая длительность интервала при противоположной задаче, когда вспышка
предшествовала звуку, оказалась еще длиннее – 0,16 секунды.
Через несколько лет, в 1868 году, немецкий врач Карл фон Фирордт предложил другой
способ определения продолжительности настоящего момента. В опытах Фирордта
испытуемым предлагалось прослушать пустой интервал, как правило, обозначаемый двумя
щелчками метронома, а затем попытаться воспроизвести его, нажимая кнопку, которая
приводила в действие механизм, проставляющий отметку на вращающемся барабане
бумаги. Иногда промежуток времени, который следовало воспроизвести, обозначался
восемью ударами метронома, а не двумя, либо два удара отстукивали по руке испытуемого
небольшой стальной указкой. Анализируя полученные данные, Фирордт заметил
любопытную деталь: промежутки времени длительностью менее одной секунды обычно
воспринимались как более продолжительные, а продолжительность более длительных
интервалов, напротив, недооценивалась. Промежуточное положение занимали короткие
отрезки времени, длительность которых оценивалась точно. Путем многократного
повторения экспериментов Фирордту удалось конкретизировать длительность
кратковременного интервала, в течение которого субъективное ощущение течения времени
точно совпадало с объективным. Характеристики показателя, который ученый назвал
точкой безразличия, варьировали от одного наблюдателя к другому, однако усредненное
значение, как утверждал Фирордт, оставалось постоянным и составляло порядка 0,75
секунды.
В настоящее время очевидно, что в процессе исследования допущено несколько
методологических ошибок. Во-первых, почти все экспериментальные данные получены
только от двух добровольцев самого Фирордта и его лаборанта. Тем не менее точка
безразличия была признана мерой того, что физиологи и психологи XIX века
именовали чувством времени (
Zeitsinn
). Вундт и коллеги проводили собственные эксперименты по определению точки
безразличия, пытаясь установить ее количественное значение и дать феномену четко
сформулированное определение. Значения точки безразличия, полученные опытным
путем, обычно колебались на уровне трех четвертей секунды, хотя отдельные
показатели снижались до трети секунды. При более обстоятельном изучении
выяснилось, что полученные в ходе эксперимента значения точки безразличия
существенно расходились, но в конце концов ученые, по-видимому, обнаружили
психологическую единицу времени «некоторую абсолютную длительность», которая,
как заметил один историк, «всегда присутствует в сознании, утверждая стандарт
отсчета времени». Эта длительность, вне зависимости от точной продолжительности,
выступает косвенным показателем осознанности восприятия времени, представляя
собой кратчайший из возможных моментов сосредоточения внимания непосредственно
на воспринимаемом объекте.
Наука подберется к точной продолжительности настоящего и даст интерпретацию
полученным данным лишь в XX веке. На сегодняшний день усилия ученых сосредоточены
на размежевании двух понятий. Первое характеризует воспринимаемое мгновение,
длительность которого трудноуловима, но все же поддается количественному
определению. Показателем длительности настоящего момента выступает наиболее
продолжительный интервал между двумя событиями, следующими друг за другом, к
примеру между парой вспышек искрового разряда, которые, однако, воспринимаются нами
синхронно. Второе понятие затрагивает психологическую реальность настоящего более
длительный период, в течение которого происходит развертывание отдельного события, к
примеру барабанной дроби. Длительность ощущаемого момента может составить и 90
секунд, и 4,5 миллисекунды, принимая какие угодно значения в пределах пятой и
двадцатой доли секунды в зависимости от личности респондента и способа определения;
психологическое настоящее может длиться от двух до трех секунд, или от четырех до семи
секунд, или не более пяти секунд. Во всяком случае, группа специалистов по
когнитивистике высказала предположение о существовании кванта времени «абсолютной
нижней границы разрешения во времени», числовое значение которой оценивается
примерно в 4,5 миллисекунды.
К моменту публикации «Принципов психологии» в 1890 году Джеймс был уверен, что
большая часть работы по установлению длительности настоящего уже позади. «Мы
постоянно сознаем определенный промежуток времени „видимое воочию настоящее“ –
длительностью от нескольких секунд до одной минуты», писал ученый. Дальнейшие
исследования, «изматывающие и обескураживающие», получили уничижительную
характеристику: «Новому поколению науки, всем этим философам призмы, маятника и
хронографа, недостает широты мышления. Ими движет дух торговли, а не рыцарства».
Джеймс расценивал новую фазу немецкого научного поиска как «психологию
микроскопического масштаба», которая «подвергает терпение проверкам на прочность и
едва ли могла бы появиться в стране, жители которой способны испытывать скуку». По его
мнению, временем можно распорядиться и с большей пользой, а не монотонно долбить в
одну точку до самой смерти.
* * *
Что бы ни говорили подобного рода эксперименты о присущей нам «интуиции времени»,
все открытия свидетельствуют о возрастающей точности механических хронометров.
Ученые долгое время были озадачены загадкой «животного духа» и «нервных
воздействий», которые приводят в действие мышцы и наделяют организм способностью
двигаться, познавать мир и ощущать ход времени. Вместе с тем нервные импульсы, как их
принято сейчас называть, распространяются со скоростью порядка 120 метров в секунду,
или свыше 400 километров в час. Измерительные приборы XVIII века попросту не могли
угнаться за ними. Тогда наука полагала, что действие незамедлительно следует за
мысленным побуждением. Усовершенствование приборов для измерения времени в XIX
веке, которому мы обязаны появлением маятниковых часов, хроноскопов, хронографов,
кимографов и других устройств, большей частью позаимствованных у астрономов, открыло
доступ к иным временным масштабам, исчисляемым десятыми, сотыми и даже тысячными
долями секунды. Инструменты, предназначенные для исследования космоса, нашли
применение в исследованиях физиологии, распахнув окно времени достаточно широко для
обнаружения бессознательного.
До относительно недавнего времени, когда в обиход вошло атомное время, а точность
показаний всемирного координированного времени достигла такого уровня совершенства,
что их начали транслировать в новостных выпусках, сигналы точного времени для наших
стационарных и наручных часов генерировали астрономические обсерватории,
определявшие время по звездам. Проведите в небе воображаемую линию, связывающую
север и юг строго по меридиональному направлению. Где бы вы ни находились, солнце
каждый день будет проходить через небесный меридиан точно в полдень по местному
времени. (Момент пересечения солнцем небесного меридиана известен как
астрономический полдень.) Ночью звезды пересекают, а точнее, проходят через меридиан
точно в одно и то же время; астрономы научились четко отслеживать прохождение каждой
звезды через меридиан. Также по движению звезд можно сверять часы. Раньше часовые
мастера и владельцы часов так и поступали: поначалу осаждали местных астрономов, а
потом подписывались на уведомления служб точного времени, подконтрольных
обсерваториям. В 1858 году в швейцарском городе Невшатель была построена
обсерватория, предназначенная специально для обеспечения часовой индустрии сигналами
точного времени. «Время будут доставлять прямо на дом, как воду или газ», хвалился
основатель обсерватории Адольф Хирш, занимавший должность главного астронома.
Местные часовщики присылали свои стационарные и наручные часы в обсерваторию для
проверки, калибровки и прохождения процедуры сертификации, утвержденной на
официальном уровне. Часовые мастерские, расположенные далеко от обсерватории,
ежедневно получали сигналы точного времени по телеграфу. К 1860 году, когда каждая
телеграфная станция в Швейцарии получала сигналы точного времени из Невшателя,
установился порядок, который Хеннинг Шмидген, историк и профессор теории медиа
Веймарского университета «Баухаус», окрестил «обширным ландшафтом нормативного
времени».
Конечно же, ни полдень, ни какое-либо иное время суток не наступает на Земле
одновременно. Планета вращается вокруг своей оси, поэтому солнце не может светить нам
всем одинаково в одно и то же время; когда в Нью-Йорке наступает полдень, в Гонконге
уже полночь. Если двигаться на восток, вы заметите, что рассвет и закат, равно как и
полдень, наступают немного раньше относительно отправной точки маршрута, а если
двигаться на запад – то немного позже. С продвижением на каждые пятнадцать градусов
восточной или западной долготы (при общем числе 360 градусов) наступление полудня
соответственно сдвигается на час раньше или позже. При помощи телескопа и часов
несложно произвести картирование мира по часовым поясам. Представьте себя в роли
астронома Гринвичской обсерватории, расположенной на долготе 0°: если вам известно
время прохождения той или иной звезды по нулевому меридиану, вы точно предскажете
момент ее прохождения по меридиану 35° западной долготы, расположенному посередине
Атлантического океана. А теперь мысленно переместитесь на борт того судна и определите
точное время прохождения той же звезды по меридиану при помощи часов и телескопа.
Если вам также известно точное время прохождения той же звезды по Гринвичу, вы можете
рассчитать долготу, на которой находится судно, исходя из разницы во времени
прохождения звезды по меридианам. Во времена британских морских экспедиций XVI
XVII веков долгота определялась преимущественно таким образом, что сыграло решающую
роль в изобретении высокоточных морских часов и дало толчок строительству Королевской
обсерватории в Гринвиче в 1675 году. Впервые в мире обсерватория возводилась
специально ради нужд навигации: Гринвичский меридиан стал надежным ориентиром для
расчета координат судов дальнего плавания.
ДАННЫЕ РАСЧЕТА ВРЕМЕНИ У ДВУХ РАЗНЫХ НАБЛЮДАТЕЛЕЙ НИКОГДА НЕ
СОВПАДАЮТ В ТОЧНОСТИ; КАЖДОМУ ЧЕЛОВЕКУ СВОЙСТВЕННА
СИСТЕМАТИЧЕСКАЯ ОШИБКА НАБЛЮДАТЕЛЯ
Ранее определение местного времени по звездному транзиту требовало колоссальных
затрат труда. С приближением нужного момента астроном бросал беглый взгляд на часы,
отмечал время с точностью до секунд и уставлялся в телескоп. Поле обзора было
расчерчено на ряды вертикальных линий, отделенные друг от друга равными
промежутками, для нанесения которых обычно использовалась паутина. Через некоторое
время в поле зрения вплывала звезда яркая светящаяся точка, сверкающая серебром,
окруженная цветным гало. Отсчитывая секунды вслух, прислушиваясь к тиканью часов, а
иногда к ударам метронома, астроном отмечал точное время прохождения звезды через
каждую черту, уделяя особое внимание линии, расположенной посередине, которая
изображала меридиан. Методология наблюдения предписывала визуально фиксировать
местонахождение звезды по тактам часов дважды – непосредственно перед прохождением
линии и сразу после прохождения, документировать обе позиции и сравнивать их между
собой, высчитывая разницу в десятых долях секунды, которая равнялась точному времени
пересечения меридиана. Данные о времени прохождения звезд по меридианам по дням и
неделям можно было сравнивать между собой. Поскольку движение звезд подчинено
строгому распорядку, ответственность за любое отклонение от предполагаемого графика
возлагалась на часы, которые в таких случаях настраивали заново.
Погрешность измерений при подобной технике регулировки времени достигала двух
десятых секунды, но в самой основе метода была допущена системная ошибка. В
телескопах разных обсерваторий использовались линзы разной прозрачности. Более того,
далеко не в каждой обсерватории часы отбивали такт с одинаковым постоянством, к тому
же степень шумоизоляции и вибрационной защиты также не была приведена к единому
стандарту. Звезда могла оказаться непривычно яркой или тусклой; мерцать в невидимых
воздушных потоках, а в решающий момент и вовсе скрыться за тучами. Самой коварной
оказалась погрешность, обусловленная влиянием человеческого фактора, известная в
астрономии под названием «систематическая ошибка наблюдателя». В 1795 году
королевский астроном Гринвичской обсерватории объявил, что рассчитал своего
ассистента по той причине, что показатели времени прохождения звезд по меридиану,
зарегистрированные ассистентом, всякий раз на секунду отставали от тех, которые
регистрировал он сам: «Мой ассистент следовал собственной методике подсчета,
бессистемной и запутанной». Однако в скором времени выяснилось, что данные расчета
времени у двух разных наблюдателей никогда не совпадают в точности; каждому человеку
свойственна систематическая ошибка наблюдателя. На протяжении последующих
пятидесяти лет европейские астрономы только и делали, что измеряли величину
погрешности своих наблюдений и сравнивали результаты между собой, безуспешно
пытаясь нащупать причину ошибки.
А корень зла следовало искать в самой физиологии человека «неудачной характеристике
нервной системы астронома», как заключил Хирш в 1862 году. Через десять лет в ходе
экспериментов немецкого физика и физиолога Германа Гельмгольца было установлено, что
процессы восприятия, мышления и действия протекают не одномоментно; скорость
человеческой мысли имеет пределы. Подвергая различные части тела добровольца слабому
воздействию электротока, Гельмгольц определил продолжительность времени, которое
требовалось организму для генерации ответа на раздражитель, который испытуемый
отмечал кивком головы. Хотя скорость реакции варьировала в широких пределах, однако в
свете обобщенных данных расчетов Гельмгольца стало ясно, что нервные импульсы
человека распространяются со скоростью около 36 метров в секунду, что намного меньше
результата в 14 миллионов километров в секунду, полученного другими исследователями.
Гельмгольц сравнивал человеческие нервы с телеграфными кабелями, «пересылающими
сообщения с далеких окраин в центр управления страной». Передача данных занимает
некоторое время, которое расходуется на осознание раздражителя и генерацию ответа, а
между делом – заодно и на «восприятие мозгом полученной информации и волевое
побуждение», как писал Гельмгольц. По его оценкам, фаза восприятия и волевого
побуждения длится около 0,1 секунды.
Уже знакомый нам астроном Хирш называл данный интервал «психологическим
временем», подозревая, что именно оно в ответе за систематическую ошибку наблюдателя,
и провел серию экспериментов для прояснения вопроса. Во время одного из опытов на
доску с грохотом падал стальной шар; услышав звук падения, испытуемый должен был
надавить на телеграфный ключ. Хирш замерял продолжительность времени между звуком
и ударом телеграфного ключа при помощи хроноскопа специального устройства,
способного определять интервалы времени с точностью до секунды, прибавляя к расчету
примерно половину скорости нервного импульса, установленной Гельмгольцем.
Хроноскоп, изобретенный несколькими годами ранее часовым мастером Маттиасом
Хиппом, который позже принял участие в опытах Хирша в качестве добровольца,
изначально предназначался для измерения скорости вылета ружейной дроби и падающих
объектов. Впоследствии Хипп занял пост директора швейцарской телеграфной службы, а в
1860 году ушел в отставку и основал собственную телеграфную компанию в Невшателе,
которая занималась в том числе и поставками оборудования для нового эксперимента в
области передачи временных сигналов, затеянного Хиршем. Теперь ученый проводил
опыты при помощи хитроумного приспособления, изображавшего прохождение
искусственных звезд через линии меридианного инструмента. По предположению
экспериментатора, систематическая ошибка наблюдателя варьировала не только от
человека к человеку, но и от одного наблюдения к другому в течение дня и на протяжении
года; также ее значения могли изменяться в зависимости от яркости звезды и направления
ее движения. Если определению времени прохождения звезды через меридиан вместо
спокойного ожидания нужного момента предшествовало мысленное представление
момента пересечения линии меридиана, значение систематической ошибки наблюдателя
также изменялось.
Вскоре астрономы научились минимизировать влияние систематической ошибки
наблюдателя за счет устранения личностного компонента в астрономических наблюдениях:
прием сигналов времени способом «глаз и ухо» уступил место электрохронографу
вращающемуся барабану бумаги, закрепленному прямо на корпусе часов. Отмечая транзит
звезды, астроном нажимал на телеграфный ключ и проставлял на бумаге отметку,
избавляясь от необходимости сверяться с часами и даже думать о них, в результате которой
регистрация времени происходила с задержкой, обусловленной индивидуальными
особенностями восприятия. Теперь два астронома могли рассчитывать на объективные
результаты сравнения погрешностей измерений, полученных при использовании одних и
тех же часов. Даже находясь в разных обсерваториях, расположенных на расстоянии
нескольких километров друг от друга, ученые могли одновременно фиксировать
прохождение той или иной звезды по меридиану, сверяясь с одними и теми же часами по
телеграфу (после поправки на скорость передачи телеграфных сообщений), а затем
рассчитать величину расхождения в результатах.
ПО СУТИ, ЧАСЫ ПРЕДСТАВЛЯЮТ СОБОЙ ИНДИКАТОР ВРЕМЕНИ,
ОПРЕДЕЛЯЮЩИЙ МОЕ МЕСТОПОЛОЖЕНИЕ МЕЖДУ НЕДАВНИМ
ПРОШЕДШИМ И БЛИЖАЙШИМ БУДУЩИМ
Однако феномен систематической ошибки наблюдателя все равно не остался
незамеченным; вслед за астрономами изучением времени занялись физиологи и психологи.
Опубликованная в 1862 году статья Хирша, посвященная проблеме «психологического
времени», была переведена с немецкого на многие языки мира и приобрела широкую
известность в научных кругах. Экспериментальный проект по изучению восприятия
времени астрономами лег в основу одного из последующих опытов Вундта по оценке
протяженности времени в сознании. Также отмечался рост интереса к исследованиям
скорости реакции. В 1926 и 1927 годах Бернис Грэйвс, футбольный тренер и по
совместительству соискатель степени магистра психологии в Стэнфорде, проводил
исследование скорости реакции игроков стэнфордской футбольной команды под
руководством психолога Уолтера Майлса и тренера команды Гленна Уорнера по прозвищу
«Поп». Центральную роль в исследовании сыграло хронометражное устройство,
изобретенное Майлсом, которое должно было показаться знакомым Хиршу. Сам Майлс
именовал свое изобретение «множественным хронографом», поскольку его можно было
одновременно подключить к семи линейным игрокам с целью определения скорости
линейной атаки после команды квотербека разыграть мяч. Участники эксперимента долгое
время спорили между собой, какой способ подачи сигнала лучше. В итоге аргументация в
поддержку звукового сигнала, при котором квотербек раздает игрокам подробные
инструкции, произнося вслух определенную последовательнось цифр, за которой следует
громкая команда «Пошел!», превысила доводы в пользу визуальной коммуникации, при
которой нападающие линейные игроки ориентируются на защитников, выстроенных в
линию напротив них. Однако оставалось неясным, должен ли возглас «Пошел!» застать
линейных игроков врасплох или, напротив, следует оповестить их заранее? Каким должен
быть ритм подачи сигналов ровным или изменчивым? Тестируя хронометражное
устройство Майлса, Грэйвс испробовал все возможные варианты. Стоя в стойке с тремя
точками контакта, каждый форвард держал голову на пусковом механизме хронометра;
движения игрока, услышавшего сигнал, приводили в действие пусковое устройство: на
вращающийся барабан падал мяч для гольфа, оставляющий отметку на бумаге. Скорость
реакции измерялась в тысячных долях секунды. Грэйвс обнаружил, что игроки сходили с
линии более синхронно, если сигнал подавался внезапно и неритмично; при ожидаемой и
ритмичной подаче сигнала игроки переходили в атаку на десятую долю секунды быстрее
примерно столько времени требуется человеку на обдумывание решения. «Синхронное
выполнение резких и точных движений одна из главных целей, которую преследует
тренер и отрабатывают игроки, заметил Майлс. Необходимы большие усилия, чтобы
сформировать из одиннадцати человек с разными типами нервной системы мощный
слаженный механизм».
Возвращаясь из небольшого продуктового магазина обратно в офис после ланча, я бросил
мимолетный взгляд на часы, установленные на высоком пьедестале возле здания банка.
Формой они отчасти напоминают огромный морской компас, и внезапно я обнаружил, что
часы предпринимают деликатные попытки сориентировать меня не только во времени, но и
в других аспектах бытия.
В действительности не только эти часы, но и всякие другие – к примеру, электронные часы
в моем сотовом телефоне, настольные у изголовья кровати или наручные, которые я иногда
надеваю, могут рассказать о времени немало интересного. По сути, часы представляют
собой индикатор времени, определяющий мое местоположение между недавним
прошедшим и ближайшим будущим. «Сейчас девять часов, заметил философ Мартин
Хайдеггер, это первая фраза, которую я произношу, вынимая из кармана часы. Значит, с
тех пор, как случилось то-то и то-то, прошло тридцать минут. Еще через три часа будет
двенадцать». Иными словами, часы служат ориентиром относительно прошлого и
будущего, а их задача, по выражению Хайдеггера, заключается в «определении точного
момента фиксации настоящего», которое представляется нам движущейся мишенью.
Конечно, эти сведения сами по себе не несут никакой пользы. Мое настоящее предстает
передо мной в образе корабля, который дрейфует по течению до тех пор, пока не сверит
курс с условленным набором ориентиров, одним из которых выступает солнце: часы
сообщают мне, в каком времени суток я нахожусь. Если часы на прикроватном столике
показывают два часа дня, хотя я знаю наверняка, что сейчас полночь, значит, с ними что-то
не в порядке, иначе бы они не выпали из ритма вращения Земли. Кроме того, часы негласно
оповещают меня о моем местонахождении (здесь следовало бы уточнить: во времени)
относительно других часов, отличных от тех, на которые я сейчас смотрю. Если часы возле
банка показывают два часа дня, когда я прохожу мимо, стараясь успеть на поезд,
отбывающий в 2:15, пять минут назад я бы предпочел не спешить на станцию к моему
прибытию на местных часах будет уже половина третьего, мой поезд давно ушел. Мы
предполагаем, что показания наших часов совпадают с показаниями других часов и
суточным циклом планеты в целом. Мое настоящее должно совпадать с вашим, даже если
вы находитесь на противоположном конце земли.
Ожидание синхронности по умолчанию пустило глубокие корни в современной цифровой
жизни, но так было не всегда. В XIX веке Европа, США и весь остальной мир всеми силами
старались выкарабкаться из того, что историк Питер Галисон называл хаосом
некоординированного времени. Уровень развития астрономии позволял каждому
отдельному городку обзавестись хронометром, но его показания удовлетворяли запросы
местных жителей лишь до тех пор, пока не требовалось выехать за пределы родного
местечка. По мере расширения сети железных дорог и ускорения сообщения между
отдаленными населенными пунктами путешественники стали замечать, что показания
времени в разных городах существенно расходятся. В 1866 году, когда в Вашингтоне, округ
Колумбия, наступил полдень, в Саванне, согласно показаниям официального местного
времени, было 11:43, в Буффало 11:52, в Рочестере – 11:58, в Филадельфии – 12:07, в
Нью-Йорке – 12:12, а в Бостоне – 12:24. В одном только штате Иллинойс насчитывалось
более двух дюжин вариантов местного времени. В 1882 году, когда Уильям Джеймс отплыл
в Европу, чтобы встретиться с ведущими психологами Старого Света и заняться
продвижением своей книги, по ту сторону океана оставалось государство, за которым, по
разным сведениям, числилось от шестидесяти до ста эталонов местного времени.
В целях упрощения расписания движения поездов и предотвращения аварий на
железных дорогах была предпринята первая попытка координации показаний времени
в разных городах США путем обмена сигналами времени по телеграфу,
продиктованная соображениями удобства. Преимущества синхронизации ощущались
повсеместно; временной ландшафт перестал быть изолированной площадкой,
тщательно откалиброванной по минутам, и покрылся широкими прямолинейными
трактами настоящего. Джеймс возвратился в США в 1883 году в воскресенье 18 ноября
точно в полдень, когда правительство отдало указ о сокращении количества часовых
поясов в стране с двух дюжин до четырех. Эта знаменательная дата вошла в историю
как «День двух полудней», так как половине американцев, очутившихся в новом
часовом поясе, пришлось переводить часы назад и пережить полдень во второй раз.
«Население восточной половины часового пояса заново проживает небольшой отрезок
своей жизни, а в противоположной половине часового пояса люди оказались
заброшены в будущее, причем кое-кто опередил время на целых полчаса», писала
газета
New York Herald
.
На изломе веков ценой невероятных политических усилий было принято решение о единой
координации систем хронометрирования всего мира. На поверхности земного шара
начертали невидимые линии, обозначающие двадцать четыре часовых пояса одинаковой
ширины. С тех пор понятие «сейчас» приобрело точное фиксированное значение для
каждого жителя Земли. Французский математик Анри Пуанкаре, идейный вдохновитель
движения в поддержку координированного времени, охарактеризовал время как проявление
convention, то есть общественного договора. Впрочем, отмечает Галисон, во французском
языке слово convention означает не только консенсус, выработанный путем согласования
разных мнений, но и удобство. Придерживаясь общепринятого представления о настоящем,
мы заметно упрощаем себе жизнь, которая тесно связывает нас с окружающими.
Представление о времени как о следствии общественного договора оказалось большой
неожиданностью для тех лет. Начиная с XVII века, физики большей частью разделяли
представления Исаака Ньютона о времени и пространстве как о «бесконечных,
однородных и непрерывных сущностях, не подверженных влиянию непосредственно
наблюдаемых объектов и действий, предпринимаемых нами в ходе их измерения».
«Абсолютное, истинное математическое время само по себе и по самой своей
сущности, без всякого отношения к чему-либо внешнему, протекает равномерно»
[46]
, добавил Ньютон. Предполагалось, что время было вплетено в канву Вселенной на
одной из ступеней ее развития, но в XX веке осознание того, что время существует
только вследствие измерения, стало частью повседневной практики. Эйнштейн заявлял
прямо: время это «то, что определяется с помощью часов», но никак не более того.
Оказывается, когда я, проснувшись ночью, тянусь к столику у изголовья кровати
посмотреть на часы, я в некотором роде протестую против заведенного порядка вещей. Мир
времени по определению порожден обществом, утвердившим единый ориентир для отсчета
жизненных невзгод и роковых испытаний для всех народов и государств. Мои часы
показывают мне мое настоящее и предлагают запечатлеть его точное значение в числах,
если я соглашусь поставить свою подпись под вселенским соглашением, но я хотел бы
видеть себя единоличным хозяином своего времени и глубокой ночью, и в любое другое
время суток.
Я понимаю, что это самообман. Каждое живое существо, начиная от моего собственного
организма и заканчивая медузами, бороздящими сумеречные глубины морей, и микробами,
образующими налет на зубах, пока я сплю, состоит из множества упорядоченных частиц.
Это клетки, реснички, цитоскелет, различные органы и органеллы и так далее вплоть до
наследуемых единиц генетической информации, благодаря которым некоторые
индивидуальные черты нашего организма сохраняются в веках. Организация предполагает
обмен информацией в целях координации функций отдельных элементов и поддержания
единого порядка действий. Время играет роль фоновой беседы, за которой части нашего
организма создают единое целое, превосходящее сумму отдельных элементов. В моей воле
игнорировать эту болтовню и спустя несколько секунд пуститься в одиночное плавание по
волнам ночи, но продолжаться оно будет лишь до тех пор, пока я не буду углубляться в
определение понятия «я».
ВРЕМЯ ИГРАЕТ РОЛЬ ФОНОВОЙ БЕСЕДЫ, ЗА КОТОРОЙ ЧАСТИ НАШЕГО
ОРГАНИЗМА СОЗДАЮТ ЕДИНОЕ ЦЕЛОЕ, ПРЕВОСХОДЯЩЕЕ СУММУ
ОТДЕЛЬНЫХ ЭЛЕМЕНТОВ
Индустриализацию конца XIX столетия часто описывают как период обесчеловечивания:
труд становился все более рутинным и механическим, рабочие превратились в винтики
механизмов. Но с приближением XX века город в целом пережил прямо противоположную
трансформацию, наделившую его некоторым сходством с живым организмом. Границы
города расширились, громады зданий стали неотделимы от жильцов; сети труб и проводов
стремительно разрастались, спеша удовлетворить растущие запросы населения. «Большой
город все больше напоминает совершенный организм, наделенный нервной системой. Газ и
питьевая вода поступают из одного конца города в другой по его кровеносным сосудам,
среди которых отчетливо различаются вены и артерии, говорилось в одном из школьных
учебников 1873 года выпуска. Когда во время ремонтных работ вскрывают дорожное
покрытие, нам представляется редкая возможность проникнуть в тайную жизнь города,
удивительные проявления которой ощущаются на далеких расстояниях».
С другой стороны, в изучении живых существ возобладал технический подход. Для
понимания принципа действия «животной машины», как называл организм немецкий
физиолог Эмиль Бойс-Рэймонд, ученым требовалось представить процессы дыхания,
сокращения мышц, передачи нервных импульсов, кровообращения, сердцебиения и
лимфотока в виде механизмов, оснащенных ременными шкивами и роторными
двигателями на газовой тяге. Одна из лабораторий того времени специализировалась на
изучении разного рода «неисправностей» у животных (главным образом у лягушек и
собак), вызванных действием вращения, для чего в цокольном помещении были
установлены два мотора. Кошек и кроликов рассекали живьем, пытаясь выяснить, как
функционируют их внутренние органы; для поддержания дыхания приходилось нагнетать
воздух в легкие животного кузнечными мехами. Однако раздувать кузнечные мехи было
слишком тяжело для ассистентов ученых, так что к 70-м годам XIX века эту функцию
выполняли механические насосы, которые обеспечивали равномерное дыхание животного
без перебоев, заставляя легкие работать с точностью часового механизма. Та же фабрика
физиологии, как утверждает историк Свен Дириг, создала первый живой организм, в
котором в равной степени присутствовали черты машины и животного, а также
обслуживала его, пока наука испытывала в нем потребность. Это стало возможным
благодаря точному определению времени.
Конец XIX столетия стал золотым веком автоматики, в котором вынашивали идеи о
создании механического человека, движимого сложным внутренним часовым
механизмом, который мог бы везти конные экипажи, зачитывать алфавит, рисовать
картины и писать свое имя. Карл Маркс отождествлял фабрики с автоматами: «На
место отдельной машины приходит это механическое чудовище, тело которого
занимает целые фабричные здания и демоническая сила которого, сначала скрытая в
почти торжественно-размеренных движениях его исполинских членов, прорывается в
лихорадочно-бешеной пляске его бесчисленных собственно рабочих органов»
[47]
. В потоке метафор, перетекающих одна в другую, раскрывается бездонная глубина
вопроса: в чем состоит принципиальное отличие человеческого организма от часового
механизма? Чем осознанное действие отличается от механических движений рабочих
органов? Каким образом внутри биологического механизма зародилось сознание? И где
прячется то неуловимое нечто, которое делает человека личностью – внутренний
гомункул, душа, дух? «Даже если никогда не представится возможности произвести
гомункула, а все попытки собрать его по осколкам окажутся безуспешными, ученые все
равно заметно продвинулись в данном направлении», отмечал Вильгельм Вундт в
1862 году. Годом ранее французский анатом Поль Брока обнаружил, что за функции
речи и памяти отвечают волокна коры головного мозга левых фронтальных долей.
Томас Эдисон был восхищен: «В ходе восьмидесяти двух показательных операций на
головном мозге было достоверно доказано, что сущность личности кроется в участке
коры, известном как центр Брока, заявил он в 1922 году. То, что мы зовем памятью,
умещается на крошечной полоске нервной ткани длиной меньше четверти дюйма
[48]
. Вот где живут маленькие человечки, которые ведут летопись наших дней».
Генерация сигналов точного времени и изучение времени также были поставлены на поток.
В 1811 году в Гринвичской обсерватории трудился только один человек Королевский
астроном. К началу 1900 года в штате числились уже пятьдесят три человека, и половина
служащих занимались исключительно расчетами, причем эти сотрудники назывались
«компьютерами». Новое оборудование лабораторий для проведения психологических
опытов включало телеграфные аппараты, хронографы, хроноскопы и другие высокоточные
хронометры, с помощью которых определялась скорость реакции и длительность
воспринимаемого времени. При этом и астрономы, и психологи страдали от бесконечного
грохота – к лязгу механизмов примешивался гул загруженных улиц; окна сотрясались от
всепроникающего уличного шума, который не позволял сосредоточиться на деле, внося
тревогу и сумятицу в мысли ученых.
Самый громкий шум зачастую исходил от самих лабораторий. На данный момент
психологи точно подсчитали, насколько изменяется восприятие длительности различных
промежутков времени, к примеру боя часов, в зависимости от степени сосредоточенности.
Концентрация внимания имеет решающее значение для точности измерений, но щелчки и
свистки хронометров, применяемых в ходе исследований, отвлекают ученых не меньше,
чем уличный шум. «Меня преследует шум работающего хроноскопа, как-то пожаловался
один из добровольных участников эксперимента. Я не могу от него избавиться». Ученые
старались отделаться от побочных эффектов своих занятий, изобретая не столь
громогласные приборы и находя более спокойные места для исследовательской работы.
Испытуемых стали размещать в отдельных помещениях, в которых не было
экспериментального оборудования; связь с экспериментатором поддерживалась через
телеграф и телефонные линии. Лаборатория по изучению времени, опутанная кабелями и
проводами, все больше напоминала город, от которого стремилась убежать, а также
нейронную сеть, в устройстве которой пытались разобраться сотрудники. Это сейчас мы
можем запросто толковать о том, как мозг «посылает» сигналы к органам-мишеням, а
нервные волокна «передают» их по нужному адресу. Эта метафора, позаимствованная
напрямую из телеграфной индустрии, утвердилась в физиологии в XIX веке.
В конечном итоге, вероятно в силу объективной необходимости, усилия ученых увенчались
изобретением звукоизолированной кабины. Идея конструкции исходила от физиолога
Эдварда Уилера Скрипчера из Йельского университета: по его замыслу, внутри здания
следовало разместить одно помещение в другом. Воздухонепроницаемые стены
устанавливались на резиновые опоры, свободное пространство между стенами заполнялось
опилками, а входить в кабину полагалось через тяжелые двери. «Внутреннее помещение
кабины надлежит обставить удобной мебелью, а уровень освещения должен быть такой,
как в комфортабельном помещении вечером; все провода и аппарат необходимо скрыть под
отделкой. В глазах входящего звукоизолированная кабина должна выглядеть как
обыкновенное жилое помещение, как будто он просто зашел к кому-нибудь в гости».
Представьте себе, что вы находитесь в телефонной будке без окон, в которой выключен
свет. Вас окружают кромешная темнота и гробовая тишина, которую нарушает лишь один-
единственный звук, который Скрипчер так и не сумел заглушить. «Увы! У нас, как ни
прискорбно, остается еще один источник шума – сам испытуемый, сетует ученый,
ссылаясь на собственный опыт. Каждый вдох и выдох сопровождается скрипом, шорохом
и шелестом одежды, трепетание мышц щек и век ощущается как грохот, а случайное
движение челюсти отзывается невыносимым шумом. В голове постоянно стоит громкий
кошмарный гул; я, конечно, отдаю себе отчет в том, что это всего лишь отзвук крови,
бегущей по артериям ушей… Но я уверен, что, случись мне заполучить старинные часы, я
запросто услышу, как вращаются шестеренки часового механизма».
Тогда
Сегодня 18 апреля 1906 года, среда; на часах 5:28 утра, а Уильям Джеймс, как обычно, уже
бодрствует. Ученый живет в Пало-Альто и вот уже семестр, как преподает в Стэнфордском
университете. «Тогда я жил без затей, писал он в мае своему другу Джону Джею
Чапмену. Я рад, что наконец-то стал частью рабочего механизма Калифорнии».
Внезапно кровать под ученым начинает сильно трястись. Джеймс садится в постели, и
мощный толчок тут же отбрасывает его назад, «как терьер пойманную крысу», как позже
вспоминал ученый в другом письме. Это землетрясение. Одно время Джеймс интересовался
землетрясениями, и вот у него появилась возможность непосредственно наблюдать одно из
них, и от возбуждения у него почти кружится голова. Но сейчас не время для научных
упражнений. Бюро и шифоньер опрокидываются вверх тормашками, по гипсовым стенам
ползут трещины, а в воздухе стоит, как выразился Джеймс, «кошмарный гул». И вдруг все
заканчивается так же неожиданно, как и началось, и вокруг снова воцаряется тишь и покой.
Джеймс не получил ни единой царапины. Землетрясение оказалось «запоминающимся
опытом, который в общем и целом способствовал расширению сознания», рассказывал он
Чапмену, вспоминая случай, приключившийся с одним студентом Стэнфордского
университета. Молодой человек, спавший на четвертом этаже дортуара, был разбужен
землетрясением. Когда он поднялся, книги и предметы мебели были разбросаны по полу, а
следующий толчок сбил его с ног. Затем вслед за падением каминной трубы обрушилась
центральная часть здания, увлекая мебель, книги и самого студента в разверстую пропасть,
похожую на развороченную кроличью нору. Сам Джеймс описывал тот случай так:
«Ужасный зловещий рокот, подобный грохоту жерновов, крушил все на своем пути,
прорываясь через три нижних этажа к фундаменту сквозь обломки каминных труб,
поперечных балок, стен и всего прочего. „Мне пришел конец, это верная смерть“,
промелькнула в его сознании мысль, за которой, однако, не было ни единого оттенка
страха».
* * *
Я падаю – вот и все, что мне известно. Когда я в последний раз взглянул на небо, оно
показалось мне бесконечной синевой без единого облачка. По мере того как я приближаюсь
к земле, небо, отдаляясь, становится еще больше.
Поскольку я заранее произвел некоторые расчеты, я знаю, что падаю с высоты ста
футов
[49]
, в моем случае это аттракцион под названием «Точный бросок в свободное падение
со ста футов» в тематическом парке «Потрясающая невесомость». Аттракцион
представляет собой сборно-разборную вышку с парой сеток безопасности, натянутых
над пыльными просторами Далласа, а стремительный полет вниз занимает менее трех
секунд. Я не знаю, на каком отрезке отпущенного времени сейчас нахожусь; я осознаю
лишь то, что падение началось и еще не закончилось.
НАЧИНАЮЩИЕ СКАЙДАЙВЕРЫ СКЛОННЫ ПЕРЕОЦЕНИВАТЬ ДЛИТЕЛЬНОСТЬ
ПЕРВЫХ ПРЫЖКОВ. ПО ПРИБЛИЗИТЕЛЬНЫМ ОЦЕНКАМ, ВЕЛИЧИНА
ОШИБКИ ПРОПОРЦИОНАЛЬНА СИЛЕ СТРАХА
Часто приходится слышать, что время замедляется в момент травмы или предельного
нервного напряжения. Разбив велосипед, мой друг спустя годы делится красочными
воспоминаниями о затянувшихся мгновениях аварии: вот он вытягивает руку в попытке
смягчить падение, и в нескольких дюймах от его головы буксует резко затормозивший
грузовик. У другого мужчины захлебнулся двигатель, когда автомобиль оказался прямо на
пути приближающегося поезда. Тем не менее сознание оставалось поразительно ясным, а
рука оказалась достаточно верной, чему он сам не перестает удивляться. Во всяком случае,
он успел сообразить, что секунд, оставшихся до столкновения, вполне достаточно для того,
чтобы втащить на переднее сидение дочку и закрыть ее своим телом. В ходе одного из
экспериментов, когда добровольцам демонстрировали тяжелые сцены ограбления банка,
продолжительность видео казалась больше, чем в действительности. Начинающие
скайдайверы склонны переоценивать длительность первых прыжков. По приблизительным
оценкам, величина ошибки пропорциональна силе страха.
И вот я здесь, не прерывая свободного полета сквозь настоящее, пытаюсь установить,
замедлится ли время и для меня. Стану ли я больше успевать, если растяну настоящее
мгновение, ускорится ли моя реакция, обогатится ли восприятие окружающего мира
новыми подробностями, которые ранее оставались незамеченными? Как вообще
подступиться к таким материям? Ученые, дерзнувшие замахнуться на подобное,
неизбежно сталкиваются с головоломным вопросом: когда приступить к изучению
мнимо растянувшегося настоящего? Прямо сейчас, в кратчайший миг его зарождения,
который, вполне вероятно, окажется недоступным для восприятия? Или спустя
некоторое время, когда крайне сложно определить, что именно произошло, полагаясь
на обманчивую память о пережитом? Размышляя о времени, невозможно продвинуться
далеко, не разрешив одну из глубочайших проблем литературы: как долго длится
настоящее и какую позицию относительно текущего момента занимает человеческое
сознание? Историк психологии Эдвард Дж. Боринг, работы которого читаются на
одном дыхании, однажды предложил такую формулировку вопроса: «В какой момент
времени происходит осознание времени?» У Блаженного Августина, само собой,
находится резонный ответ: «Что же измеряем мы, как не время в каком-то его
промежутке? […] Того, чего уже нет, мы измерить не можем»
[50]
.
Что же побуждает сознание находиться в настоящем или где бы то ни было, коль скоро
мы расцениваем это как настоящее? Некоторые эксперименты в области психологии дают
понять, что восприятие того, что мы называем настоящим, ограничено двумя взмахами
ресниц, и этот промежуток длится около трех секунд. Лично я сомневаюсь, стоит ли
полагаться на движения век как на средство измерения времени. Иногда мои веки движутся
быстро, иногда не движутся вообще постоянно отслеживать все эти тонкости не
представляется возможным. Сейчас, когда я продолжаю падать, в ушах, должно быть,
свистит ветер – даже если и так, я все равно не замечаю этого. Трех секунд явно
недостаточно для обдумывания чего-либо, так что в памяти, скорей всего, отложится
совсем не то, что я чувствую в непосредственный момент. А скорость падения все
нарастает – единственное, в чем я могу быть абсолютно уверен в настоящее время.
В возрасте восьми лет Дэвид Иглмен упал с крыши. «Я хорошо помню, как это
произошло, сказал он мне. С краю крыши свисал рубероид, впрочем, тогда я еще не
знал такого слова, и я принял его за кончик крыши, наступил на него и скатился вниз».
Иглмен отчетливо помнит ощущение замедления времени в момент падения. «Меня
посещали вереницы мыслей, которые, казалось, замерли в неподвижности, однако
поражали ясностью. К примеру, я раздумывал, получится ли ухватиться за свисающий край
рубероида, рассказывал Иглмен. В то же время я каким-то образом чувствовал, что
рубероид порвется, и только потом я понял, что в любом случае не успею до него
дотянуться. И тогда я устремился вниз, глядя, как ко мне приближается кирпичный
фундамент».
Иглмену повезло: он отделался кратковременной потерей сознания и сломанной
переносицей, однако пережитое чувство замедленного времени очаровало его навеки. «За
второй и третий десяток лет жизни я прочел много научно-популярных книг по физике, в
которых говорилось о времени и релятивистском сокращении масштабов, „Вселенная и
доктор Эйнштейн“ Барнетта и тому подобное. И я проникся идеей непостоянства времени».
Избрав профессию нейробиолога, Иглмен обосновался в Стэнфордском университете и
изучает, помимо прочего, восприятие времени. Ученый был зачислен в штат недавно,
прежде он много лет проработал в Бэйлорском медицинском колледже в Хьюстоне.
Исследователи времени специализируются на различных вопросах. Одни
сосредоточиваются на феномене биологических часов двадцатичетырехчасового цикла
биоритмов, управляющих ходом наших дней. Другие проводят исследования в области
«интервального хронометрирования» способности мозга к планированию действия,
вынесению суждений и оценке длительности отрезков времени в течение коротких
промежутков продолжительностью от одной секунды до нескольких минут. И совсем
немногочисленная группа ученых, в число которых входит Иглмен, занимается изучением
нейрофизиологической основы восприятия времени в масштабах миллисекунд тысячных
долей секунды. Одна миллисекунда кажется незначительным отрезком времени, однако в
действительности все основные виды человеческой деятельности измеряются
миллисекундами, включая способность говорить и понимать чужую речь, а также
применять на практике интуитивное распознавание причинно-следственных связей.
Осознание мгновений в сочетании со способом восприятия и обработки поступающих
сведений головным мозгом равносильно осознанию фундаментальных единиц
чувственного опыта. Но если в ходе двух минувших десятилетий было получено подробное
описание принципа действия биологических часов, то проблема работы «внутреннего
хронометра» была вынесена на обсуждение совсем недавно. О локализации механизма
определения длительности временных интервалов в головном мозге также мало что
известно; более того, до сих пор не выяснено, насколько применима к данному понятию
аналогия с часовым устройством. Если внутренние миллисекундные часы действительно
существуют, в них таится еще больше загадок отчасти потому, что технический
инструментарий нейронауки лишь совсем недавно достиг той степени развития, которая
требуется для изыскания способов оценки способности мозга к хронометрированию в
масштабах высокоточных измерений.
Иглмен полон энергии и фонтанирует идеями, выходящими за рамки общепринятых
академических интересов. Когда я познакомился с ним, он только что опубликовал роман
«Сумма» и проводил серию экспериментов, которые на первый взгляд казались
легковесными, хотя по факту в них содержался нешуточный вызов. Один из опытов,
преследующий цель выяснить, как и почему возникает чувство замедления времени, был
поставлен в тематическом парке «Потрясающая невесомость» на аттракционе «Точный
бросок в свободное падение со ста футов». С той поры Иглмен написал пять книг, вел на
общественном телевидении серию передач о функциях мозга, становился героем
публикаций в журналах, включая The New Yorker, и выступил на популярной конференции
TED (Technology. Entertainment. Design Технология. Развлечения. Дизайн). Некоторое
время он жил в области залива Сан-Франциско, намереваясь наладить коммерческое
производство изделий, в основе которых лежали две его разработки. Одна из них
представляла собой жилет для глухих, передающий звуковые колебания в форме
тактильных ощущений, который заменил слух примерно в той же степени, в которой
шрифт Брайля предоставляет слепым возможность чтения. Вторым изобретением был
смартфон с приложением для ввода графических данных, позволяющий диагностировать
сотрясение мозга с помощью серии интеллектуальных игр.
Деятельность Иглмена и общественный интерес к его инициативам может вызвать скепсис
и профессиональную зависть со стороны других нейробиологов, исследующих сугубо
биологические аспекты функционирования мозга, которые не могут вызывать массовый
ажиотаж и восприниматься с той же всеобъемлющей ясностью, что и результаты
исследований в области когнитивной психологии. «Работа Дэвида меня глубоко впечатляет
и развлекает», сообщил мне один из ведущих исследователей времени. В то же время
коллеги Иглмена отмечают, что его исследования проложили путь в новую область знаний.
Как-то раз, когда я пришел навестить Иглмена, он пригласил на встречу Уоррена Мека,
нейробиолога, работающего в Дьюкском университете и снискавшего большой авторитет в
области интервального хронометрирования, и предложил коллеге рассказать о работе
возглавляемой им кафедры. Саркастическая усмешка Мека производила устрашающее
впечатление, а свой рассказ он начал с небольшого признания: «Я – старец-время,
отголосок прошлого, а Дэвид – вестник будущего».
Иглмен вырос в городе Альбукерке, штат Нью-Мексико, причем в начале жизненного пути
он носил фамилию Эгельмен. Он был вторым сыном в семье; его отец психиатр, а мать –
профессор биологии. По-английски «Эгельмен» произносится как «Иглмен», но поскольку
фамилию ученого часто зачитывали неправильно или допускали ошибки в записи, услышав
правильное произношение, то он решил изменить написание своей фамилии на
официальном уровне. По выражению Иглмена, в родительском доме беседы о
функционировании мозга воспринимались «как часть фонового излучения». Сначала Дэвид
поступил в колледж при Университете Райса, выбрав две профилирующие дисциплины
литературу и физику пространства. Несмотря на хорошую успеваемость, после второго
года обучения он бросил колледж, ощущая тоску и подавленность. После семестра в
Оксфорде он провел год в Лос-Анджелесе, зарабатывая на жизнь начиткой текстов передач
для продюсерских компаний и организацией вечеринок, присутствовать на которых не
имел права. Потом он возвратился в Райс, намереваясь получить степень по литературе, но
вскоре начал проводить все свободное время в библиотеке, поглощая всю литературу о
мозге, которая подворачивалась под руку.
В последний год обучения Иглмен направил документы в киношколу Калифорнийского
университета в Лос-Анджелесе, но тут приятель надоумил его попытать счастья на ниве
нейробиологии, несмотря на то что Дэвид уже в десятом классе школы перестал заниматься
биологией. Тем не менее он все-таки подал заявку в Бэйлор на магистерскую программу по
нейробиологии, заострив внимание на курсовых работах по математике и физике,
подготовленных во время бакалавриата. Также Дэвид приложил к заявлению объемный
труд, написанный на основе самостоятельного изучения специальной литературы, в
котором он обобщил свои личные взгляды на функционирование мозга. («Теперь я
испытываю неловкость, вспоминая о своем поступке», признался ученый.) На всякий
случай у Дэвида был подготовлен резервный план стать бортпроводником, так как это
давало возможность «летать в разные страны и между делом писать романы».
ФИЗИКА ОПРЕДЕЛЯЕТ ДВИЖЕНИЕ КАК ИЗМЕНЕНИЕ ПОЛОЖЕНИЯ ТЕЛА В
ТЕЧЕНИЕ ВРЕМЕНИ, НО ДЛЯ МОЗГА ВСЕ ПО-ДРУГОМУ: ДВИЖЕНИЕ
ВОЗМОЖНО И БЕЗ ИЗМЕНЕНИЯ ПОЛОЖЕНИЯ
На вступительных экзаменах в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе Иглмен
вышел в полуфинал, но срезался на финальном этапе конкурса, зато Бэйлор принял его
заявку. В первую неделю обучения в магистратуре его посещали тревожные сны, в одном
из которых его научный руководитель объявлял, что в оповещении о зачислении допущена
ошибка: изначально послание было адресовано некому Дэвиду Инглмену. Тем не менее
Иглмен окончил магистратуру с высокими баллами и отправился в Институт Солка (Сан-
Диего) писать исследовательскую работу на соискание научной степени. В скором времени
он получил должность руководителя небольшой лаборатории в Бэйлоре, которая
специализировалась на восприятии и деятельности, одной из тех типичных лабораторий,
двери которых выстраиваются в шеренги по обе стороны холлов, теряясь в лабиринте
коридоров: небольшая каморка для аспирантов, стол для совещаний, маленькая кухонька и
отдельный кабинет для руководителя. Когда я спросил Иглмена, как складываются у него
отношения со временем, он признался, что испытывает к нему «смешанные чувства».
Иглмен признался, что часто срывает сроки, пишет до тех пор, пока бодрствует, и не
приемлет даже мысли о том, чтобы вздремнуть среди дня. «Когда я забываюсь сном,
сказал Иглмен, то, пробуждаясь после тридцати пяти минут неглубокого сна, я долго
думаю о том, что те тридцать пять минут безвозвратно потеряны».
Занимая временную должность постдока, Иглмен работал над созданием обширной
компьютерной модели взаимодействия нейронов головного мозга. Проблема восприятия
времени находилась вне его компетенции, пока ученый не столкнулся с эффектом
отставания вспышки, одной из малоизвестных сенсорных иллюзий, которая уже не первый
год волнует психологов и когнитивистов. В своем кабинете он продемонстрировал мне
свой экземпляр «Большой книги оптических иллюзий» Эла Сикла, в которой были описаны
сотни иллюзий, включая одну из самых старых, известную как эффект постдвижения,
которую также называют эффектом водопада. Попробуйте примерно в течение минуты
понаблюдать за водопадом, а потом отвернитесь, и вам покажется, что все предметы,
попадающие в поле зрения, ползут вверх. «Физика определяет движение как изменение
положения тела в течение времени, произнес Иглмен. Но для мозга все по-другому:
движение возможно и без изменения положения».
Иглмену нравятся иллюзии. Сталкиваясь с любой из них, мы наслаждаемся игрой
чувственного восприятия и вновь переживаем то сложное ощущение, которое порою
случается испытывать в театре, когда взгляд ненароком падает на работника сцены,
передвигающего декорации. Оно деликатно напоминает нам, что опыт осознанного
восприятия представляет собой искусственный конструкт, а мозг, тем не менее, с
потрясающим упорством отыгрывает спектакль за спектаклем как по-писаному. Эффект
отставания вспышки причисляется к относительно небольшой категории иллюзий
восприятия времени. Это ощущение можно передать по-разному. К примеру, вы следите за
черным кольцом, которое движется по компьютерному монитору, и в один момент
(случайно или по порядку – как выяснилось, не имеет значения) внутреннее отверстие
кольца вспыхивает. Это происходит так:
Однако на экране вы увидите совершенно иную картину. В любом случае вспышка и
кольцо не будут накладываться друг на друга, а именно вам покажется, что в момент
вспышки кольцо немного сдвинулось в сторону. Это будет выглядеть примерно так:
Эффект отставания вспышки так отчетливо заметен и так легко воспроизводится, что
вам может показаться, будто с монитором компьютера что-то не в порядке. Но обман
зрения подчеркнуто реалистичен и весьма убедителен в наглядной демонстрации
технологии обработки информации человеческим мозгом. Вопрос звучит интригующе:
если смотреть на кольцо непосредственно во время вспышки, иначе говоря, если
вспышка обозначает текущее мгновение, то почему и как кольцо появляется в поле
зрения в точности
после
окончания настоящего момента?
Согласно общепринятой версии, выдвинутой в девяностых годах прошлого века,
зрительный аппарат человека предугадывает будущее месторасположение кольца. С точки
зрения эволюционной биологии такое объяснение не лишено смысла. Одна из главных
задач мозга заключается в точном прогнозировании ближайшего будущего: откуда и когда
именно выскочит тигр или где нужно держать бейсбольную рукавицу, чтобы поймать
летящий мяч. (Философ Дэниел Деннет называл мозг не иначе как «машиной для
предчувствий».) Отсюда следует, что наше зрение прокладывает траекторию движения
кольца и рассчитывает скорость его передвижения. Таким образом, в момент вспышки,
который мы ощущаем как непосредственное настоящее, возникает чувство разоблачения
манипуляций мозга, который предвидел наступление настоящего (с опережением примерно
80 миллисекунд, если выражаться точнее) и услужливо преподнес глазам изображение
наиболее вероятного местонахождения кольца.
Идею оказалось несложно проверить на практике. Иглмен так и поступил. «Я исходил из
того, что предположение насчет предвидения верно, рассказал ученый. Мною двигало
любопытство. Но во время эксперимента все пошло совсем не так, как я ожидал». На
стандартных трассах, предназначенных для исследования эффекта отставания вспышки,
кольцо движется по известному маршруту. Кажется, что гипотеза о предвидении находит
подтверждение, так как наблюдатель может точно предсказать местонахождение кольца
после вспышки, исходя из траектории его движения перед вспышкой. Однако Иглмена
интересовало, что произойдет в случае обмана ожиданий. Что если кольцо изменит курс
сразу после вспышки увильнет в угол, даст задний ход или вообще остановится?
Ученый разработал схему эксперимента с эффектом отставания вспышки, в ходе которой
были смоделированы все три варианта развития событий. Предполагалось, что в момент
вспышки взгляд наблюдателя, сосредоточенный на кольце, будет немного отставать от
перемещения кольца, так как его прогнозируемое месторасположение выводится из
характера движения до вспышки. Согласно общепризнанному объяснению, значимо только
то, что происходит перед вспышкой, а куда кольцо направится потом не столь важно. Но
когда Иглмен поставил эксперимент на себе самом и других испытуемых, выяснилось кое-
что еще. Во всех трех случаях наблюдатели определяли месторасположение кольца с
учетом изменившейся траектории вверху, внизу и сзади, но при этом оно неизменно
оказывалось на небольшом расстоянии от вспышки, даже если изменение траектории
движения происходило неожиданно и в произвольном направлении. Выходило так, что
наблюдатели со стопроцентной точностью предугадывали то, что определенно не поддается
прогнозированию. Как такое стало возможным?
В одном из вариантов опыта кольцо начинало двигаться одновременно со вспышкой, а
перед тем, как вспыхнуть, оставалось неподвижным, так что мозг не получал ни единой
подсказки, которая могла бы выдать будущее направление движения кольца. Наблюдатели
все еще видели кольцо на незначительном удалении от вспышки движущимся по
фактической траектории. В другом эксперименте кольцо двигалось слева направо,
вспыхивало и продолжало двигаться в том же направлении, а затем, спустя несколько
миллисекунд после вспышки, начинало двигаться в обратном движении. Если разворот
происходит в течение 80 миллисекунд после вспышки, наблюдатель видит кольцо вместе с
эффектом отставания вспышки уже на новой траектории примерно так:
Любое изменение направления движения кольца, случившееся в течение 80 миллисекунд
после вспышки, оказывает влияние на визуальный образ, воспринимаемый наблюдателями
в момент вспышки. Зрительный эффект проявляется особенно ярко при смене направления
сразу после вспыхивания кольца; чем больше времени проходит после вспышки, тем слабее
обман зрения. По прошествии 80 миллисекунд после вспышки иллюзия исчезает.
Создается впечатление, что сбор информации о наблюдаемом событии (в нашем случае о
вспышке) продолжается в течение порядка 80 миллисекунд после того, как оно произошло;
для осмысления места и времени произошедшего события мозг подвергает собранные
сведения ретроспективному анализу. «Я находился в замешательстве, рассказывает
Иглмен, пока не понял, что всему находится простое объяснение: мы не предугадываем
местонахождение кольца, а, скорей всего, определяем его задним числом».
В отличие от прогнозирования, реконструкция событий предусматривает ретроспективу.
По большому счету для разгадки феномена отставания вспышки достаточно ответить на
вопрос о позиции наблюдателя во времени. Гипотеза, отстаивающая версию
прогнозирования местонахождения кольца, вполне резонно предполагает, что вспышка,
наблюдаемая «прямо сейчас», должна обозначать настоящее, а именно текущий момент.
Таким образом, незначительное смещение кольца предстает результатом предвидения
короткого взгляда в будущее «всего на мгновение вперед». Переживая иллюзию,
наблюдатель мысленно находится над вспышкой и всматривается вперед. Иглмен
придерживается противоположной точки зрения. Действительно, может показаться, что
кольцо вспыхивает прямо сейчас, но в точности рассмотреть его удается только после
вспышки, оказавшись за пределами текущего момента.
МОЗГ ОТЧАСТИ ЖИВЕТ В ПРОШЛОМ. СОБРАВ ОПРЕДЕЛЕННЫЙ МАССИВ
ДАННЫХ, ОН БЕРЕТ ПАУЗУ, А ЗАТЕМ ДОСТРАИВАЕТ КАРТИНУ СОБЫТИЙ,
СВЯЗЫВАЯ ВСЕ СВЕДЕНИЯ ВОЕДИНО
В такой ситуации возникает соблазн рассматривать кольцо как истинную примету
непосредственно наблюдаемого настоящего или даже «момента зарождения настоящего»,
который также называют блуждающей тенью недавнего прошлого, но такой вывод, как
замечает Иглмен, выглядит еще несуразнее, чем предыдущая теория. Ни кольцо, ни
вспышка не указывают на настоящее; они оба не более чем тени недалекого прошлого.
Осознанная мысль, к примеру попытка разобраться, какой отрезок времени занимает
непосредственное настоящее, мало затрагивает восприятие объективной действительности.
То, что мы называем реальностью, напоминает одну из телевизионных церемоний вручения
наград, транслируемых вживую с небольшими задержками в тех случаях, когда кто-нибудь
отпускает крепкое словцо. «Мозг отчасти живет в прошлом, разъясняет Иглмен. Собрав
определенный массив данных, он берет паузу, а затем достраивает картину событий,
связывая все сведения воедино. Так что наше „сейчас“ это на самом деле несколько
секунд назад».
Рассуждая о «реальном времени», мы едва ли понимаем, о чем говорим. Так называемые
прямые эфиры телевизионных программ транслируются с задержкой. Телефонные
разговоры таят в себе небольшой разрыв во времени, который возникает при передаче
сигналов на большие расстояния даже на скорости света. Даже у самых точных часов мира
настоящее выступает результатом консенсуса, достигнутого путем согласования
конкретной даты следующего месяца.
Человеческий мозг попадает в ту же ловушку. В каждую отдельно взятую миллисекунду
все сведения о мире, полученные за счет зрения, слуха и тактильных ощущений, поступают
в мозг с разной скоростью, требуя соблюдения правильной последовательности обработки.
Ударьте пальцем о стол. Теоретически вы должны увидеть удар на несколько миллисекунд
раньше, чем услышите стук, потому что скорость света опережает скорость
распространения звука, однако мозг синхронизирует оба сигнала таким образом, чтобы они
воспринимались как одновременные. Разница между скоростью восприятия зрительной и
слуховой информации проявилась бы еще ярче, когда вы смотрите на человека, который
обращается к вам из противоположного угла комнаты, но, к счастью, благодаря
синхронизации импульсов этого не происходит, иначе мир вокруг нас превратился бы в
неудачно дублированное кино. Но если понаблюдать, как кто-то играет в баскетбол или
колет дрова на расстоянии около тридцати метров, вы отчетливо заметите, что звук немного
отстает от образа действия. На таком расстоянии расхождение во времени между
восприятием зрительных образов и звуков достаточно осязаемо и достигает порядка 80
миллисекунд. При таком временном интервале мозг уже не воспринимает два входящих
сигнала как одновременные.
Описанное нами явление, известное как проблема временной связи, представляет собой
один из самых трудноразрешимых вопросов когнитивистики, над которым ученым
придется еще долго ломать головы. Как мозг отслеживает время поступления пакетов
разнородных данных и каким образом осуществляется повторная интеграция данных,
благодаря которой мы осознаем происходящее как целостный опыт? Как мозг узнает, как
соотносятся во времени наблюдаемые события и свойства вещей? Декарт утверждал, что
синтез сведений о мире, полученных посредством органов чувств, осуществляется в
шишковидной железе, которую он уподоблял сцене или театральным подмосткам, на
которых сознание разыгрывает свой спектакль. Осознание реальности и выработка ответа
на действие внешних раздражителей происходит в тот момент, когда импульсы извне
достигают шишковидной железы. В наше время мало кто воспринимает всерьез теорию
центральной сцены, но, к раздражению Деннета и прочих философов, ее бледная тень до
сих пор скитается по свету. «Сам по себе мозг выступает в качестве генерального штаба, в
котором заседает главный наблюдатель, писал Деннет. Но было бы ошибкой полагать,
что где-то глубоко в недрах мозга скрывается еще один генштаб, проникновение в ближний
круг которого служило бы обязательным или оптимальным условием для приобретения
сознательного опыта».
Иглмен отмечает, что наш мозг состоит из множества подобластей, каждая из которых
располагает собственной архитектурой, а в некоторых случаях – заодно и собственной
историей. Структура мозга напоминает лоскутное одеяло, сотканное в ходе долгой
эволюции. Информация, которую несет в себе одиночный раздражитель, к примеру яркие и
темные полосы, замеченные на шкуре тигра, поступает в мозг по разным каналам и с
разным временем отставания. Продолжительность времени ожидания нервной системы,
заполняющего промежуток между действием того или иного раздражителя и ответом
нейронов, существенно варьирует в зависимости от области мозга и условий окружающей
среды. Также имеет значение характер вводных данных: нейроны, расположенные уровнем
выше зрительной коры, в которой находится основной центр обработки визуальной
информации, среагируют на яркую вспышку быстрее и интенсивнее, чем на тусклую. А
теперь представьте себе волну всадников, выступающих из города с донесением, в которую
по пути следования вливаются всадники из других городов. У некоторых всадников лошади
резвее, у других медленнее. Возбуждение нейронов распространяется аналогичным
образом: во время прохождения через структуры головного мозга изначально одиночный
раздражитель расширяется во времени.
«Ваш мозг пытается составить целостную картину только что произошедшего события,
пояснил Иглмен. Наша проблема в том, что сознание намертво привязано к аппарату,
который в ответе за несинхронное поступление информации». Здесь напрашивается вывод,
что нервная система в первую очередь реагирует на раздражители, действующие на
нейроны зрительной коры. Иногда на счет времени ожидания нервной системы относят и
эффект отставания вспышки: вероятно, мозг обрабатывает информацию о вспышке и
движущемся объекте с разной скоростью. К тому времени, когда извещение о вспышке
проделает путь от чувствительных клеток глазного дна до таламуса зрительной коры,
кольцо уже успеет переместиться на определенное расстояние, и в конечном итоге вспышка
и кольцо предстанут перед вашим взглядом порознь. Из этой теории следует, что
субъективное определение длительности того или иного события напрямую отображает его
фактическую продолжительность. Однако предлагаемый вывод весьма далек от истины,
иначе, как утверждает Иглмен, нас повсюду преследовали бы странные видения. Взгляните
на сложенные в штабель ящики, которые отличаются друг от друга лишь оттенком цвета:
ящики приглушенных расцветок расположены внизу, яркие вверху:
Теперь груда ящиков приходит в движение, раскачиваясь вперед и назад на странице. Если
ваше внимание функционировало в режиме реального времени, точно следуя за взглядом,
когда вы по порядку осматриваете каждый ящик в штабеле, то от вас бы не укрылось, что
ярко окрашенные ящики попадают в поле зрения немного раньше, чем светло окрашенные
(поскольку яркая расцветка по сравнению с более тусклой представляет собой более
сильный раздражитель, который быстрее достигает зрительной коры). Как следствие, вам
бы показалось, что яркие ящики слегка выступают вперед, а сам штабель слегка покосился,
и ящики приглушенных оттенков отступают назад, как показано на рисунке:
Однако в действительности перед вами все тот же вертикальный штабель, показанный в
движении. (В одной из публикаций Иглмен наглядно продемонстрировал этот опыт.) Таким
образом, если на момент проведения опыта ваш разум функционировал бы в режиме
реального времени, то, скорей всего, вы всякий раз наблюдали бы аналогичную иллюзию
движения, сталкиваясь с новыми зрительными образами или новой перспективой, включая
свет или попросту моргая глазами. Но этого не случается, что дает основание предполагать,
что наша субъективная оценка длительности реальных событий не отображает
непосредственно очередности следования импульсов через нейроны. Следовательно, мозг
обрабатывает информацию не в режиме реального времени, а немного погодя.
Многочисленные исследования проблемы временной связи сосредоточиваются на поиске
способов связывания информации. Как мозг устанавливает временные связи между
событиями? Возможно, они как-то маркируются при вводе? Существует ли временная
граница или, быть может, в путанице коридоров мозга где-то затерялись часы с
миллисекундной стрелкой, идущие в обратном направлении, которыми можно
воспользоваться в целях синхронизации отдельных эпизодов примерно так же, как
режиссер монтажа? Иглмен ставит вопрос еще конкретнее: в какой момент это происходит?
Он твердо убежден, что невозможно добиться синхронизации событий на лету, располагая
события строго в порядке поступления сигналов. Определенно должна быть задержка во
времени, некий буферный период, во время которого мозг собирает все доступные
сведения, начиная с данного момента, который с точки зрения мозга уже растекся во
времени и сдан на хранение рассудочному сознанию. Во внутренней реальности мозга, как
и в объективной действительности множества часов и всемирных скоординированных
систем отсчета времени, воспроизводство сигналов времени требует времени.
СОЗНАТЕЛЬНОЕ ВОСПРИЯТИЕ УВИДЕННОГО КОНСТРУИРУЕТСЯ ПО
ПРИНЦИПУ МИНИМАЛЬНОЙ НЕОБХОДИМОСТИ. ВЫ ЗАМЕЧАЕТЕ НЕ ВСЕ, А
ТОЛЬКО ТО, ЧТО МОЖЕТ ПРИНЕСТИ ПОЛЬЗУ
Погрешность восприятия времени посредством зрения составляет около 80
миллисекунд – чуть меньше десятой доли секунды. Если одновременно загорятся яркий
свет и тусклая лампочка, нервный импульс, вызванный тусклым светом, достигнет
зрительной коры примерно на 80 миллисекунд позже импульса, сгенерированного
яркой вспышкой. По всей видимости, мозг принимает во внимание интервал между
двумя импульсами. Осмысливая, когда и где произошли те или иные события, к
примеру все те же две одновременные вспышки или вспышка внутри кольца, мозг
выносит суждение в течение 80 миллисекунд, которые требуются для передачи данных
с минимальной скоростью. Процесс ретроспективного предвидения частично
напоминает каркас или сеть, которую набрасывает мозг, оглядываясь на прошедшее в
попытках охватить всю информацию, поступающую от органов чувств, которая,
вероятно, имеет непосредственное отношение к конкретному интересующему нас
мгновению. В сущности, мозг попросту занимается прокрастинацией переводит
время попусту, затягивая сроки. То, что мы называем осознанностью, а именно
сознательная интерпретация событий, разворачивающихся
прямо сейчас
(это лишь одно удачное определение из многих), в действительности оказывается
вымышленной историей, поведанной нам прокрастинирующим мозгом по меньшей
мере 80 миллисекунд назад.
Казалось, мне потребовалась вечность, чтобы сформулировать и мысленно разложить по
полочкам представление о ретроспективном предвидении. Раз за разом я начинал думать,
что уже уяснил его для себя, но сию же минуту меня по неясным причинам охватывало
глубокое недоумение. Тогда я звонил Иглмену, и он снова разъяснял мне все сначала, не
торопясь и не теряя благодушия. В конце концов меня осенила искра понимания: если мозг
дожидается передачи самого медленного импульса, а ретроспективное предвидение
представляет собой механизм, обеспечивающий упорядочивание наблюдаемых событий во
времени, почему в случае эффекта отставания вспышки система дает сбой? Если мозг
определяет, что считать происходящим «прямо сейчас», в момент вспышки, то почему не
удается в деталях рассмотреть саму вспышку внутри кольца? Откуда вообще появилось
иллюзорное ощущение запаздывания вспышки?
А дальше, по выражению Иглмена, начинается самое интересное. Во время опытов с
эффектом отставания вспышки мозг наблюдателя вынужден задуматься над вопросом,
весьма далеким от повседневных забот: где находится движущийся объект прямо сейчас?
Где расположено кольцо в момент вспышки? Когда кольцо вспыхивает, мозг приводит в
действие изолированные системы-анализаторы, предназначенные для обнаружения
местонахождения неподвижных предметов и отслеживания перемещений движущихся
объектов. Когда вы, извиваясь ужом, пробиваетесь сквозь толпу в аэропорту или
наблюдаете, как с неба падают капли дождя, ваш мозг занят расчетом векторов движения,
обозначающих направленное движение с помощью математического символа стрелки.
При этом мозг даже не пытается определить местонахождение конкретного человека или
отдельно взятой дождевой капли в текущий момент. В бейсболе игрок, патрулирующий
внешнее поле, следя за полетом высокого мяча, апеллирует к той же системе векторов
движения, что и летучая мышь, охотящаяся на насекомых, или собака во время игры во
фризби. Если бы лягушке приходилось ежесекундно переспрашивать, где находится муха в
каждый конкретный момент, она наверняка осталась бы голодной и в конце концов погибла
бы, не оставив потомства. Многие виды животных, включая рептилий, чудесно обходятся
без какой-либо системы позиционирования; им достаточно различать движение. Стоит
замереть в неподвижности, и они потеряют вас из виду.
«Мы всегда погружены в прошлое, сказал мне Иглмен. И чем больше мы углубляемся в
тему, тем очевиднее становится, что сознательное восприятие увиденного конструируется
по принципу минимальной необходимости. Вы замечаете не все, а только то, что может
принести пользу. Подобной тактики вы придерживаетесь за рулем: когда вы движетесь по
шоссе, ваш мозг не будет задаваться вопросом, где сейчас находится красная или синяя
машина. Его интересует другое: возможно ли перестроиться в другую полосу и успеете ли
вы перейти в другой ряд через перекресток раньше, чем вас опередит сосед. О текущей
локализации движущегося объекта мозг задумывается редко – если ею не поинтересоваться
специально, вы о ней так и не узнаете, но когда вы пытаетесь ее выяснить, вы всегда
ошибаетесь».
Эффект отставания вспышки обнаруживает уязвимое место в двойственной природе
алгоритма обработки информации головным мозгом. В последние мгновения перед
вспышкой вы отслеживаете вектор движения кольца, не отдавая себе отчета в его
местонахождении в конкретный момент. Вспышка формирует запрос, за которым следует
сброс и повторная настройка векторов движения, по итогам которой мозг заключает, что
кольцо пришло в движение одновременно со вспышкой, когда вы начали отсчет времени с
нуля. Прежде чем ответить на запрос о локализации кольца в момент отсчета времени,
обозначенный вспышкой, мозг берет паузу длительностью 80 миллисекунд, собирая всю
визуальную информацию, доступную на тот момент. Тем временем кольцо продолжает
двигаться, создавая дополнительный поток данных, который мешает мозгу правильно
определить место старта. В результате ответ на запрос сведений о текущей локализации
кольца выходит предвзятым и возникает иллюзия смещения кольца вперед по направлению
движения.
ПОСЛЕ УСКОЛЬЗНУВШЕГО МИГА МОЗГ ПРОДОЛЖАЕТ ОБРАБАТЫВАТЬ
ДАННЫЕ О НЕМ И ВСТРАИВАТЬ ПОЛУЧЕННЫЕ СВЕДЕНИЯ В
ФОРМИРУЮЩУЮСЯ КАРТИНУ СОБЫТИЙ, НАПОЛНЯВШИХ ПРОШЛОЕ
МГНОВЕНИЕ
Иглмен разработал программу эксперимента, который должен был подтвердить его
догадку. При стандартных условиях опытов по изучению эффекта отставания вспышки
наблюдатель видит одно движущееся кольцо или точку, которая проходит через
неподвижную вспышку. В версии Иглмена после вспышки точка раздваивается: две
новоиспеченные точки расходятся под углом сорок пять градусов. Если в иллюзии
отставания вспышки следует винить время ожидания нервной системы, вы бы видели точку
на том же участке угловой траектории, на котором она фактически находилась в момент,
когда импульс, вызванный вспышкой, достиг зрительной коры. Но перед вашими глазами
разворачивается совершенно другая картина. Участники экспериментов Иглмена во всех
случаях видели точку посередине двух образовавшихся после вспышки точек, хотя в
действительности она никогда там не оказывалась. Такая картина могла бы получиться в
результате сложения двух векторов движения и вычисления среднего арифметического.
Именно это, по предположению Иглмена, в сущности и происходит.
Феномен, описанный Иглменом, известен как систематическая ошибка движения и
служит главным инструментом реконструкции событий. Естественную склонность
сознания к ретроспективному восприятию остается принять как данность:
«непосредственное настоящее» уже случилось. В течение короткого отрезка времени
после ускользнувшего мига мозг еще продолжает обрабатывать данные о нем (к
примеру, о движении точки после вспышки) и встраивать полученные сведения в
формирующуюся картину событий, наполнявших прошлое мгновение.
Где располагалась точка на момент вспышки?
Дополнительная информация о движении ангажирует итоговый вывод
ретроспективного анализа, создавая иллюзию: наше восприятие локализует
местонахождение движущейся точки во время вспышки там, где она никогда не
бывала. Парадоксальным образом теория Иглмена приводит к тем же заключениям, что
и теория предвидения. Обе версии исходят из того, что иллюзорная точка отображает
наиболее адекватное представление мозга о
наиболее вероятном
месте ее появления с поправкой на то, что суждение о местонахождении точки
выносится с оглядкой назад, а не с учетом – за счет ретроспективы, а не посредством
прогнозирования.
Теперь вернемся к настоящему. Спросите себя: что происходит
прямо сейчас
? Чем уже определение настоящего мгновения, тем более вероятно, что ответить вы
сможете только постфактум и, скорей всего, неверно. Что немаловажно, ответ
неизвестен и не существует до тех пор, пока не будет задан вопрос. В процессе
реконструкции событий мозг задним числом открывает вокруг минувшего
происшествия временное окно протяженностью 80 миллисекунд, собирая все сведения
о событиях, которые произошли в то мгновение. Однако, в отличие от открытого
затвора кинокамеры, временное окно распахнуто не всегда. Время в представлении
человеческого сознания не течет непрерывным потоком кадров протяженностью 80
миллисекунд каждый, ожидающих пересмотра. Временное окно в виде паузы
длительностью 80 миллисекунд, по всей видимости, открывается по запросу, который
очень редко встречается в наших повседневных реалиях. «Кадр не появится раньше,
чем в нем возникнет потребность, сказал Иглмен. И тогда вы принимаетесь за
съемку».
Тысячи лет философы вели споры о природе времени: течет ли оно неразрывно, как река,
или мгновения выстраиваются в ряд, как жемчужины в низке бус? Что такое настоящее
открытый планер, неподвижно зависший над потоком времени, или всего лишь одно из
мгновений в безостановочной череде настоящего, или одиночный кадр в конце киноленты?
Какое предположение ближе к истине: гипотеза блуждающего момента или гипотеза
дискретного момента? Иглмен считает, что оба предположения далеки от истины. Ни
событие, ни мгновение не предстает перед мозгом по умолчанию, но и не остается сугубо
внешним фактом, покорно ожидающим внимания. По всей видимости, события и
мгновения встраиваются в наш внутренний ландшафт только в завершенном состоянии,
когда мозг прерывается на обработку информации о случившемся и синтезирует
полученные данные. Так что настоящее может существовать только постфактум и лишь
потому, что вы соизволили оторваться от дел и провозгласить о его наступлении.
* * *
Однажды утром я пришел к Иглмену в лабораторию опробовать один из экспериментов,
над которым в ту пору трудился ученый, уточняя опытные данные. Сам Иглмен называл
свой опыт «Девять в квадрате». Ученый включил компьютер, который еще не
оккупировали магистранты, и усадил меня за него. На экране появились девять больших
квадратов, расположенных в три столбика и три ряда, как на поле для игры в крестики-
нолики. Один из квадратов отличался по цвету от других. По указке Иглмена я подвел к
нему курсор и щелкнул по нему мышью, и сию минуту цветовая подсветка переместилась к
другому квадрату. Я навел курсор на подсвеченный квадрат, кликнул по нему, и подсветка
переместилась снова. Я проделал те же манипуляции, что и в первые два раза, после чего
загорелся уже четвертый квадрат. Пару минут я развлекался в том же духе, гоняясь за
подсветкой по всему экрану в порядке разминки. Как пояснил Иглмен, любому
эксперименту предшествует вводная часть, которая разъясняет испытуемому принцип
работы. Спустя несколько секунд, добавил ученый, меня всего на миг должно было
посетить отчетливое чувство обратного хода времени.
Рассуждая о «восприятии времени», мы, как правило, подразумеваем восприятие
длительности временных промежутков. Как долго продлится стоп-сигнал и не покажется ли
период ожидания длиннее, чем обычный отрезок времени той же продолжительности? Как
долго в кастрюле с водой кипит паста – не испорчу ли я обед? Однако существуют и другие
грани восприятия времени. Одна из них зовется синхронностью или единовременностью:
с нею мы сталкиваемся, когда два события происходят в точности в одно и то же время. Не
менее важна последовательность событий – полная противоположность синхронности,
которой часто пренебрегают. Рассмотрим два события, например вспышку света и звуковой
сигнал. Если они происходят не одновременно, значит, они следуют друг за другом в
определенном порядке. Распознавание последовательности помогает определить, которое
из событий произошло раньше. Наши дни кишат бесконечным множеством суждений о
порядке тех или иных действий, большая часть которых выносится в течение миллисекунд,
без серьезного обдумывания. Наше понимание причинно-следственных связей
основывается на способности правильно оценивать порядок событий. Вызывая лифт, вы
нажимаете кнопку, и мгновение спустя перед вами распахивается дверь или в
действительности дверь открылась сначала? Вероятно, решающую роль в формировании
модели восприятия причинности сыграл естественный отбор. Если вы идете по лесу и
слышите треск веток, вы можете извлечь выгоду для себя, выяснив, как услышанные звуки
соотносятся с вашими шагами. Тогда вам не составит труда догадаться, в каких случаях
треск, скорей всего, исходит от вас, а в каких – возможно, что и от тигра: если хруст
опережает ваши шаги или, напротив, немного запаздывает, не исключено, что хищник
рядом.
Привычка к интерпретации данных подобным образом так глубоко укоренилась в нашем
сознании, что само слово «интерпретация» кажется неприменимым в отношении данного
феномена. Очевидно, что мозг сознает, какое из событий произошло первым, а какое
вслед за ним, ведь иначе попросту быть не может. Однако результаты опытов Иглмена с
точками и вспышками дают понять, что мозг может неверно определить
последовательность событий, единовременных по своей сути; также не исключена
вероятность ошибки при определении порядка расположения предметов в пространстве.
«Механизм определения последовательности потрясающе гибок, заметил ученый. Мы
пытаемся выяснить, насколько пластично чувство времени». Для этого был разработан
следующий эксперимент: испытуемого усаживают перед монитором компьютера и
предлагают прослушать гудок. Непосредственно перед сигналом или сразу после него на
экране появляется небольшая вспышка. Испытуемого спрашивают, что было раньше
вспышка или гудок, и сколько времени прошло между двумя сигналами. Как правило,
участники эксперимента не испытывают затруднений при выполнении поставленных задач
и правильно определяют как последовательность сигналов, так и длительность интервала
между ними, даже если сигналы разделяет всего 20 миллисекунд одна пятидесятая
секунды. Предположим, что вам предстоит выполнить те же задания, но уже без помощи
гудка. Теперь ваше участие в эксперименте будет более активным: вместо прослушивания
сигнала вы должны нажать на одну из кнопок на пульте. Как и в прошлый раз, перед
нажатием на кнопку или прямо после этого на экране появляется вспышка. Если вы
заметили вспышку до нажатия на кнопку, вам удастся довольно точно определить
длительность интервала между вспышкой и нажатием на кнопку. Если вспышка следует за
нажатием на кнопку, длительность интервала будет оценена неверно. Собственно говоря,
если вспышка произойдет спустя 100 миллисекунд (одну десятую секунды) после того, как
вы нажали на кнопку, вам покажется, что интервала не было совсем, а вспышка появилась
одновременно с нажатием кнопки.
МОЗГ ОБЯЗАН СОСТАВИТЬ ЦЕЛОСТНУЮ КАРТИНУ СОБЫТИЙ, ДЕЙСТВИЙ И
ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННЫХ СВЯЗЕЙ ПУТЕМ ПОСТОЯННОЙ СОРТИРОВКИ
ВВОДНЫХ ДАННЫХ, ПОСТУПАЮЩИХ ОТ ОРГАНОВ ЧУВСТВ
Иглмен разработал программу эксперимента совместно со своим бывшим студентом
Чессом Стетсоном, который сейчас числится штатным нейробиологом Калифорнийского
технологического института. Исследователи обнаружили, что вслед за действием (в данном
случае нажатием кнопки) сразу наступает отрезок времени длительностью порядка 100
миллисекунд, в течение которого испытуемый утрачивает способность к распознаванию
последовательности каких-либо событий; возникает ощущение, что все случившееся за это
время происходит в один момент. Степень вовлеченности испытуемого в происходящее
оказывает решающее влияние на точность оценки времени. Мозг отчаянно жаждет
признания своих заслуг; он предполагает, что его действия всегда приводят к немедленным
последствиям. Вы совершаете элементарное действие, нажимая на кнопку, но тем не менее
ваш мозг полагает, что именно оно спровоцировало последующие события. «После каждого
совершенного действия мозг ведет себя так, как будто заполучил в свое распоряжение
универсальный тяговый луч, комментирует Иглмен. Он относит на свой счет все
события и сам же верит в это». В поле действия захватного луча реальная
последовательность действий, упорядоченная во времени, начинает растворяться, а десятая
доля секунды вообще не считается мерой времени и не принимается в расчет.
Манипулируя временем по своему усмотрению, мозг наделяет наше сознание странным, но
тем не менее приятным свойством, которое усиливает чувство принадлежности действия,
позволяя нам считать себя влиятельнее, чем мы есть на самом деле. В 2002 году после
серии экспериментов с добровольцами к похожему выводу пришел и нейробиолог Патрик
Хаггард с коллегами. Участникам опыта демонстрировали быстро движущуюся часовую
стрелку. Когда стрелка замирала, испытуемый нажимал кнопку на клавиатуре и отмечал по
часам время остановки. Но иногда вместо того, чтобы нажать на кнопку, отмечая время,
добровольцы прослушивали гудок: активное участие в эксперименте (нажатие кнопки)
сменялось пассивным (прослушивание звукового сигнала). Иногда условия эксперимента
непреднамеренно сочетали активные и пассивные действия: участники нажимали кнопку,
испускавшую гудок 250 миллисекунд спустя, а потом отмечали, когда они нажимали на
кнопку, а когда прослушивали звуковой сигнал, так как нажатие кнопки одновременно с
гудком невозможно. Хаггард установил, что в тех случаях, когда действия испытуемого
действительно становились причиной звукового сигнала, интервал между нажатием кнопки
и гудком оценивался как менее продолжительный, хотя на самом деле продолжительность
паузы не менялась. Добровольцы полагали, будто они нажали кнопку чуть позже обычного
в среднем примерно на 15 миллисекунд, а гудок, напротив, прозвучал намного раньше
на 40 миллисекунд. Провоцируя события, мы, похоже, мысленно сближаем причину и
следствие во времени, а наблюдаемый феномен Хаггард окрестил интенциональным
связыванием.
Как мозгу удается проделывать такие трюки? Скорее всего, как рассудил Иглмен, он
руководствуется индивидуальными ожиданиями, решая, когда нужно нажать кнопку или
когда прозвучит гудок, устанавливает отдельные последовательные планы-графики для
ежедневных действий и согласовывает их относительно друг друга. Согласование действий
во времени – предмет постоянной заботы головного мозга в рамках повседневного
функционала. Мозг обязан составить целостную картину событий, действий и причинно-
следственных связей путем постоянной сортировки вводных данных, поступающих от
органов чувств по разным проводящим путям и обрабатываемых с разной скоростью.
Исходя из поступающих сигналов, он должен определить, какие стимулы были получены
первыми, какие действовали одновременно, какие из них состоят в связи с другими
раздражителями, а какие сами по себе. Когда вы ловите теннисный мяч, зрелище удара
мячом по руке осознается мозгом раньше, чем тактильные ощущения от соприкосновения
спортивного снаряда с ладонью, но тем не менее сознание каким-то образом
синхронизирует два потока данных и выстраивает обобщенный чувственный опыт. Иными
словами, мозг получает две сводки данных – визуальную и тактильную, разделенные
паузой в несколько миллисекунд; как он узнает, что сведения относятся к одному и тому же
событию?
Более того, скорость поступления раздражителей склонна меняться в зависимости от
внешних условий, так что мозг должен уметь корректировать свои предположения о том,
когда произошло исходное событие. Допустим, некоторое время вы играли во дворе в
теннис, а потом зашли в темную комнату. Нейроны обрабатывают импульсы тусклого света
не так быстро, как импульсы яркого освещения, поэтому внутри помещения визуальные
сведения о вашей деятельности поступают в мозг медленнее, чем тогда, когда вы
находились на улице. В процессе генерирования моторного ответа на визуальный
раздражитель мозгу придется сделать поправку на изменение хронометражных процедур,
иначе вы будете выглядеть, как нескладный подросток, подбрасывая мяч перед подачей или
отбивая чужие подачи. К счастью, мозг вовремя переключается: устанавливает новые
нормативы хронометрирования и видоизменяет чувственные ожидания соответствующим
образом. В течение дня мозг производит повторную настройку внутренних систем
хронометрирования, стараясь обеспечить как можно более гладкую интерпретацию
реальности при смене занятия, среды пребывания и ритма деятельности, который может как
ускоряться, так и замедляться.
Как уверяет Иглмен, перенастройка систем внутреннего хронометрирования происходит в
тот момент, когда возникает чувство сближения во времени действия (нажатие кнопки) и
его результата (вспышка), а также в случае полного исчезновения интервала. В общих
чертах, мозг рассчитывает на то, что моторная деятельность немедленно и безотлагательно
приведет к ожидаемым результатам. Опознавая событие, вызванное действием,
совершенным в прошлом, а точнее, событие, которое следует за вашим действием с
интервалом менее десятой доли секунды, мозг переключается на новую систему
хронометрирования, в которой произошедшее событие будет отнесено к той же временной
категории, что и совершенное вами действие, а именно к нулевой отметке на шкале
времени. Таким образом причина синхронизируется со следствием. Десятая доля секунды
совсем небольшой отрезок времени, но им не стоит пренебрегать, так как в других
ситуациях его протяженности вполне достаточно для осознания. Очевидно, что в ряде
случаев мозг заключает, что осознанное восприятие временных последовательностей не в
его и не в наших интересах.
Иллюзия синхронности причины и следствия влечет за собой еще более удивительные
выводы. Если ваш мозг путем перенастройки восприятия времени может создать ощущение
полного совпадения во времени причины и следствия, не исключено, что посредством
манипуляций его можно вынудить к еще большему искажению восприятия временных
последовательностей и внушить, будто следствие предшествует причине. При помощи
Стетсона и двух других коллег Иглмен разработал эксперимент, который должен был
подтвердить или опровергнуть его мысль. Как и в прошлый раз, добровольцам было велено
жать на кнопку, чтобы вызвать световую вспышку, но при этом между нажатием кнопки и
вспышкой была предусмотрена пауза длительностью 200 миллисекунд, или в одну пятую
секунды. Пока продолжительность интервала не превышала 250 миллисекунд, участники
эксперимента почти мгновенно приспособились к запаздыванию ответа со стороны
автоматики и практически не замечали промедления. По их наблюдениям, вспышка
появлялась одновременно с нажатием кнопки. (В повседневной жизни мозг постоянно, хотя
и непреднамеренно, проделывает фокусы. Когда вы, к примеру, набираете письмо на
клавиатуре компьютера, с момента нажатия клавиши до появления буквы на экране
проходит около 35 миллисекунд, ускользающих от внимания. В ходе разработки схемы
эксперимента с обратной причинностью Иглмен замерил фактическую длительность
интервала, намереваясь ее факторизировать.)
Поскольку участники эксперимента приноровились к паузе, было решено ее устранить.
Внезапное появление вспышки непосредственно при нажатии кнопки оказалось для них
неожиданностью. При таких обстоятельствах начали твориться странные вещи:
испытуемые сообщали, что вспышка появлялась до того, как они нажимали на кнопку.
Ранее мозг каждого из участников эксперимента изменил настройки таким образом, чтобы
увязать запаздывающую вспышку и нажатие кнопки с началом отсчета времени. В
результате произведенной модификации вспышка, возникшая раньше, чем предполагалось
с учетом интервала, была расценена как событие, имевшее место до прохождения нулевой
отметки на временной шкале. Поэтому испытуемым казалось, что экран вспыхивает перед
нажатием кнопки. Причина и следствие время или как минимум хронологический
порядок поменялись местами.
С тех пор Иглмен практикует усовершенствованный вариант эксперимента под названием
«Девять в квадрате», в котором мне довелось участвовать. Я снова кликнул по квадрату,
который тут же изменил цвет; затем перевел взгляд на другой квадрат, к которому
переместилась подсветка, и щелкнул по нему мышкой. Я знал наперед, что
продолжительность интервала между кликом мыши и перемещением курсора составляет
100 миллисекунд, но совершенно не замечал паузы. Сам факт клика, на основании которого
мой мозг ставил себе в заслугу все, что только могло случиться позже, делал незаметной
последующую задержку. По этой причине я не заметил, когда примерно дюжину кликов
спустя интервал убрали, хотя следствие все-таки не ускользнуло от моего внимания. Я
очень удивился, когда цветной квадрат прямо перед кликом переметнулся на следующую
позицию, причем именно в тот участок поля, куда я планировал его переместить.
Признаться, тогда мне стало не по себе, если не сказать больше. Компьютер как будто
предвидел мое следующее движение и выполнил его вместо меня. Я прошел тест еще
несколько раз лишь затем, чтобы убедиться в реальности произошедшего, и всякий раз мои
наблюдения находили подтверждение: как только я собирался передвинуть курсор, цветной
квадрат самопроизвольно менял расположение и оказывался в точности там, куда я
намеревался его определить. Я знал, что это когда-нибудь случится, но трюк происходил
независимо от моей воли, повторяясь снова и снова. Я запомнил то ощущение во всех
подробностях: перемещение цветного квадрата явно опережало приближающийся щелчок
мыши. При малейшем движении кисти я ловил себя на том, что пытаюсь удержать палец от
нажатия на клавишу; хотя это было бесполезно квадрат уже отскакивал в сторону, что
свидетельствовало о том, что я его все-таки уже передвинул. Выходило, будто я пытался
помешать действию, которое уже совершил. Поскольку я ничего не мог с этим поделать,
потому что дело уже сделано, я нажимал на клавишу мыши. Прежде исследования Иглмена
доставляли мне удовольствие примерно в той же мере, что и аттракционы в карнавальный
день, но тогда у меня было такое чувство, будто я внезапно провалился в дыру, ведущую в
иное измерение.
БИОЛОГИЧЕСКАЯ ФУНКЦИЯ МОРГАНИЯ ЗАКЛЮЧАЕТСЯ В УВЛАЖНЕНИИ
РОГОВИЦЫ ГЛАЗА. ЭТОТ МЕХАНИЗМ ОДНОВРЕМЕННО ИГРАЕТ РОЛЬ
ВЫКЛЮЧАТЕЛЯ ДЛЯ МОЗГА, КОТОРЫЙ ЗАЖИГАЕТ И ГАСИТ СВЕТ
Как-то раз после лекции о феномене обратной причинности в колледже к Иглмену подошли
два слушателя и, отведя ученого в сторону, рассказали о любопытном случае в кампусе, где
только что установили новую систему телефонии, которая вела себя странно. Стоило
набрать номер кого-то из абонентов, телефон на другом конце провода начинал звонить
еще до того, как звонивший успевал набрать последнюю цифру. Как так вышло? Иглмен
подозревает, что иллюзия вызвана тем, что звонивший вынужден переключаться от
компьютерной клавиатуры с задержкой ответа на 35 миллисекунд к телефонной панели с
коротким интервалом ожидания отклика каждой кнопки. Сказывается влияние привычки:
мозг уже отрегулировал свою систему хронометрирования с учетом задержки ответа
компьютерной клавиатуры и теперь пытается воссоздать то же ощущение синхронности
при использовании телефона, однако испытывает глубокое удивление, столкнувшись с
немедленным откликом кнопок телефонной панели.
Иллюзия обратной причинности поначалу приводит в замешательство, хотя фактически она
обусловлена некоторыми аспектами нормального функционирования механизма
восприятия, который всегда отличался высокой способностью к адаптации. Постоянная
перестройка систем хронометрирования выступает единственным способом восстановить
нормальную последовательность событий и верно идентифицировать причину и следствие
в ситуации стремительного наплыва сенсорной информации, поступающей в мозг по
разным проводящим путям с разной скоростью. А самым быстрым способом переключения
между режимами хронометрирования поступающих сигналов представляется
взаимодействие с миром. Инициируя то или иное событие, вы полагаете, что его исход
предсказуем, и ожидаете немедленного следствия. Применив определение синхронности к
чувственному опыту, вы получаете некое подобие нулевой линии или нуль шкалы времени,
отталкиваясь от которой вы сможете определить последовательность поступления
сопутствующих данных. «Всякий раз, когда вы ударяете по чему-то ногой или рукой, мозг
полагает, что все, что произойдет потом, происходит в один и тот же момент, сообщил
Иглмен. Вы навязываете синхронность миру». Действовать значит ожидать, а ожидание
предполагает расчет по времени.
Открывшаяся перспектива дала начало одной из самых запредельных, по мнению Иглмена,
теорий. Вспомните, что работу мозга осложняют различные технические задержки и
запаздывания ответа: сигналы, оповещающие о яркой вспышке света, обрабатываются
нейронами намного быстрее сигналов тусклого освещения, исходящего из того же
источника; красный цвет распознается раньше зеленого, а оба цвета вместе раньше
синего. Если взглянуть на изображение или сцену, содержащую цвета красного, зеленого и
синего спектра, к примеру на американский флаг, растянутый на газоне, то отображение
увиденного мозгом будет слегка смазано во времени. Степень расплывчатости может
варьировать и далее в зависимости от того, стоите ли вы в тени или на солнце. Тем не менее
мозг почему-то регистрирует потоки данных как синхронные и вдобавок исходящие из
одного и того же источника. Как нижерасположенный нейрон догадывается, какие сведения
прибывали первыми, а три разных цвета относятся к одному и тому же предмету? Как
система узнает, что красный спектр излучения воспринимается раньше зеленого, зеленый –
раньше синего, а прием сигнала, следующего в режиме «сначала красный, затем зеленый,
потом синий», подразумевает, что источником исходных данных выступает одно и то же
событие, одновременно генерирующее три разнородных импульса? В противном случае
американский флаг виделся бы потоком цветов, проступающих друг за другом: первыми
показались бы красные полосы, потом россыпь звезд на синем поле, а под конец дошла бы
очередь до газона, оттеняющего полотно. Вся полнота зрительных образов в итоге слилась
бы в один огромный психоделический вихрь.
Для выстраивания единого образа мозг должен иметь возможность периодической
перенастройки потоков визуальных данных и периодического сброса настроек времени.
Иглмен предполагает, что нужный эффект может быть достигнут за счет моргания.
Биологическая функция моргания заключается в увлажнении роговицы глаза, но тот же
механизм одновременно играет роль выключателя для мозга, который поочередно зажигает
и гасит свет. Когда свет загорится вновь после первого отключения, органы чувств,
возможно, видят что-то вроде размытой красно-зелено-синей кляксы, но многократные
повторы по тысяче раз на дню делают свое дело, и мозг начинает понимать, что красно-
зелено-синее пятно, вспыхивающее в сознании на несколько десятков миллисекунд,
равнозначно синхронному поступлению визуальных сигналов. Мы полагаем моргание
пассивным актом, хотя оно может быть таким же результатом активного волеизъявления,
как и нажатие кнопки, способствующим утверждению наших намерений в воспринимаемой
картине мира. Похоже, моргание служит своего рода тренажером для сенсорных систем,
обеспечивающим принудительную перезагрузку чувственного восприятия. Синхронизация
сигналов извне достигается не за счет восприятия событий как одновременных, а
посредством определенных действий со стороны зрительного аппарата. Каждое движение
век как будто говорит: «Повелеваю называть увиденное настоящим», а наши действия и
акты восприятия, которые незамедлительно последуют за ним, реорганизовывают себя в
соответствии с полученным указанием. Итак, это происходит прямо сейчас. Это
происходит сейчас. Это происходит сейчас…
Пауза
Однажды мне предложили сделать доклад на подиумной дискуссии в Италии. Мое
выступление значилось последним в расписании, так что я провел день, слушая доклады
коллег. Все докладчики, кроме меня, были итальянцами и говорили по-итальянски, а я не
знаю итальянского языка. Незнакомые слова кружились вокруг меня в неистовом вихре;
время от времени я одобрительно кивал, имитируя понимание, когда мне казалось, что с
кафедры прозвучало нечто забавное или глубокомысленное. Я сам себе казался Плутоном,
обозревающим отблески далекого Солнца из самого темного закоулка Солнечной системы
наедине с мечтами о безмятежной жизни среди планет земной группы.
После выступления четвертого или пятого докладчика я заметил комплект наушников на
столе напротив. Оказывается, тексты докладов синхронно переводили с итальянского на
английский и наоборот из стеклянной будки в отдаленном углу, которая неожиданно
бросилась в глаза. Благодаря переводу понимать итальянскую речь стало немного проще;
включив наушники, я заключил, что выступавший в тот момент академический философ
проводит какие-то параллели между Чарльзом Дарвином и ньютоновской физикой. То ли
он немилосердно перескакивал с одной мысли на другую, то ли тема доклада выходила за
пределы моего разумения, а может, имели место оба обстоятельства, но, так или иначе,
перевод застопорился. В наушниках начали появляться долгие паузы, изредка прерываемые
попытками молодой переводчицы разобраться в смысле пространной речи и донести до
слушателей ее суть. Я бросил взгляд на будку синхронистов и увидел за стеклом два
силуэта. Вскоре женский голос в наушниках сменился голосом молодого мужчины, в
исполнении которого перевод с итальянского на английский звучал быстрее и четче.
Когда наконец-то подошла моя очередь, наушниками решили воспользоваться всего два
или три человека в аудитории, что навело меня на невеселые мысли относительно других
слушателей. Я принес извинения за то, что не говорю по-итальянски и приступил к
докладу, но при этом старался говорить медленно, смутно догадываясь, что это поможет
переводчику. Скоро я понял, что допустил ошибку: произнося слова в два раза медленнее
обычного, я лишил себя половины отпущенного мне регламента – мое выступление было
рассчитано на сорок минут. Я пытался редактировать речь на ходу – опускал примеры,
срезал плавные переходы между тезисами и отсекал целые виражи мысли. В результате чем
дольше я говорил, тем сильнее становилось ощущение полной бессмысленности моих
речей, а лица слушателей в наушниках были так же непроницаемы, как и лица людей без
наушников.
В 1963 году французский психолог Поль Фресс в своей книге «Психология времени»
произвел ревизию всех исследовательских работ прошлого века, посвященных
проблемам восприятия времени, предприняв первую попытку охватить всю отрасль в
целом. В книге были рассмотрены все аспекты времени от последовательности
событий до воспринимаемой длительности субъективно ощущаемого настоящего,
которое Фресс, обобщая результаты многочисленных исследователей, определяет как
«время, затрачиваемое на произнесение фразы, в которой содержится от 20 до 25
слогов», пожалуй, пять секунд максимум. Мое личное настоящее не может
ощущаться как более короткое или более длительное. В дополнение Фресс утверждал,
что во многих случаях наше чувство времени и восприятие его длительности
«обусловлены фрустрацией, которую испытывает сознание, сталкиваясь со временем.
Время либо означает задержку в удовлетворении наших теперешних желаний, либо
вынуждает нас осознать конечность счастья, которое мы испытываем в настоящий
момент. Ощущение длительности времени появляется вследствие сравнения того, что
есть, с тем, что будет». В частности, скука представляет собой «чувство, возникающее
в результате несовпадения длительности двух промежутков времени»: в одном из них
вы застряли, а во втором хотели бы находиться. В сущности, перед нами парафраз
выражения Августина о «растяжении души»
[51]
, которое я всегда осознавал чересчур остро, в чем уже сознавался. Наверное, во время
доклада мне следовало бы чувствовать себя Солнцем, осеняющим слушателей светом
знаний, но я по-прежнему чувствовал себя Плутоном, попавшим под прицел множества
телескопов, с помощью которых любопытствующие обитатели планет земной группы
надеялись узнать что-то новое о далекой и непостижимо чужой глыбе вечной
мерзлоты.
В тот же вечер для участников подиумной дискуссии был организован званый обед, во
время которого я познакомился со своим переводчиком, которого звали Альфонс. Он
учился в магистратуре и был намерен получить степень по лингвистике, а по-французски и
по-португальски изъяснялся так же бегло, как и по-английски. Высокий худощавый брюнет
в круглых очках, он производил впечатление итальянского Гарри Поттера.
Мы сошлись во мнении, что понятие синхронного перевода по сути представляет собой
оксюморон. Правила синтаксиса и порядка расположения слов в предложении в разных
языках неодинаковы, поэтому дословный перевод с одного языка на другой невозможен.
Переводчик всегда отчасти запаздывает: какое-то время он вынужден ограничиваться
ролью слушателя: ему необходимо услышать что-то вроде ключевого слова или фразы и
держать услышанное в памяти до тех пор, пока в речи оригинала не прозвучат
высказывания, наделяющие сказанное смыслом. Теперь можно начинать переводить вслух,
даже если докладчик в это время излагает новые понятия и идеи. Но если переводчик
выжидает слишком долго, он многим рискует: к примеру, забыть, как звучит ключевая
фраза в оригинале, или сбиться с ритма, не уследив за ходом повествования. Понятие
синхронности применимо только к тем видам деятельности, которые реализуются
исключительно в контексте настоящего. Фактически синхронный перевод представляет
собой не что иное, как растянутое во времени грамматическое оформление памяти, которое
подается как само собой разумеющееся.
СИНХРОННЫЙ ПЕРЕВОД ПРЕДСТАВЛЯЕТ СОБОЙ НЕ ЧТО ИНОЕ, КАК
РАСТЯНУТОЕ ВО ВРЕМЕНИ ГРАММАТИЧЕСКОЕ ОФОРМЛЕНИЕ ПАМЯТИ,
КОТОРОЕ ПОДАЕТСЯ КАК САМО СОБОЙ РАЗУМЕЮЩЕЕСЯ
По словам Альфонса, задача усложняется еще больше, если языки оригинала и перевода
принадлежат к разным семействам: к примеру, переводить с немецкого на французский
намного проще, чем с итальянского на французский или с немецкого на латынь. В
немецком языке, как и в латыни, глагол, как правило, ставится в конце предложения, так
что переводчику часто приходится ждать заключительной части предложения, прежде чем
уяснить суть изложенного в начале и приступить к переводу. Если целевой язык
французский, в котором глагол стоит в начальной части предложения, переводчику
остается либо дожидаться конца предложения оригинала, либо попытаться угадать, о чем
говорится в предложении.
Я ответил Альфонсу, что нередко сталкиваюсь с похожей проблемой, хотя имею дело
исключительно с английским языком. Проводя интервью, я долгое время пользовался
магнитофоном, стараясь запечатлеть на ленте каждое слово. Однако, выигрывая в точности,
я проигрывал во времени: расшифровка часового интервью занимала около четырех часов,
в ходе которых мне попадалось лишь несколько вдумчивых замечаний или метких цитат.
Как выяснилось, делать заметки от руки немногим удобнее: мой почерк и так ужасен, а в
спешке становится еще кошмарнее. Иногда во время телефонной беседы я успеваю набрать
несколько фраз на компьютере, пока собеседник развивает мысль, хотя моя скорость
печати не поспевает за темпом речи большинства людей, заметки, по крайней мере,
выглядят более разборчиво. Когда я просматриваю свои записи, взгляд довольно часто
цепляется за бессмысленные наборы слов вроде: «Если что-то удивительное, то быстрее».
В данном случае мне повезло: я исправил запись вскоре после того, как она была сделана,
поэтому я помнил, что в действительности сказал интервьюируемый: «Если что-то
удивительное привлечет ваше внимание, вы быстрее среагируете на раздражитель».
Пересматривая отрывочные записи, я могу понять, что именно пошло не так. Я начинал с
незыблемых основ, умудрившись точно записать три первых слова «Если что-то
удивительное». Но мой респондент говорил слишком быстро, и я потерял нить разговора. В
итоге я решил постараться восстановить в памяти ключевой момент высказывания (глагол
«привлечет») и бегло записал его, как только мой визави сделал паузу. Как жонглер, я
подбросил его слова в ближайшее будущее (а именно в краткосрочную память) и поймал их
секундой позже, одновременно записывая на слух другие слова, следовавшие за глаголом.
Как только собеседник продолжил говорить и, как ни прискорбно, больше не сделал ни
одной паузы, я успел набрать пару слов («то скорее»), насколько я могу вспомнить. На
протяжении беседы, длившейся около часа, подобное неосознанно повторялось бессчетное
количество раз. Удивительно, как я вообще умудрился вынести из нее какие-то сведения.
(Возможно, я бы лучше справился со своей задачей, если бы последовал примеру Альфонса
и записывал бы ключевые фразы, не пытаясь их запомнить.)
По мнению Альфонса, переводчик выступает в роли фигуры, которая наверняка бы
показалась знакомой Блаженному Августину, балансирующей на туго натянутом канате
между памятью и предчувствием. По оценкам Альфонса, среднестатистический переводчик
может восполнить интервал длительностью от пятнадцати секунд до минуты, который
разделяет восприятие речи на слух и перевод услышанного на иностранный язык. Чем
выше квалификация переводчика, тем больше длительность паузы и тем больше
информации он может удерживать в голове, прежде чем начать переводить. К переводу
можно подготовиться заранее – за два или три дня до мероприятия вполне реально освоить
лексику, с которой придется иметь дело. Под конец Альфонс заметил, что хорошо
задавшийся перевод чем-то напоминает серфинг: «О словах нужно думать как можно
меньше, не тратя на них лишнего времени, сказал молодой человек. Необходимо
сосредоточиться на том, чтобы поймать волну, и вслушаться в ритм речи. Останавливаться
нельзя, иначе вы отстанете, потеряете время и в конце концов растеряетесь в потоке слов».
Представьте себе предложение, которое начинается
отсюда
, прирастает парой-тройкой слов, а затем увиливает в сторону одним-двумя
придаточными и заканчивается
здесь.
Я сочинил такое предложение за несколько секунд, хотя, возможно, могли пройти
годы, прежде чем я сподобился бы перенести задуманное на бумагу. Однако вы
прочтете мое послание, скорей всего, за пару секунд этого достаточно, чтобы вы
прочли его и осознали, что вы прочитали. В некоторой степени допущения это и есть
настоящее.
В строгом смысле слова, разумеется, дело обстоит иначе. Когнитивная деятельность
большей частью осуществляется на данном отрезке времени, хотя наш мозг, или сознание,
если вам будет угодно, поскольку не всегда понятно, откуда исходит инициатива,
прикладывает колоссальные усилия, пытаясь выделить его из образа сознаваемого «я».
Когда вы читаете, не отдавая себе в этом отчета, ваши глаза бегают по странице, пытаясь
предвосхитить еще непрочитанные слова, ожидающие своей очереди, либо возвращаясь к
словам, прочитанным ранее. Как показали исследования, на перечитывание уходит почти
тридцать процентов времени, затрачиваемого на чтение. Как уверяют организаторы
некоторых курсов скорочтения, ваша техника чтения увеличится в разы, если вы
воздержитесь от возвращений к прочитанному, отделяя предшествующие строки от
предыдущих с помощью индексной карточки.
В своей книге «Работа разума: время и сознательный опыт» немецкий психолог и
нейробиолог Эрнст Пёппель описывает эксперимент, который он произвел на самом себе,
задавшись целью выяснить, насколько прерывистым может быть процесс чтения. Он
выбрал небольшой отрывок из монографии Зигмунда Фрейда по психологии
бессознательного:
«ЗАМЕТКА О БЕССОЗНАТЕЛЬНОМ В ПСИХОАНАЛИЗЕ
Мне бы хотелось в нескольких словах разъяснить особый смысл, который вкладывает
психоанализ в понятие бессознательного. В иных дисциплинах термин „бессознательное“
используется в другом значении.
Мысль, как и любой другой компонент психического, может сейчас присутствовать в моем
сознании, равно как и покинуть его секундой позже, а затем спустя некоторое время
появиться вновь, не претерпев ни малейших изменений, и так несколько раз».
Пока ученый читал отрывок, специальное устройство отслеживало движения его глаз вдоль
страницы, фиксируя направление и продолжительность взгляда. Затем исследователь
начертил примерный график движения глаз: при чтении первой строки текста слева
направо кривая идет вверх и резко падает обратно вниз, когда он дочитывал первую
строчку до конца и переходил ко второй. Хотя сам исследователь ощущает чтение как
непрерывный процесс, в действительности это, конечно же, не так. Траектория, по которой
движется взгляд Пёппеля, напоминает цепочку следов: глаза ученого на две-три десятые
доли секунды замирают над буквами, пока мозг осмысливает прочитанное, а затем
совершают скачок к следующему пункту.
Затем Пёппель перешел к чтению более сложной литературы, выбрав отрывок из сочинения
Иммануила Канта «Критика чистого разума» примерно той же длины. Увеличение затрат
времени на чтение наглядно иллюстрирует возросшую сложность текста: на каждую
строчку Канта Пёппель затрачивал почти вдвое больше времени, чем при чтении Фрейда,
так как для осознания прочитанного ему приходилось делать вдвое больше остановок.
Под конец Пёппель отобразил на графике свою попытку читать текст, написанный на
китайском языке, которого он, по собственному признанию, «как ни прискорбно,
совершенно не знал». Экспериментатор в течение нескольких секунд пытается вникнуть в
смысл одного-двух иероглифов, но, с трудом преодолев две трети первой строки, оставляет
безуспешные попытки и переходит к концу строки.
Пёппель полагает, что наше осознание того или иного промежутка времени как настоящего
фактически обусловлено когнитивной деятельностью, выраженной в чтении слогов,
скачкообразных движениях глаз и осмыслении прочитанного, и не может быть достигнуто
путем самонаблюдения. Более того, отмечает ученый, распределение действий в каждый
текущий момент подчинено строгому распорядку; проговаривание слогов в определенной
последовательности и перемещение глаз от одного напечатанного слова к другому
совпадают во времени «подобно тому, как вагоны одного поезда следуют одному
расписанию». Но как именно происходит синхронизация?
В 1951 году специалист по психологии из Гарвардского университета Карл Лешли
рассмотрел взаимоотношения времени и языка в работе «Проблема последовательности
действий в поведении», которая сейчас считается классикой. Лешли указывал, что для
осознания смысла слов важно, чтобы они были расположены в определенном порядке.
Фраза «Ягненок Мэри у был» лишена смысла, но стоит переставить местами слова и
получится вполне внятное высказывание: «У Мэри был ягненок». Как заметил мой
итальянский переводчик, правила синтаксиса в разных языках отличаются друг от друга. К
примеру, в английском языке прилагательное обычно предшествует существительному,
которое оно определяет («yellow jerse «желтое джерси»), а во французском языке
прилагательное следует за существительным («maillot jaune»). Правила синтаксиса
достаточно гибкие и во многом выступают предметом общественного консенсуса, а также
претерпевают изменения со временем. Тем не менее в любом языке порядок слов в
предложении, несомненно, важен: он придает значение высказываниям.
В большинстве случаев мы воспринимаем смысл синтаксических конструкций
бессознательно: он как будто раскрывается сам собой в течение кратчайшего срока
времени, которое ускользает от сознательного восприятия. (Наш мозг всегда готов
приступить к упорядочиванию поступающей информации. Когда вы бросили первый взгляд
на фразу «Ягненок Мэри у был», вы могли даже не заметить, что с ней что-то не так,
потому что ваш мозг сразу восстановил правильный порядок слов с тем, чтобы
предложение приобрело первоначальный смысл.) А иногда мы сами нарушаем
установленный порядок. В своем сочинении Лешли упомянул, что за ним водится привычка
переставлять буквы местами во время печати на машинке: к примеру, он печатает «тэи»
вместо «эти» или «пбыстрое исьмо» вместо «быстрое письмо». (Собственно говоря, пока я
набирал предыдущее предложение, я случайно напечатал «нарибал» вместо «набирал», но
потом исправил свою ошибку.) Что характерно, опечатки чаще всего случаются из-за сбоя
механизма предвидения: буква или слово, которые должны быть напечатаны в следующий
раз, появляются раньше, чем до них дойдет очередь, как будто мысленный взор (кто хочет,
может изобрести более меткий термин) забегает вперед, отвлекая пальцы от выполнения
непосредственных задач. Каким образом мы устанавливаем правильную
последовательность событий во времени, не задумываясь о ней? По выражению Лешли, это
«важнейшая и в то же время наиболее игнорируемая проблема нейропсихологии».
ПОСТРОЕНИЕ ФРАЗ И СВЯЗЫВАНИЕ СЛОВ В ПРЕДЛОЖЕНИЯХ В
СООТВЕТСТВИИ С СИНТАКСИЧЕСКОЙ НОРМОЙ ОСУЩЕСТВЛЯЕТСЯ ПО
МЕНТАЛЬНОЙ СХЕМЕ ПОСРЕДСТВОМ НЕКОТОРОГО АНАЛОГА ЧАСОВ
Согласно Пёппелю, в роли механизма упорядочивания временных последовательностей,
который имел в виду Лешли, не называя его прямо, выступают часы. «Построение фраз и
связывание слов в предложениях в соответствии с синтаксической нормой осуществляется
по ментальной схеме посредством некоторого аналога часов, пишет Пёппель.
Внутренние часы мозга обеспечивают одновременное выполнение административных
операций во всех корковых областях, задействованных в формировании состава слов,
добиваясь своевременной реализации функций, закрепленных за каждой областью мозга, в
соответствии с общим распорядком». Функциональный аналог часов внутри головного
мозга «создает возможность выражения мысли посредством упорядоченных слов», в
противном случае мы бы даже не смогли заявить о себе.
«Все сложные формы поведения требуют времени, коротко пояснил мне Дин Буономано,
нейробиолог из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, в день нашей первой
встречи. Без понимания временной составляющей поведения невозможно окончательно
выяснить, каким образом мозг ориентируется в мире». Буономано принадлежит к
немногочисленной когорте исследователей, изучающих субъективное ощущение времени в
масштабах миллисекунд; он выступал соавтором многих коллег по цеху, включая Иглмена,
не прекращая попыток соотнести наше повседневное восприятие времени с деятельностью
нейронов и разобраться в механизме формирования чувства времени. Как утверждает
Буономано, нейробиология молодая наука, охваченная азартом разгадывания
головоломок, которые нам подбрасывает мозг, среди которых далеко не последнее место
занимает проблема интерпретации данных о пространственных параметрах.
К примеру, вы в состоянии отличить строго вертикальную линию от почти вертикальной
благодаря отдельным нейронам коры головного мозга, которые были открыты в 1960-х
годах. Каждая нервная клетка выдает индивидуальную реакцию на разные ориентирования
линий. Точки в пространстве соотносятся с устройством нейронов сетчатки примерно так
же, как ноты с клавишами фортепиано. Но попробуйте расспросить нейробиологов о том,
каким образом мозг догадывается, что одна линия задерживается на экране дольше других,
и они, скорей всего, будут изрядно озадачены.
«Я полагаю, что проблемой восприятия времени долго пренебрегали только потому, что
наука еще не достигла нужной степени развития для досконального изучения таких
вопросов», рассуждает Буономано. Даже само упоминание времени может породить
множество определений и множество оговорок. «В отрасли творятся презабавные вещи,
признался ученый. Никто не в состоянии внятно описать предмет изучения».
Я встретился с Буономано в холле кафе, после чего мы проследовали по аллее пальмовых
деревьев в офис ученого, расположенный на другом конце кампуса. Еще восьмилетним
мальчиком Буономано попал под чары времени, когда его дед, по специальности физик,
подарил ему на день рождения секундомер, и с тех пор мальчишка пристрастился к
хронометрированию, обстоятельно замеряя затраты времени на выполнение различных
задач, изобретаемых на ходу, например на составление паззла или прогулку по кварталу.
Когда Буономано опубликовал статью в научном журнале «Нейрон», подводившую итог
исследованиям временных аспектов функционирования мозга, на обложку поместили
фотографию того секундомера.
По словам Буономано, предпринимая попытку осмысления времени в категориях
миллисекунд, важно четко разграничивать понятия временной последовательности и
продолжительности во времени. Временная последовательность представляет собой
порядок следования событий, а продолжительность это временной промежуток,
характеризующий длительность того или иного события. Природа данных феноменов
различна, однако они проявляются одновременно, изобретая для этого самые хитроумные
способы. Простейшим примером может послужить код Морзе, изобретенный в 30-х 40-х
годах XIX века для нужд телеграфа, язык, который полностью состоит из одних только
сигналов и промежутков затишья между ними. Современная версия международного кода
Морзе использует пять лингвистических единиц: базовая точка, или дит; тире, равное по
длительности трем точкам, пауза длиной в один дит, которая располагается между точками
и тире в пределах одной буквы; пауза длиной в три дита, которая ставится между буквами,
и пауза длиной в семь дит, разделяющая слова.
Чтобы правильно изъясняться при помощи кода Морзе и адекватно интерпретировать
ответные сообщения, необходимо знать как порядок следования сигналов, так и
длительность каждого из них. Стоит изменить последовательность импульсов в кодировке,
и цифра 4 превращается в цифру 6, а неправильное определение длительности
центрального элемента в кодовом обозначении латинской буквы D превращает ее в букву
G.
Хороший шифровальщик способен отправлять и декодировать порядка сорока слов в
минуту, рекордный показатель составляет более двухсот слов в минуту. При такой скорости
передачи данных длительность отдельной точки может составлять от тридцати
миллисекунд (три сотых секунды) до шести миллисекунд (шесть тысячных секунды). В
одном из выпусков Wall Street Journal было опубликовано интервью с Чаком Адамсом,
астрофизиком на пенсии и шифровальщиком-любителем, на досуге переводившим романы
в код Морзе. После выхода в эфир «Войны миров» Г. Дж. Уэллса в переложении на код
Морзе со скоростью трансляции сто слов в минуту Адамс получил электронное письмо от
слушателя, который жаловался, что паузы между словами все-таки длинноваты – целых
восемь точек вместо стандартных семи. Мужчину раздражало промедление, которое при
заданной Адамсом скорости трансляции равнялось всего двенадцати тысячным секунды.
Для точного распознавания столь коротких временных промежутков, причем не
однократного, а повторяемого сотни и тысячи раз в секунду, требуется обостренное чувство
длительности времени. Пёппель был прав: для овладения языком нужны внутренние часы
знать бы только, где они находятся и по какому принципу работают. Буономано
предупреждал, что его высказывание о часах с миллисекундной стрелкой не стоит
воспринимать буквально; модели, которые обычно выстраивают ученые для описания
процессов, происходящих в сознании, зачастую неспособны отобразить все аспекты
функционирования нейронов с фактологической точностью. Общепринятое объяснение
механизма оценки длительности временных промежутков апеллирует к тому, что принято
называть генераторно-аккумуляторной моделью времени. На что это похоже? Представьте
себе, что где-то в недрах мозга угнездилось некое подобие часов возможно, это группа
нейронов, совершающих равномерные колебания в едином ритме. Колебания нейронов
«тикают» генерируют тактовые импульсы, которые каким-то образом аккумулируются и
откладываются в памяти. Длительность отрезка времени, за которое совершается
определенное количество импульсов, составляет, к примеру, девяносто секунд. Когда число
отложившихся в памяти импульсов намного превышает заданное количество, у вас перед
глазами как будто вспыхивает красная сигнальная лампочка, уведомляющая о том, что вы
заговорились и затянувшуюся речь пора заканчивать.
ВХОДЯЩИЕ СИГНАЛЫ НИКОГДА НЕ ПОСТУПАЮТ В ПРЕБЫВАЮЩУЮ В
СОСТОЯНИИ ПОКОЯ НЕЙРОСЕТЬ – НА МОМЕНТ ПРИЕМА ИМПУЛЬСОВ
СИСТЕМА УЖЕ НАХОДИТСЯ В ВОЗБУЖДЕННОМ СОСТОЯНИИ
Однако в действительности нейроны едва ли будут функционировать настолько слаженно.
«Очень трудно описывать деятельность мозга путем поиска аналогий в повседневной
жизни», признался Буономано. Кроме того, ученый полагает, что миллисекундные часы
не привязаны к каким-либо конкретным структурам клеток мозга. С большей вероятностью
можно предположить, что функция определения длительности с точностью до миллисекунд
осуществляется нейронной сетью, которая организуется ситуативно и не имеет четкой
локализации. «Определение длительности времени выступает таким основополагающим
аспектом нервной деятельности, что со стороны мозга было бы странно полагаться на
ведущий генератор синхроимпульсов, утверждает ученый. В существовании эталонных
часов нет необходимости, это сделало бы устройство мозга слишком уязвимым».
Когда раздражающий импульс достигает мозга например, когда сигнал точки кода Морзе
возбуждает слуховой нерв или глаз видит вспышку, по цепочкам нейронов проходит
волна электрического возбуждения. Сигнал передается от одного нейрона к другому
посредством нейромедиаторов через небольшую щель, которую называют синапсом.
Нейромедиаторы приводят следующую клетку в возбужденное состояние, побуждая ее
генерировать собственный электрический импульс. Представьте себе ученого, который
бросает коллеге ключи от двери через весь коридор. В случае с нейронами бросок занимает
ничтожное количество времени – вероятно, от десяти до двадцати миллисекунд. За это
время нейрон успевает прийти в возбужденное состояние и выйти из него, передав импульс
далее по цепи. Если в ходе передачи одного нейроимпульса поступит еще один, нейрон
примет его, находясь в ином возбужденном состоянии, чем при приеме предыдущего
импульса. Карл Лешли отмечал, что данную ситуацию наилучшим образом иллюстрирует
метафора, изображающая «мозг в виде озерной глади». Воспринятый стимул генерирует
импульс, который входит в сеть нейронов, поднимая рябь возбуждения, как будто в воду
был брошен камень. Далее следует новый импульс, который слегка видоизменяет рисунок
волн на растревоженной поверхности воды, добавляя к ней новые узоры, и так далее. Вся
эта чехарда в мозговом веществе никогда не прекращается. Нейроны отнюдь не
бездействуют в ожидании очередной точки кода Морзе, которая должна побудить их к
действию; они постоянно при делах: за передачей одного нейроимпульса после
кратковременного отдыха тут же следует передача второго. «Входящие сигналы никогда не
поступают в статичную или пребывающую в состоянии покоя нейросеть на момент
приема импульсов система уже находится в возбужденном состоянии, активирована и
упорядочена», писал Лешли.
Рябь возбуждения, проходящая по нейросети, довольно эфемерна и держится всего лишь
несколько миллисекунд, пояснил Буономано. Тем не менее существует короткий
промежуток времени, в течение которого в нейросети сохраняется информация о том, что
случилось мгновение назад. Нейросеть может находиться в двух состояниях, которые
мгновенно сменяют друг друга: активированное состояние, обусловленное передачей
последнего принятого импульса, и кратковременный след передачи предыдущего импульса,
обнаруживающий незначительные отличия от текущего активированного состояния,
который Буономано называет латентным состоянием. Это состояние, выступающее одной
из разновидностей краткосрочной памяти, составляет сущность гипотетических
миллисекундных часов. Соотнесение двух состояний нейросети по таким параметрам, как
последовательное присутствие, отсутствие или количество пиков возбуждения в
подсистеме нейронов, информирует мозг о количестве времени, прошедшем с момента
перехода нейросети из одного состояния в другое. Миллисекундные часы это не столько
счетчик времени, сколько детектор кодовых комбинаций, который сравнивает
последовательные снимки ряби на поверхности пруда и конвертирует пространственные
параметры во временные: состояния А и G при наложении дают понять, что прошло 100
миллисекунд; разница между состояниями D и Q соответствует 500 миллисекундам и так
далее. Буономано смоделировал на компьютере работу нейросетей, включающих латентные
состояния, и убедился в работоспособности модели симуляторы нейросетей могут
распознавать разные интервалы времени.
По словам Буономано, разработанная им модель позволяет сделать важный вывод. Если два
раздражителя, к примеру два идентичных звуковых тона, поступают непосредственно друг
за другом в течение 100 миллисекунд – быстрее, чем сеть успевает сменить настройки, то
второй импульс поступит в нейросеть прежде, чем уляжется волна возбуждения, поднятая
первым импульсом. Более того, латентное состояние нейросети будет оказывать влияние на
функционирование нового активированного состояния. «Текущий импульс, генерируемый
нейроном, зависит от событий недавнего прошлого», сообщил Буономано. Иными
словами, два идентичных раздражителя, следующие с небольшим интервалом,
воспринимаются как разные по длительности. Для наглядной демонстрации своего
наблюдения Буономано разработал серию любопытных экспериментов. В одной из версий
опыта добровольцы прослушивали два коротких тона за короткий промежуток времени,
после чего их просили оценить продолжительность паузы между двумя тонами.
Длительность интервала изменялась по ходу эксперимента, и участники довольно легко
справлялись с заданием до тех пор, пока Буономано не добавил третий «отвлекающий» тон,
по частоте и длительности равный двум основным тонам, звучавший непосредственно
перед двумя основными тонами. Если третий тон опережал два первых тона менее чем на
100 миллисекунд, испытуемые допускали намного больше ошибок и неточностей в
попытках определить продолжительность паузы между целевыми тонами.
В данном случае, разъясняет Буономано, отвлекающий сигнал изменяет восприятие
длительности первого тона, в результате чего испытуемый неверно оценивает
продолжительность паузы. В другой версии эксперимента добровольцы прослушивали два
тона с небольшим интервалом, причем один из них звучал более длительное время. Затем
требовалось ответить на вопрос, какой тон прозвучал первым. Если отвлекающий звук
раздавался за 100 миллисекунд до первого тона, испытуемые ошибались намного чаще, так
как им было сложно определить, какой тон звучал дольше, и, как следствие, определить
верную последовательность звуков. В масштабах миллисекунд длительность и
последовательность событий во времени тесно переплетаются друг с другом. Другие
исследователи и в самом деле замечали, что люди, страдающие некоторыми формами
дислексии, часто испытывают трудности с определением правильной последовательности
двух фонем, следующих непосредственно друг за другом. Не исключено, что проблема
кроется в неспособности дислексиков правильно оценивать длительность звуков и пауз
между ними в масштабах миллисекунд. Так или иначе, модель Буономано дает основание
утверждать, что мозг действительно может иметь в своем распоряжении миллисекундные
часы, но они не будут ни тикать, ни отсчитывать ходы.
Сброс
В 1892 году пятидесятилетний Уильям Джеймс, «воспылавший неприязнью к
лабораторным занятиям», как он сообщал в письме, сдал полномочия руководителя
лаборатории психологии Гарвардского университета Хьюго Мюнстербергу, немецкому
специалисту по экспериментальной психологии, с которым подружился три года назад в
Париже во время Первого международного конгресса психологов. Мюнстерберг изучал
психологию в Лейпциге под руководством Вильгельма Вундта, наставника Джеймса. По
мнению ряда историков науки, Мюнстерберг первым применил принципы психологии в
сфере индустрии и рекламе, разработав психологические тесты для Управления железных
дорог Пенсильвании и Бостонской компании надземных железных дорог, облегчавшие
процедуру отбора инженеров и вагоновожатых, не склонных к риску. Спустя некоторое
время, подведя итог исследованиям, ученый предложил способ повышения
производительности труда путем перепланировки офиса таким образом, чтобы клеркам
было сложно переговариваться во время работы. Перу Мюнстерберга принадлежит
множество книг, в том числе «Психология бизнеса» и «Психология и эффективность
производства», а также несколько популярных статей. В частности, статья с заголовком
«Как найти работу на всю жизнь», опубликованная журналом McClure’s Magazine в 1910
году, в которой говорилось о том, что психологические эксперименты могут помочь
человеку «найти свое истинное призвание» в противовес «беспечному подходу
американцев к выбору карьеры».
СПОСОБНОСТЬ КИНО СОВЕРШАТЬ МГНОВЕННЫЕ ПЕРЕХОДЫ ОТ ПРОШЛОГО
К БУДУЩЕМУ ПОСЛУЖИЛА ПРАКТИЧЕСКИ БЕЗУПРЕЧНОЙ ИМИТАЦИЕЙ
ПРИНЦИПА РАБОТЫ ПАМЯТИ
Мюнстерберг также получил известность как первый кинокритик. Ученый страстно
увлекался ранним кино и в ряде своих очерков, таких как «Почему мы ходим в кино», а
также в книге «Кинофильм: психологическое исследование», изданной в 1916 году,
утверждал, что кино следует рассматривать как один из видов искусства в том числе и
потому, что киносъемка исключительно точно отображает механизм работы сознания.
Мюнстерберг задействовал медийные технологии и в научной работе, разработав серию
психологических тестов, которые предлагал демонстрировать посетителям театров,
ожидающим кульминационного момента шоу-программы. Цель тестирования, как заявил
ученый во время выступления на Первой государственной выставке кинокартин в 1916
году, заключалась в том, чтобы помочь зрителям «выяснить, какие качества определяют
склонность индивида к тому или иному роду занятий, чтобы каждый человек мог найти
свое место в жизни». Во время одного из тестов, предназначенного для «исполнительского
склада ума, от которого требуется умение разобраться в ситуации, как только она заявит о
себе», публике демонстрировали хаотичный набор букв и давали задание составить из них
имена собственные, расположив буквы в ином порядке.
Как отмечает историк Стивен Керн, изобретение кинематографа предоставило широкие
возможности для экспериментов с нарративом. Фотография лишь останавливала время,
кино предоставляло ему полную свободу. Сюжет мог забегать вперед, погружаться в
прошлое или уходить в сторону; события развивались с произвольно выбранной
скоростью. Стоит пустить проектор обратным ходом, и время тоже пойдет вспять:
человек на экране мог выпрыгнуть из воды ногами вперед и благополучно
приземлиться на берегу, а в яичнице-болтунье снова появлялись желтки. В своей
работе «Культура времени и пространства: 1880–1918» Керн цитирует Вирджинию
Вульф: «…отталкивающе повествовательный бизнес реалиста: например, переход от
ланча к обеду – фальшивый, нереальный, по своей сути условный»
[52]
. С точки зрения Мюнстерберга, способность кино совершать мгновенные переходы от
прошлого к будущему послужила практически безупречной имитацией принципа
работы памяти, а крупный план имитировал сосредоточенный взгляд с близкого
расстояния. «Кинокамера ведет себя так же, как и внимание в сознании», писал
ученый. В другой публикации он развил свою мысль: «Внутренний мир человека,
который становится явным благодаря камере, должен корениться в действиях самого
оператора, преодолевших время и пространство, которые позволили феноменам
внимания, памяти, воображения и эмоций оставить отпечаток в материальном мире».
Через несколько десятилетий кинематограф и видеосъемка стали основными
источниками образных сравнений, при помощи которых было удобно объяснять
сущность восприятия времени головным мозгом в популярной форме.
Глаз заменяет нам кинокамеру и объектив; настоящее мгновенный снимок короткого,
возможно, даже поддающегося измерению отрезка времени, а течение времени
бесконечный поток мгновенных кадров. Память проставляет метки на отдельных кадрах по
мере съемки, позволяя вспомнить и произвести повторный монтаж событий и стимулов
спустя некоторое время и воспроизвести факты в правильном порядке, как в кино.
Привычка уподоблять время киноленте пустила глубокие корни в нейробиологии, и
большая часть научных работ Иглмена направлена на развенчание устаревших
представлений: автору хотелось бы, чтобы мы четко уяснили, что время головного мозга
совсем не похоже на кинематографическое время.
Однажды, приняв меня в своем кабинете около полудня, Иглмен с нетерпением принялся
рассказывать о своей недавно опубликованной работе, посвященной оптической иллюзии,
известной как эффект фургонных колес. Иллюзия часто встречается в старых вестернах:
кажется, что спицевое колесо движущегося дилижанса вращается в обратном направлении.
Обман зрения вызван несовпадением скорости вращения колеса с частотой смены кадров у
камеры, на которую снимали дилижанс: если колесная спица пройдет более чем
полоборота, но не успевает сделать полный оборот до остановки камеры, спицы в кадре
будут выглядеть так, как будто колесо движется назад.
В реальности эффект фургонных колес может возникнуть при определенных условиях
освещения. Возможно, на затянувшемся совещании вы коротали время, рассматривая
потолочный вентилятор в конференц-зале, и вам казалось, что лопасти вращаются в
обратном направлении. Непосредственной причиной возникновения иллюзии служит
мерцание света люминесцентных ламп с частотой ниже порога восприятия, вызывающее
умеренный стробоскопический эффект. В результате непрерывное движение лопастей
вентилятора дробится на ряд разрозненных образов, моментально вспыхивающих друг за
другом на сетчатке глаза подобно мельканию неподвижных кадров на экране в лучах
кинопроектора. Таким образом, разница между скоростью вращения вентилятора и
частотой пульсации освещения порождает иллюзию обратного движения лопастей.
В редких случаях эффект фургонных колес проявляется и при естественном освещении. В
1996 году нейробиолог из Дьюкского университета Дейл Первс успешно воссоздал
феномен в своей лаборатории. Ученый нарисовал точки по краям окружности небольшого
барабана и пригласил добровольцев понаблюдать со стороны за вращением барабана на
высокой скорости. Когда барабан поворачивал налево, нарисованные точки также уходили
влево, а спустя некоторое время у наблюдателей возникало ощущение, что точки начинают
двигаться в противоположном направлении, заворачивая вправо. Эффект фургонных колес
наблюдали не все участники эксперимента; некоторым удалось увидеть иллюзию только
через несколько секунд, другим потребовались минуты. Что самое любопытное, иллюзия
обратного движения точек на барабане не зависела от скорости вращения барабана
феномен оказался непредсказуем. Тем не менее эффект обмана зрения был воспроизведен и
наблюдался несколькими очевидцами.
Почему опыт удался? Первс с коллегами утверждали, что воссоздание в лабораторных
условиях оптической иллюзии, подобной эффекту фургонных колес, говорит о том, что
наше зрение работает по принципу кинокамеры: появление иллюзии было спровоцировано
разницей между частотой смены кадров в нашем восприятии и скоростью вращения
барабана. По их мнению, наблюдение иллюзии под немигающим светом указывало на то,
что «в норме человек воспринимает движение как в кино, просматривая эпизод за
эпизодом». Другие ученые ссылались на исследования группы Первса в подтверждение
идеи о представлении мира как последовательности законченных актов восприятия.
Иглмен отнесся к выдвинутому предположению скептически: если бы мир действительно
виделся нам в виде череды законченных мгновений, подобных кадрам кинопленки, тогда
появление иллюзии во время эксперимента Первса поддавалось бы прогнозированию.
Феномен наблюдался бы регулярно, а не от случая к случаю: к примеру, иллюзорное
ощущение обратного хода должно было появляться всякий раз, когда барабан начинает
вращаться с определенной скоростью. В качестве контраргумента Иглмен провел
собственное исследование, которое он называет «экспериментом на пятнадцать долларов».
Ученый приобрел в магазине подержанных вещей зеркало и старый кассетный магнитофон,
нанес рисунок из точек на миниатюрный барабан, который затем поместил на стенд
вращения, стараясь в точности воссоздать условия исходного эксперимента. Закончив с
приготовлениями, ученый установил свою хитроумную конструкцию напротив зеркала,
чтобы участники опыта одновременно наблюдали вращение реального барабана слева и
вращение его зеркального отражения справа. Если мозг и вправду видит мир мимолетными
отрывочными кадрами, подобно кинокамере, то иллюзия обратного вращения барабана и
его изображения в зеркале должна наблюдаться единовременно.
Этого не произошло; иллюзия изменения направления вращения обоих барабанов,
реального и отражаемого, наблюдалась в разное время, из чего Иглмен сделал вывод, что
эффект обратного движения не связан с частотой смены кадров в восприятии и не имеет
никакого отношения к восприятию времени. С большей вероятностью можно
предположить, что обман зрения имеет некоторое отношение к иллюзии падающей воды
(иначе называемой эффектом постдвижения) и феномену соперничества сетчаток.
Наблюдение за вращением барабана с точками справа налево активирует множество
нейронов, ответственных за индикацию движения в левую сторону, но в силу некоторых
причуд механизма обнаружения движения одновременно активируется небольшое
количество нейронов, специализирующихся на распознавании движения вправо. В
результате происходит что-то вроде голосования выборщиков: большую часть времени
перевес остается за большинством, и наблюдатели верно определяют направление
вращения барабана. Тем не менее с точки зрения статистики существует малая вероятность
того, что голос меньшинства восторжествует, и в редких случаях это действительно
случается, вызывая ощущение движения назад. «Разные популяции нейронов конкурируют
между собой, сообщил Иглмен. Изредка какому-нибудь малышу из их числа случается
отпраздновать победу».
* * *
Живучая аналогия с кинокамерой, довлеющая над нейробиологией, порою скрывается под
трудноузнаваемыми масками. Представьте, что вам на экране быстро показывают ряд
идентичных изображений – допустим, один и тот же ботинок. Хотя продолжительность
всех кадров одинакова, в ходе контролируемых исследований выяснилось, что первый кадр
всегда кажется длиннее других примерно в два раза. Данный феномен называют эффектом
камео – яркого запоминающегося эпизода, или эффектом дебюта. (Аналогичная иллюзия,
хотя и не столь ярко выраженная, наблюдается при эксперименте со звуковыми тонами в
виде гудков и тактильными импульсами.) Более того, если в последовательный показ одних
и тех же кадров вклинится новое изображение, например в ряду ботинок появится лодка, то
у зрителя также возникнет ощущение, что новый кадр длился дольше остальных, хотя в
действительности он по продолжительности равен остальным кадрам. Ученые окрестили
это явление обескураживающим эффектом.
НОВЫЙ КАДР, ОТЛИЧНЫЙ ОТ ОБЩЕГО ВИДЕОРЯДА, ВОВСЕ НЕ РАСТЯНУТ ВО
ВРЕМЕНИ: ЧУВСТВО ЗАМЕДЛЕННОЙ СЪЕМКИ СОЗДАЕТСЯ ЗА СЧЕТ
КОНТРАСТА СО ЗНАКОМЫМИ КАДРАМИ
Общепринятое объяснение вышеописанных феноменов обращается к генераторно-
аккумуляторной модели, иначе называемой моделью генерации и отсчета тактовых
импульсов, предполагающей наличие в мозге особого устройства наподобие часов, которое
измеряет время в ничтожно малых величинах и каким-то образом аккумулирует и
сохраняет данные о произведенных замерах. И тут в потоке однотипных кадров внезапно
появляется изображение, которое выбивается из общего ряда. Новая информация
привлекает внимание, что влечет за собой увеличение скорости обработки данных о
нестандартном изображении, незначительно ускоряя ход внутренних часов во время
просмотра непривычного кадра. Поскольку мозг успевает отсчитать относительно большее
количество «тактов», пока вы рассматриваете необычный кадр, вам кажется, что его
продолжительность дольше, чем у стандартных кадров. Если бы дело происходило в кино,
появление нестандартного изображения вызывало бы немедленное замедление скорости
перемены кадров, растягивая текущее мгновение. Один ученый описывал опыт наблюдения
обескураживающего эффекта как «субъективное ощущение растяжения времени».
Главенствующая теория представлялась Иглмену в корне неверной. Вообразите себе сцену
погони в кино, в которой полицейская машина вылетает из-за поворота. Если промотать
эпизод в режиме замедленного просмотра, изменения темпоритма затронут не только
видеоряд, но и звуковое сопровождение, так что вой сирены будет звучать на несколько
тонов ниже. Однако в действительности искаженное восприятие длительности времени,
похоже, затрагивает только один тип анализатора. «Время не единично», сказал мне
Иглмен, имея в виду, что мозг не воспринимает время как целостный феномен. Тогда за
счет чего возникает обескураживающий эффект? Похоже, внимание тут ни при чем,
полагает ученый. Во-первых, оно срабатывает слишком медленно. Когда нечто внезапно
привлекает ваше внимание, на сосредоточение ресурса внимания в одной точке уходит как
минимум 120 миллисекунд – более одной десятой секунды. Тем не менее
обескураживающий эффект наблюдается даже в тех случаях, когда изображения
демонстрируются намного быстрее. Более того, если концентрация вызывает ощущение
замедления времени, тогда на изображениях, сосредоточивающих все внимание на себе,
обескураживающий эффект проявлялся бы еще ярче. Но когда Иглмен ввел в эксперимент
«пугающие» кадры: изображения пауков, акул, змей и тому подобные визуальные объекты
с высоким рейтингом эмоциональной значимости, взятые с международного фотостока, то
в процессе их демонстрации замедление чувства времени было выражено в той же степени,
что и при использовании нейтральных кадров, отличных от общего видеоряда.
Вероятно, привычное объяснение обескураживающего эффекта упускает из виду все эти
моменты, раздумывал Иглмен. Скорее всего, дело не в том, что первый кадр и кадр,
выбивающийся из видеоряда, воспринимаются как чуть более длительные по сравнению с
обычными кадрами, а в том, что их длительность как раз воспринимается правильно, а вот
последующие кадры, с которыми к тому времени мозг уже ознакомился, кажутся несколько
короче, чем стандартные. Как следствие, возникает ощущение относительно большей
продолжительности первого кадра и кадра, который резко выделяется на фоне остальных.
Так что новый кадр, отличный от общего видеоряда, вовсе не растянут во времени: чувство
замедленной съемки создается за счет контраста со знакомыми кадрами. Исследования в
области физиологии мозга подтверждают, что дело обстоит примерно так, как предполагает
Иглмен. Проанализировав данные, полученные в результате электроэнцефалограмм,
позитронно-эмиссионного сканирования мозга и других инструментальных методик
мониторинга активности нейронов, ученые пришли к выводу, что при последовательном
рассматривании многократно повторяемых или уже знакомых изображений (равно как и
при прослушивании привычных звуков или осязании тактильных импульсов) частота
спайкового разряда работающих нейронов в сети снижается для каждого последующего
изображения, хотя сам человек не осознает этого. Следовательно, эффективность обработки
визуальной информации нейросетью возрастает с просмотром очередного кадра,
неотличимого от тех, которые ему предшествовали. Возможно, мозг использует феномен
так называемой блокировки повторов в целях экономии энергии или для увеличения
скорости реакции на уже известные события. Нейроны выполняют основной массив задач,
не утруждаясь, предпочитая функционировать в энергосберегающем режиме, о котором
сознание по большому счету даже не догадывается.
Такая точка зрения должна была объяснить причины возникновения обескураживающего
эффекта и эффекта камео. В рамках общепринятой версии изображение, непохожее на
другие, привлекает больше внимания, что приводит к увеличению энергозатрат. По-
видимому, ощущение затянутости нетипичного кадра вызвано перерасходом энергии. Но
если предположить, что обескураживающий эффект вызван блокировкой повторов, тогда
происходит противоположное: возникает иллюзия сжатия идентичных кадров,
последовательно идущих друг за другом, за счет которой новый кадр кажется затянутым и
сосредоточивает внимание на себе. Сама по себе концентрация внимания не искажает
чувство времени; напротив, это ощущение искаженного времени возникает ради
привлечения внимания. Вот еще один удар по эго: мы полагаем концентрацию внимания
сознательным актом волеизъявления («Я хочу взглянуть на это») хотя на самом деле это
еще одна запрограммированная реакция с подсказкой извне, подобная закадровому смеху
публики, приглашенной на съемки ситкома для создания эффекта живого присутствия.
Мы свыклись с мыслью о том, что наше восприятие времени постоянно пребывает в плену
иллюзий: нам может показаться, будто то или иное событие или наблюдение длилось
дольше или короче обычного, потому что наш мозг в некоторой степени задает стандарты
восприятия того или иного явления как обычного. Напрашивается мысль, будто где-то
внутри мозга располагаются эталонные часы, которые отсчитывают ход реального времени
и уведомляют нас о том, когда субъективное восприятие времени нас подводит. Однако
многие ученые сомневаются, что дело обстоит именно так, а не иначе. «Мозг не
ориентируется в реальном времени; он воспринимает время исключительно
субъективно», сказал мне один известный психолог. Понятие субъективного времени
отсылает нас по меньшей мере к трудам Уильяма Джеймса, полагавшего, что восприятие
реальной длительности того или иного временного отрезка нам недоступно мы можем
судить о нем лишь косвенно, полагаясь на собственное ощущение длительности времени.
Пересмотр теорий, объясняющих обескураживающий эффект, похоже, подтверждает это
предположение. На самом деле нам кажется, что непривычный кадр длится не дольше
обыкновенного, а дольше следующего кадра. Мы оцениваем длительность различных
промежутков времени не самих по себе, а относительно продолжительности действия
других внешних раздражителей.
«По-видимому, не существует чувственных анализаторов, способных к непосредственному
восприятию длительности времени, заключает Иглмен. Показания нашего мнимого
индикатора длительности времени, как и показания всех часов в мире, приобретают смысл
только при сопоставлении с показаниями других часов. Вам даже необязательно ощущать
разницу между растяжением и сжатием времени. Часам можно адресовать лишь один-
единственный относительный вопрос: какой промежуток времени длился дольше? При
этом мы даже не знаем, который из них следует принимать за норму».
Развивая свое предположение, Иглмен затеял эксперимент с применением функциональной
магнитно-резонансной томографии, и я решил выступить в роли добровольца.
Визуализация работы мозга методом функциональной магнитно-резонансной томографии
(ФМРТ) достигается за счет наблюдения за движением обогащенной кислородом крови по
мозговым артериям. Во время сканирования участник эксперимента должен лежать
неподвижно и решать в уме различные задачи, пока томограф определяет, какие области
мозга участвуют в процессе поиска ответа. В ходе опыта испытуемым предстоит пройти
базовую версию теста с обескураживающим эффектом. Мне продемонстрируют
последовательность из пяти слов, букв или других символов, которая будет выглядеть
примерно так: «1… 2… 3… 4… Январь», а после спросят, было ли среди них что-нибудь
лишнее. Тем временем томограф должен определить, как ведут себя нейроны во время
демонстрации самого инородного объекта становятся ли они активнее или, напротив,
расслабляются. Иглмен предупредил, что во время пребывания внутри томографа мне,
возможно, также предстоит испытать иллюзию изменения хода времени, но меня не будут
расспрашивать о моих ощущениях. Теперь ученых заботит реакция нервной системы, а не
восприятие происходящего сознанием.
Лаборатория с оборудованием для функциональной магнитно-резонансной томографии
находилась в конце коридора. За компьютерным пультом дежурила женщина-оператор, а за
ее спиной просматривалось удлиненное окно, из которого открывался вид на машинный зал
с томографом. Меня попросили вынуть из карманов все металлические предметы, и я сдал
на хранение оператору ручку, несколько мелких монет и часы, полученные в подарок от
тестя. Для постановки эксперимента требовалось около сорока пяти минут, в течение
которых я должен был неподвижно лежать в замкнутом пространстве. В голове у меня
промелькнула мысль, что в дополнение к тем умственным усилиям, которые мне предстоит
затратить на участие в опыте, мне придется еще и не на шутку напрягать память, чтобы
запомнить как можно больше подробностей будущего эксперимента, так как у меня не
будет возможности делать записи. Я сообщил женщине за пультом, что прохожу ФМРТ
впервые.
«Вы страдаете клаустрофобией?» спросила она.
«Не знаю, ответил я. Сейчас мы это выясним».
Установка была обращена ко мне круглым зияющим отверстием, из которого выдвигалась
длинная металлическая платформа. Я улегся на нее, оператор вручила мне пару наушников
и вложила в правую руку пульт дистанционного управления, затем надела мне на голову
защитную сетку в форме полушария, похожую на маску бейсбольного ловилы, набросила
сверху покрывало, чтобы я не замерз, а потом вышла из помещения и нажала кнопку, и я
стремительно унесся в трубу.
СУБЪЕКТИВНАЯ ОЦЕНКА ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТИ ДЕЙСТВИЯ
РАЗДРАЖИТЕЛЯ ВЫСТУПАЕТ ПРЯМОЙ ФУНКЦИЕЙ ОТ КОЛИЧЕСТВА
ЭНЕРГИИ, ЗАТРАЧЕННОГО НА ОБРАБОТКУ ВХОДЯЩИХ ДАННЫХ
Внутри трубы было очень тесно; мне едва хватило места. Мерная вибрация стен,
исходившая от магнитов, приводивших устройство в действие, сотрясала все мое тело, и
мне вдруг подумалось, что я нахожусь внутри матки, причем до самого конца эксперимента
я так и не смог избавиться от этой странной мысли. На внутренней стороне моей
бейсбольной маски, на расстоянии примерно трех дюймов от глаз, было пристроено
небольшое зеркальце, расположенное под углом так, чтобы я мог выводить его на манер
перископа от уровня головы до дальнего конца трубы, сохраняя неподвижность. В конце
тоннеля, как водится, сиял свет – чистый белоснежный монитор компьютера с подсветкой.
Мне стало не по себе, и в голову начали лезть странные мысли. Мне казалось, будто я стою
на голове и смотрю издалека вниз, на землю, а когда я выглядывал из смотрового
отверстия, я сам себе представлялся чьим-то фантомом, запечатанным в радужном
кристалле. Единственным звуком, доносившимся извне, было пульсирующее дребезжание
денотационных помех электронных приборов, похожее на стрекот старого кинопроектора,
и у меня на мгновение закралась мысль, не смотрю ли я немое кино или домашнее видео о
своем прошлом.
Потом что-то пошло не так. Программа, управлявшая ходом эксперимента, дала сбой, и
вместо белого экрана передо мной оказался стандартный интерфейс рабочего стола,
залитый голубым светом, по которому бежали цифры программного кода. Тем временем в
наушниках раздался урезонивающий голос аспирантки Иглмена Вани Париядат,
заверявший, что в скором времени все наладится. На мониторе выскочил курсор, оставляя
за собой маловразумительные строки букв и цифр на неведомом языке. Неожиданно мне
подумалось, будто я вижу программный код собственного сознания. Мимолетное
ощущение, поразительно реалистичное в своей ясности, одновременно внушало восторг и
ужас: я чувствовал себя суперкомпьютером HAL 9000 из фильма «2001: Космическая
одиссея», подсматривающим за человеком, который пытался вправить мне электронные
мозги. Быть может, на самом деле со мной было все в порядке, и голос Париядат никогда не
звучал рядом, а я просто размышлял о своем положении, а потом счастливый случай в
облике системного сбоя обнажил тайный механизм, движущий моим разумом.
Экран снова побелел, и мы наконец-то начали эксперимент. На мониторе друг за другом
появлялись и исчезали слова и изображения: «Кровать… Диван… Стол… Стул…
Понедельник». А затем: «Февраль… Март… Апрель… Май… Июнь» и так далее. В конце
каждого эпизода на экране загорался вопрос: «Было ли что-то лишнее?» Моя задача
заключалась в том, чтобы нажимать кнопки на пульте дистанционного управления: левая
кнопка означала «Да», правая «Нет». Так я сигнализировал экспериментаторам, удалось
ли мне заметить объект, который не попадает под общую категорию. Процедура
повторялась вновь и вновь. Пять слов или пять изображений быстро сменяли друг друга,
между двумя эпизодами следовала долгая пауза, которая заканчивалась одним и тем же
вопросом, который всегда показывали на белом фоне. Инструкция предписывала не
нажимать ни на одну из кнопок до появления вопроса, и в период ожидания я чувствовал,
что проваливаюсь в пустоту. Пустота билась волнами о берега моей памяти, размывая связи
с прошлым, так что к тому времени, как на экране появлялся вопрос, мне приходилось
делать над собой усилия, чтобы вспомнить все слова и изображения, которые я видел
совсем недавно. Да и вообще что это значит лишнее слово? Что считать лишним в этот
раз?
Я плыл по течению. Как только очередной эпизод, подойдя к концу, сменялся паузой
белого безмолвия, я ставил палец на нужную кнопку на тот случай, если вдруг забуду,
какую кнопку нужно нажимать, когда придет время отвечать на вопрос. Едва забрезжив на
экране, каждое изображение в момент появления выглядит таким огромным, что я
чувствую его близость, а потом оно уходит от меня. Тут следовало бы сказать, что я
затерялся в лабиринтах настоящего, но спутанный клубок мыслей упрямо ведет меня по
извилистой нити в смутное будущее или, напротив, выводит оттуда: я уже немного
проголодался, наушники начинают давить на кожу головы, мои ступни онемели, да сколько
же их еще осталось, этих вопросов? Я забываюсь сном, потом просыпаюсь и недоумеваю:
где я? Это жизнь после смерти? Может быть, во мне зарождается что-то новое, или это я
рождаюсь заново в идее, в строчке машинного кода или в слове.
Наконец меня извлекают из металлической трубы, и я вспоминаю, кто я, и обнаруживаю
себя полностью одетым в лаборатории в Хьюстоне. Лаборантка снимает с меня покрывало;
щелкает замок, освобождая мое лицо от сетки, а когда я начинаю собираться восвояси, мне
вручают компакт-диск с сотней черно-белых снимков содержимого моей черепной
коробки: это ваш мозг в действии. Говорить о конкретных результатах опыта можно будет
позже, через несколько месяцев, когда Иглмен пропустит через установку ФМРТ пару-
тройку дюжин добровольцев и проанализирует полученные данные. А сейчас я всего лишь
одиночная сводка в формируемом массиве данных, где таких, как я, великое множество.
«Примите наши поздравления, сказала мне оператор. Теперь вы член нашего
семейства!»
А что если время – это что-то вроде другого цвета?
Сейчас Иглмен склоняется к мысли, что восприятие времени, по крайней мере в масштабе
миллисекунд, определяется эффективностью кодирования информации. Субъективная
оценка продолжительности действия раздражителя выступает прямой функцией от
количества энергии, затраченного на обработку входящих данных; чем больше энергии
потребляет мозг, формируя представление о наблюдаемом, тем более длительным кажется
событие.
Сведения, выбивающиеся из общего массива, составляют один набор данных. Когда вы
просматриваете видеоряд, составленный из одинаковых кадров, амплитуда реакций
нейронов снижается; нервные клетки затрачивают меньше энергии, раз за разом
воспроизводя одни и те же образы. Одинаковые кадры воспринимаются как менее
продолжительные, но это проходит мимо сознания до тех пор, пока не появится кадр,
отличный от других, который кажется более длительным по сравнению с другими кадрами.
В поисках фактов, которые могли бы подтвердить его предположение, Иглмен собрал все
журнальные статьи по теме, которые только мог найти. В итоге набралось около
семидесяти разных исследований, в которых фигурировали временные интервалы
длительностью в одну секунду и менее, причем все они, по всей видимости,
свидетельствовали в пользу гипотезы Иглмена. Предположим, что на компьютерном
мониторе на мгновение вспыхнула точка: если попытаться оценить длительность вспышки,
то более яркие вспышки будут восприниматься как более длительные. По той же причине
вам покажется, что крупная точка дольше задержалась на экране по сравнению с мелкой
точкой. Продолжительность наблюдения точки, движущейся на высокой скорости,
покажется дольше, чем продолжительность наблюдения точки, движущейся медленно, а
часто мерцающая точка будет наблюдаться дольше редко мерцающей точки.
В общих чертах, чем интенсивнее стимул, тем более продолжительным кажется его
действие. Аналогичным образом демонстрации больших чисел субъективно
воспринимаются как более длительные, чем демонстрации чисел, обозначающих меньшие
количества. Если вам показать цифру 8 или 9 менее полусекунды, демонстрация будет
восприниматься несколько дольше, чем демонстрация таких цифр, как 2 или 3, одного и
того же размера при одинаковой фактической продолжительности. Исследования мозга с
помощью визуализирующих методик показывали те же результаты: более массивные
объекты, равно как и яркие, быстро движущиеся, увеличивающиеся в размерах или часто
мерцающие предметы, вызывают более сильную реакцию со стороны нервной системы.
Похоже, в оценке длительности временных промежутков мозг отображает объем энергии,
затраченной в процессе восприятия.
По словам Иглмена, восприятие длительности времени в этом отношении сродни
восприятию цвета. В объективной реальности цвета не существуют; если выразиться
точнее, наше зрение воспринимает узкий диапазон электромагнитного излучения,
интерпретируя волны той или иной длины как красный, оранжевый, желтый и прочие
цвета. «Краснота» как характеристика отнюдь не свойственна красному яблоку, а
рождается в сознании как отображение воспринимаемой энергии, излучаемой тем или
иным объектом. Возможно, сознание примерно так же рисует картины восприятия времени.
«В лаборатории можно заставить события казаться дольше или короче, чем на самом деле,
потому что мы не чувствуем реальности или нереальности времени, течение которого
пассивно регистрируется мозгом», рассуждает Иглмен. По его собственному признанию,
заявление о том, что время не более реально, чем цвет, выглядит «сущим безумием»:
«Услышав такое, любой человек, очевидно, задумается о том, по какому пути движется его
самосознание. Что теперь делать с историей всей его жизни?»
Однажды во второй половине дня я вскочил в пикап Иглмена, и мы устремились в Даллас
на покорение аттракционов тематического парка «Потрясающая невесомость». Нам
предстоит четыре часа езды. Вскоре пригороды Хьюстона остались позади, и впереди
раскинулись пустынные равнины Техаса, выжженные солнцем до бурого оттенка.
Монотонный безлюдный пейзаж разнообразили лишь стоянки грузовиков и рестораны
быстрого питания. Как-то мимо нас промелькнул большой деревянный указатель, на
котором значилось: «Сбившимся с пути: карта в Библии». Или «Библия моя карта?» Мы
пронеслись мимо со скоростью восемьдесят километров в час.
Даже в штатном режиме функционирования мозг не перестает потчевать нас своими
невероятными выходками, которые зачастую проходят мимо сознания, однако размахом
запредельных ощущений лишь ненамного уступают сновидениям, наркотическому трансу и
мистическим откровениям. «Мы уподобляемся рыбе, которая, постоянно находясь в воде,
пытается разобраться, что происходит в водоеме», размышлял Иглмен, когда вел машину.
С некоторых пор эксперимент со свободным падением стал для него чем-то вроде бренда.
Замысел поражал своей непосредственностью: создавалась пугающая ситуация, в нашем
случае – свободное падение, вызывающее у добровольца чувство замедления времени, а
Иглмен пытался выяснить, в чем оно количественно выражается. Условия опыта
воспроизводили инцидент из детства ученого, а цель исследования можно описать в
терминах кинематографа: когда возникает ощущение замедленной съемки, насколько
широкий охват камеры? На тот момент я прочел и выслушал множество рассказов людей,
переживших опыт остановки времени. Моя мать тоже рассказала свою историю: когда она
ехала по шоссе, прямо перед ее автомобилем упал рефрижератор, съехавший с грузовика,
но она успела увильнуть в сторону – как ей показалось, довольно медленно. Но со мной
никогда не случалось ничего подобного. Свободное падение в тематическом парке
стоимостью 32,99 доллара за вычетом налога показалось мне безопасным и относительно
легким способом получить глубокий психоделический опыт, и я решил поучаствовать в
эксперименте в роли добровольца.
Ведущую роль в эксперименте играло разработанное Иглменом устройство, которое
крепилось на запястье и было похоже на наручные часы, изобретатель окрестил его
хронометром восприятия времени. Большой цифровой дисплей, заменявший циферблат,
вместо времени в быстром темпе показывал какое-нибудь число и его изображение в
негативе. Это выглядело примерно так:
Пока частота смены изображений оставалась относительно низкой, участник эксперимента
еще мог различать цифры на дисплее, но как только скорость мелькания чисел превысит
определенный предел, кажется, что изображения накладываются одно на другое, заслоняя
друг друга, и доброволец видит лишь пустой экран. Предел, за которым теряется четкость
изображений, строго индивидуален; перед тем как отправить добровольца в свободный
полет, Иглмен определяет величину порога восприятия для каждого индивида и
устанавливает скорость смены кадров на несколько миллисекунд быстрее. От меня
требовалось пристегнуть устройство к запястью и смотреть на дисплей во время падения.
Если бы время на самом деле замедляло ход, я воспринимал бы больше изображений за
единицу времени и безошибочно распознавал цифры на дисплее.
Парк аттракционов располагался в нескольких километрах от Далласа, за чередой
заправочных станций, простираясь вдоль грунтовой дороги, обсаженной молодыми
деревцами, начинающими зеленеть. Когда мы подъехали ближе, я смог рассмотреть среди
верхушек деревьев верхнюю часть веретенообразной металлоконструкции, которая
отдаленно напоминала Эйфелеву башню, разве что заметно уступала ей в высоте и была
окрашена в синий цвет. От взгляда Иглмена не укрылось, что я делаю заметки, и он решил
их озвучить: «Автомобиль ползет по узкой грунтовой дороге, а издалека выступает
вышка…»
Я ожидал увидеть огромный тематический парк, переполненный людьми, обставленный по
всем стандартам сети «Шесть флагов», однако перед нами нарисовалась небольшая белая
будка, где продавали билеты, а за нею виднелось пять экстремальных аттракционов, среди
которых выделялась габаритами синяя вышка, которую я видел издалека. Аттракцион
назывался «Точный бросок в свободное падение со ста футов». Мы приехали сюда в
пятницу, во второй половине дня. Кроме нас, посетителей оказалось только двое молодые
парни с короткими стрижками, братья-близнецы, практически неотличимые друг от друга,
поприветствовали нас лучезарными улыбками, причем у одного из братьев на следующий
день намечалась свадьба.
ДАЖЕ В ШТАТНОМ РЕЖИМЕ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ МОЗГ НЕ ПЕРЕСТАЕТ
ПОТЧЕВАТЬ НАС СВОИМИ НЕВЕРОЯТНЫМИ ВЫХОДКАМИ, КОТОРЫЕ
ЗАЧАСТУЮ ПРОХОДЯТ МИМО СОЗНАНИЯ
На начальном этапе разработки схемы эксперимента Иглмен с коллегами в поисках идей
отправились в тематический парк «Астроленд» и опробовали все тамошние аттракционы,
но ни один из них не показался ученым достаточно устрашающим для создания эффекта
искажения длительности времени. Наша вышка тоже на первый взгляд не внушала страха,
хотя другие аттракционы производили довольно жуткое впечатление. Взять, к примеру,
«Техасский старт» гигантский пращевидный аппарат в виде металлической сферы,
рассчитанной на два пассажирских места. Самоподъемное устройство было подвешено
между двумя шестами высотой около пятнадцати метров на толстых тросах, похожих на
веревки для банджи-джампинга. Поначалу аппарат с помощью лебедки поднимали из
стартовой шахты на поверхность земли, а потом он устремлялся в воздух, подпрыгивая и
вращаясь на лету. Аттракцион «Небоскреб» напоминал ветряную мельницу с двумя
лопастями, высота которой достигала пятидесяти метров. В торце обеих лопастей
располагалось по одноместной капсуле для пассажиров. С нажатием пусковой кнопки вся
конструкция начинала вращаться с умопомрачительной скоростью. На фоне всех этих
ужасов «Точный бросок» смотрелся едва ли не умиротворяюще: на вершине вышки
крепилась небольшая платформа в форме квадрата, парившая над землей на высоте порядка
шестидесяти метров, а между четырьмя опорами примерно за пятнадцать метров до земли
были натянуты две страховочные сети, расположенные одна под другой.
«Спешу заметить, что аттракцион абсолютно безопасен», сообщил Иглмен. Странно, но
перед этим я вообще не задумывался о вопросах безопасности всерьез. «Я просмотрел
статистику по аттракционам, несчастных случаев до сих пор не было», продолжал мой
спутник.
Мы расположились за столом для пикников и проводили близнецов взглядом. Молодые
люди в полной экипировке, сопровождаемые оператором, встали на платформу. В середине
платформы зияло квадратное отверстие. Оператор, крепкий мужчина в футболке,
обнажающей рельефные мышцы, прикрепил трос к подвесной системе на одном из братьев
и аккуратно поставил клиента в нужную позицию: спиной к полу над отверстием в
платформе, а затем протолкнул его вниз. Молодой человек повис прямо под платформой, а
потом сорвался и стремглав понесся к земле, словно метко пущенный камень, угодив
прямиком в сетку, смягчающую удар. Спустя пару минут приземлился и другой брат.
Иглмен спросил меня, как долго, по моим ощущениям, длился полет близнецов, и записал
мои ответы: 2,8 секунды и 2,4 секунды. Когда братья, освободившись от экипировки,
подошли к нам, их глаза удивленно расширились: «Полет длится дольше, чем вы
думаете», заметил один из парней.
Теперь подошла моя очередь. Сети опустили на землю, выпуская близнецов, потом, как
лифт, опустилась платформа, я встал на нее, а оператор помог мне облачиться в
страховочную экипировку, которая оказалась на удивление тяжелой. Мужчина заверил, что
подвесные системы предусмотрительно взвешивают, чтобы клиент во время падения не
перевернулся в воздухе, так что я мягко приземлюсь в сетку на спину в полулежачем
положении, слегка откинувшись назад. Затем оператор пристегнул меня к поручню, чтобы
я случайно не свалился вниз до того, как растянут сетку. Потом платформа вздрогнула и
пошла вверх. Когда мы приближались к вершине вышки, тросы, по которым поднималась
платформа, слегка раскачиваясь на ветру, начали издавать противный скрип. Тут я
вспомнил, что ужасно боюсь высоты, и начал озираться по сторонам, изредка бросая
взгляды вверх, лишь бы не видеть устрашающей дыры в середине платформы. Когда
миновало еще полмили пути, я увидел, как внизу в гравийном карьере копошатся
бульдозеры и другие землеройные машины, поднимая облака серой пыли. С другой
стороны, по ту сторону дороги, строился автодром для картов, а за стройкой простиралась
оживленная скоростная автострада.
Платформа остановилась, инструктор отвязал меня от поручня и перестегнул трос с затылка
к передней части подвесной системы. Быстрые и хирургически точные движения его рук
вызывали ассоциации с работой палача на виселице. Оператор предложил мне отпустить
поручень, и я заметил, что вцепился в него мертвой хваткой, и мне потребовалось
несколько секунд, чтобы разжать руки. По указке оператора я встал спиной к отверстию в
полу и облокотился о его края, чтобы вес моего тела оттянул туго натянутый трос. Я,
должно быть, походил на мальчишку, раскачивающегося на шине, подвешенной на цепях,
если бы не висел на высоте шестидесяти метров, дрожа на ветру.
Оператор крайне бережно расположил меня над дырой в полу и медленно наклонил вниз,
попутно заканчивая последние приготовления. Повиснув над бездной, я взглянул вверх
сначала на металлический разрывной кабель, потом на свои руки, сжимавшие его, потом на
небо. Ужас перед высотой потихоньку испарялся – возможно, потому, что я больше не
видел земли внизу. Мощь земного притяжения действовала магнетически и, как ни странно,
ободряюще.
Я должен был выпустить из рук кабель, как сообщил мне оператор, и я, вопреки инстинкту,
повиновался, сжав левую кисть в кулак и крепко ухватившись за него правой рукой. Таким
образом я рассчитывал удержать в поле зрения изобретение Иглмена, закрепленное на
левом предплечье, во время своего падения и сосредоточил взгляд на крошечном дисплее, с
которого мне, должно быть, уже подмигивало какое-то число: позитив сменялся негативом,
негатив – позитивом, но чередование оказалось слишком быстрым, чтобы я мог что-нибудь
разобрать. Оставалось дожидаться возвращения на землю.
И вот я падаю.
Я помню металлический щелчок, раздавшийся в момент разъединения карабина,
соединявшего кабель с подвесной системой. Но звук последовал потом, а поначалу меня
внезапно, почти что рывком, протолкнули вниз, как якорь или подвес с грузилом, который
перебрасывают за борт, и вдруг меня осенило, что я и есть груз: я – тонущий якорь.
Мой слух уловил щелчок отсоединяемой подвесной системы только потом, уже
постфактум. Теперь я полностью освободился от привязи, а в желудке нарастает
тяжесть, вызванная ускорением свободного падения. Тяжесть усиливается и
перерастает в головокружение, и я опасаюсь, что давление так и не отступится от меня
и будет только усиливаться до тех пор, пока не раздавит меня изнутри. «Поэтому мне и
кажется, что время есть не что иное, как растяжение, но чего? Не знаю, может быть,
самой души»
[53]
, писал Блаженный Августин. Теперь все мысли меня покинули, я весь превратился в
давление, став чистым воплощением собственного веса.
Мое собственное определение настоящего далеко от научных стандартов: по-моему,
настоящее – это время, достаточное для того, чтобы понять, что вы думаете о
настоящем, к тому времени, как ваше внимание привлечет что-нибудь еще. Пока я
падал, впечатления громоздились одно на другое: сначала щелчок отсоединения троса
подвесной системы, потом чувство свинцовой тяжести во всем теле, и я ощущал, как
сознание пытается соединить их, подбирая слово или понятие, которое могло бы
вместить ситуацию целиком. Зарождающаяся мысль уже проступает в яви, и что-то
говорит…
как долго это продлится?
И вот меня осенила железобетонная уверенность, что все закончилось. Я ударился о
сеть и провалился в ее глубину, устремляясь к земле.
По пути обратно в Хьюстон мне было не по себе. После приземления в сеть ныла шея –
посадка оказалась не такой мягкой, как мне представлялось, и у меня болела голова.
Меня мучила жажда, и, честно говоря, я чувствовал себя опустошенным. Когда-то
давно мне приходилось прыгать с парашютом. Я живо помню ощущение
всепоглощающего ужаса, охватившего меня в тот миг, когда наш крошечный самолет,
похожий на моторную лодку, неторопливо поднялся на высоту четырнадцати тысяч
футов
[54]
; усилие воли, с которым я сдвинул дверь самолета, за которой простиралась пустота;
чувство облегчения, последовавшее за падением. Когда земля была уже совсем близко,
скорость полета уже не внушала мыслей о падении. Я подспудно ожидал чего-то
подобного от приключения в Далласе, лелея более чем эфемерную надежду охватить
взглядом окрестности и увидеть, как удаляется небо. А теперь все закончилось, оставив
мне так мало воспоминаний.
НЕВОЗМОЖНО ЗАМЕДЛИТЬ ХОД СОБЫТИЙ В МИРЕ, КАК В ОБЪЕКТИВЕ
КИНОКАМЕРЫ, ЕДИНСТВЕННОЕ, ЧТО ЭКСПЕРИМЕНТ ПОДТВЕРЖДАЕТ СО
ВСЕЙ ДОСТОВЕРНОСТЬЮ
Иглмен дал мне указания во время падения не сводить глаз с хронометра и постараться
рассмотреть число на дисплее. Теперь он допытывался, удалось ли мне выполнить
поручение.
«Так что же, вы рассмотрели число на мониторе?»
Увы, у меня ничего не вышло: то ли солнечные блики, плясавшие на дисплее, размыли
изображение, то ли я держал руку под неправильным углом. Иглмен уже провел
эксперимент на двадцати трех добровольцах; как правило, они утверждали, что их
собственный полет длился в среднем на тридцать шесть процентов дольше, чем полеты
других людей, за которыми они наблюдали. Но ни один из добровольцев до сих пор так и
не смог рассмотреть числа на дисплее устройства, закрепленного на запястье.
«Люди не могли ничего рассмотреть при медленном движении, но им бы это удалось, если
бы наше зрение работало так, как видеокамера, пояснил Иглмен. Если бы вы могли
замедлить время на тридцать пять процентов, вам бы не составило труда разглядеть числа
на дисплее на той скорости, с которой они появлялись. У вас может возникнуть чувство
искажения хода времени, но само течение времени при этом не замедляется».
Тогда почему мне показалось, что мое собственное падение длилось больше, чем полеты, за
которыми я наблюдал? Я предположил, что тут замешан адреналин, но действие
адреналина, как отметил Иглмен, нескорое: поначалу эндокринная система получает
распоряжение продуцировать гормоны, побуждающие надпочечники к выработке
кортикостероидов. Более вероятно, что причину эффекта замедления времени следует
искать в амигдале – небольшой области мозга размером с орех, ответственной за
регистрацию впечатлений в памяти и особенно чуткой к эмоционально окрашенным
воспоминаниям. Чувствительные нейроны глаз и ушей входят прямо в амигдалу, которая
впоследствии рассылает сообщения другим участкам мозга и тела. Амигдала выступает
своего рода мегафоном, который усиливает и распределяет входящие сигналы, управляя
нашим непосредственным вниманием: скорость ее реакции составляет десятую долю
секунды – намного быстрее, чем могут реагировать верхние отделы мозга, такие как
зрительная кора. Если вы увидите змею или что-нибудь похожее на змею, амигдала забьет
тревогу, позволяя вам отскочить в сторону, прежде чем вы поймете, что именно вы видели.
Но поскольку амигдала связана со всеми участками мозга, она также может выступать в
роли вспомогательной системы памяти, хранящей воспоминания в исключительно
красочной форме.
Во время свободного падения организм «входит в состояние глубокой паники, так как
происходящее противоречит всем дарвинистским инстинктам выживания, говорил
Иглмен. Амигдала буквально визжит от страха». Мимолетные ощущения, вызванные
пережитым, проходят сквозь амигдалу, где они снова облекаются плотью, прежде чем
отложиться в памяти. Весь процесс отчасти напоминает видеозапись в высоком разрешении
вместо стандартного. Позже, уже на земле, при размышлении о недавнем полете
обогащенные воспоминания создают впечатление, что падение длилось дольше, чем на
самом деле. Трудно сказать, приносит ли ощущение искажения времени нам какую-то
пользу, а действительно ли вы среагируете на опасность быстрее или мудрее, когда придет
пора, еще сложнее. «Существует множество вещей, которых эксперимент не может ни
подтвердить, ни опровергнуть, утверждает Иглмен. Невозможно замедлить ход событий
в мире, как в объективе кинокамеры, единственное, что эксперимент подтверждает со
всей достоверностью. Пока мы не располагаем данными, которые убедили бы нас в
обратном».
Начало
Адаму всего десять месяцев от роду; это крепкий карапуз с большими карими глазами.
Сейчас он восседает на удобном высоком кресле в небольшом затемненном помещении, в
которое почти не проникают звуки извне, и всматривается в пространство лаборатории по
изучению детской психологии. Его взгляд бегает взад-вперед по узкой полоске,
вклинившейся между двумя компьютерными мониторами, которые стоят бок о бок на столе
напротив. На каждом из мониторов транслируется видео изображение лица женщины,
которая смотрит прямо на Адама и что-то медленно говорит. На обеих видеозаписях
запечатлена одна и та же женщина; выражение ее лица везде одинаково: ее глаза сияют, на
губах играет улыбка. При этом запись не озвучена: речь выдают лишь движения губ.
При случае Адам в поисках ободрения оглядывается на мать, которая тихо сидит
неподалеку. Между двумя мониторами помещена миниатюрная камера, направленная
прямо на Адама, транслирующая видеозапись лица мальчика, отснятую в режиме реального
времени, на монитор стационарного компьютера в соседнем помещении, занятом двумя
лаборантами и моей персоной. Вглядываясь в бегающие глаза Адама, мы наблюдаем, как
выражение живого интереса на его лице сменяется скукой, а скука спустя пару секунд
вытесняется любопытством. За нашим монитором располагается окно с односторонней
видимостью, которое позволяет непосредственно наблюдать за возней Адама в кресле.
Обстановка выглядит довольно комично: мы смотрим через окно, как Адам всматривается в
два женских лица на мониторах, одновременно поглядывая на лицо ребенка, маячащее на
экране. Время от времени Адам заглядывает прямо в объектив камеры, и у меня мимоходом
возникает жутковатое подозрение, что и Адам подсматривает за нами или, по крайней мере,
знает, что мы за ним наблюдаем. Вскоре взгляд ребенка вновь смещается к двум лицам
напротив: он буравит их взглядом, тычет в них пальцем и двигает бровями. В потемках
Адам, упакованный в подвесную систему с пятью точками крепления, кажется похожим на
пилота или астронавта, выходящего в открытый космос.
В ПЕРВЫЕ МЕСЯЦЫ ЖИЗНИ ЧЕЛОВЕК СПОСОБЕН ОТЛИЧИТЬ НАСТОЯЩЕЕ ОТ
ДРУГИХ СОСТОЯНИЙ ВРЕМЕНИ, И ЭТОГО ВПОЛНЕ ДОСТАТОЧНО, ЧТОБЫ
ЗАПУСТИТЬ МЕХАНИЗМ СЕНСОРНОГО РАЗВИТИЯ
Лаборатория принадлежит Дэвиду Левковицу, специалисту по возрастной психологии
Северо-Восточного университета Бостона. За последние тридцать лет Левковиц пытался
понять, как пробуждающийся разум упорядочивает и осмысливает данные, поступающие
от органов чувств, которые изливаются на мозг непрерывным потоком, начиная с
появления ребенка на свет и даже раньше. Как мозг регистрирует время поступления
отдельных единиц информации и каким образом происходит объединение разрозненных
данных в единый опыт? Как мозг догадывается о том, какие события и характеристики
связаны между собой во времени? Мощь утонченных механизмов, обеспечивающих
способность мозга к структурированию данных, наглядно демонстрируется на примере
двух видеороликов, которые показывают Адаму. Взрослому наблюдателю даже без
звукового сопровождения сразу становится понятно, что женщина на первом и на втором
видео произносит разные тексты, так как движения ее губ на левом и правом экранах не
совпадают. Спустя короткое время включается звук, и до нас доносится женский голос:
«Вставай, произносит она с напевной интонацией. Поднимайся поскорее. Сегодня на
завтрак овсянка! Тогда у нас найдется время для прогулки у дома…» Содержание ее
монолога подходит к видеоролику на левом мониторе. Сам я сопоставляю звуковой ряд с
видеоизображением большей частью интуитивно: кажется, что речь следует
непосредственно за движениями губ, так что мое внимание полностью сосредоточивается
на болтовне героини сюжета, а другого видео с изображением женского лица как будто и
нет вовсе. Иногда привычный монолог сменяется новым: «Ты поможешь мне сегодня
навести порядок в доме?» и я тут же перевожу взгляд на экран справа. В некоторых
опытах в это время демонстрируется лицо другой женщины, такое же сияющее и
искрящееся улыбкой, но ее речь дублируется на испанском языке. Однако наше стремление
к синхронизации информационных потоков настолько сильно, что взрослый зритель
безошибочно распознает видео, в котором движения губ совпадают с произносимыми
словами, даже не зная испанского языка.
А могут ли младенцы опознавать речь по движениям губ? Едва ли: слух у новорожденного
слишком слаб, взгляд не может сфокусироваться на предметах, расположенных на
расстоянии более тридцати сантиметров, и в целом мировосприятие грудного ребенка
крайне ограничено. «Глаза, уши, нос, кожа и внутренние органы единовременно атакуют
мозг младенца новыми впечатлениями, которые сливаются в тотальную какофонию цвета и
звука», предполагал Уильям Джеймс в 1890 году. Возможно, дело обстоит именно так. Но
Левковиц выяснил, что грудные дети начинают структурировать хаос впечатлений на
удивление рано. Он проводил эксперименты по сопоставлению речи и изображения лица на
сотнях младенцев и детей ясельного возраста. Детям показывают изображения двух лиц,
транслируемые с экранов, расположенных бок о бок. В течение минуты губы людей на
видео движутся беззвучно, затем включается звук, и взгляды исследователей устремляются
к монитору, следя за блужданием глаз младенца от одного лица к другому, и отмечают, на
каком из видео взгляд ребенка задерживается дольше. Даже четырехмесячные дети с
потрясающим упорством оказывают явное предпочтение диктору, губы которого движутся
в такт звуковому сопровождению, несмотря на то что испытуемый ребенок раньше никогда
не видел лица диктора, не понимает слов и, возможно, даже не имеет представления о
голосовой модуляции речи.
Вместо этого, как заключает Левковиц, ребенок находит нужное видеоизображение
простейшим способом сопоставляя начало и конец звукоряда с началом и концом
движений губ на видео. Малыш обучается синхронизации входящих потоков информации,
отмечая, какие действия происходят в одно и то же время. Слово «скоро» обозначает то,
что должно случиться в ближайшее время, а «наконец-то» то, что случится позже. Но
поначалу, в первые месяцы жизни, человек способен отличить настоящее от других
состояний времени, и этого вполне достаточно, чтобы запустить механизм сенсорного
развития. «В младенчестве мы фактически слепы, говорит Левковиц. Слух практически
отсутствует. То ли сознание ребенка погружено в тотальную какофонию цвета и звука, то
ли человеческое сознание располагает примитивнейшим фундаментальным механизмом,
активирующим работу систем восприятия, и имя этому механизму синхронность».
В 1928 году ведущие физики, философы и натуралисты Европы съехались на
конференцию в Давос – небольшой городок в Швейцарских Альпах, намереваясь
обменяться свежими научными идеями. Ранее альпийский курорт славился целебным
свежим воздухом и санаторием для выздоравливающих умов и ослабевших тел. Ганс
Касторп, главный герой романа Томаса Манна «Волшебная гора», опубликованного в
1924 году, приезжает в Давос навесить двоюродного брата, заболевшего туберкулезом,
и, приноравливаясь к медлительному ритму жизни в горах, поглядывает на карманные
часы и сыплет рассуждениями о субъективной природе восприятия времени, которые
автор вынес из сочинений Хайдеггера, Эйнштейна и других видных мыслителей того
времени. Касторп удивляется, почему шахтеры, выходя на поверхность земли после
десятидневного заточения в забое, думают, что миновало всего три дня. Тогда почему
«при интересности и новизне содержания время бежит, другими словами такое
содержание сокращает его, тогда как однообразие и пустота отяжеляют и задерживают
его ход»?
[55]
Что можно подумать о человеке, который позволяет себе привычку говорить «вчера»,
когда следует говорить «в прошлом году»? Тем временем герой Манна задает
следующий вопрос: «Находятся ли герметично запаянные консервы, расставленные на
полке, за пределами времени?»
К 1928 году туберкулезный санаторий с хосписом пришел в упадок, и Давос начал
позиционировать себя как интеллектуальный спа-курорт. На место председателя первой
конференции в Давосе пригласили Эйнштейна, среди докладчиков были Махатма Ганди и
Зигмунд Фрейд. Также с докладом выступил швейцарский психолог Жан Пиаже, успевший
прославиться в тридцать один год благодаря исследованиям когнитивного развития и
мировосприятия детей. В детстве Пиаже глубоко увлекался естествознанием, а свое первое
научное наблюдение ученый сделал в возрасте одиннадцати лет, написав заметку о
воробье-альбиносе, или, согласно осторожной формулировке самого Пиаже, «о воробье,
внешний вид которого демонстрирует все признаки альбинизма». Пиаже начинал научную
карьеру как зоолог, изучал моллюсков, но вскоре его захватила проблема развития чувства
времени у детей. По его предположению, у новорожденного ребенка все пять чувств
отделены друг от друга. Когда ребенок получает первый опыт манипуляций окружающими
предметами, дотрагиваясь до них, пробуя на зубок и забавляясь ими, ощущения
накладываются друг на друга и вступают во взаимодействие. Постепенно мы начинаем
понимать, какие из входных данных сочетаются друг с другом, и у нас формируется
исчерпывающее представление о природе конкретных вещей: к примеру, ложка выглядит
так-то и так-то, на ощупь она такая-то, а когда ею стучишь о стол, раздается характерный
звук. Многие примеры, которые приводил Пиаже, были получены в ходе скрупулезных
исследований поведения собственных детей ученого. Пиаже ставил на них несложные
опыты и тщательно документировал результаты своих изысканий, так что, наверное, мог бы
расписать полученные детьми впечатления практически посуточно. На сегодняшний день
основополагающие открытия Пиаже воспринимаются как должное: дети видят мир иначе,
чем взрослые, а мировосприятие ребенка приобретает связность и целостность по мере
созревания и взаимной интеграции сенсорных систем. Формирование интерсенсорной
картины мира длится несколько лет.
Когда Пиаже закончил доклад, Эйнштейн задал ему несколько вопросов. Физика
интересовало, как у детей формируется ощущение скорости и длительности времени.
Обычно мы определяем скорость как функцию расстояния от времени, выраженную в
метрах за секунду или километрах в час, но такой ли она видится ребенку впервые? А
может быть, представления ребенка о скорости более примитивны и продиктованы
интуицией? Воспринимает ли ребенок скорость и время как единое целое или одно следует
за другим? Как ребенок понимает время «как относительную величину или
непосредственно»? Пиаже провел исследование, результаты которого позже легли в основу
книги «Развитие понятия времени у ребенка». В одном эксперименте, в котором принимали
участие дети в возрасте от четырех до шести лет, ученый ставил перед испытуемым две
тубы, одна из которых была заметно длиннее второй. Затем Пиаже с помощью
металлического прута помещал внутрь каждой тубы по кукле, так чтобы обе игрушки
одновременно оказались на противоположном конце тоннеля. Сам Пиаже описывал ход
эксперимента следующим образом:
«Мы спрашиваем ребенка:
Какая туба длиннее?
Вот эта!
Куклы двигались по тоннелям с одинаковой скоростью или одна из них двигалась
быстрее?
С одинаковой скоростью.
Почему ты так думаешь?
Потому что они одновременно оказались на дне».
Пиаже проделал тот же опыт в разных вариациях, использовал вместо кукол заводных
улиток и игрушечные поезда и даже бегал по комнате вместе с ребенком. Экспериментатор
и испытуемый стартовали в одно и то же время и останавливались тоже одновременно, но
Пиаже бежал немного быстрее, на несколько футов обгоняя ребенка.
«Мы начинали бежать вместе?
Да
. Мы остановились вместе?
Нет!
Кто остановился первым?
Я.
Кто из нас находился сзади в момент остановки?
Я.
Когда ты остановился, я еще бежал?
Нет.
А когда я остановился, ты еще бежал?
Нет.
Так мы остановились одновременно?
Нет.
Мы пробежали одно и то же расстояние за одно и то же время?
Нет.
Кто бежал дольше?
Ты»
. Подобный обмен репликами, как обнаружил Пиаже, был вполне типичен. Маленький
ребенок, возможно, и понимает, что такое синхронность, когда два человека начинают
бежать и останавливаются в одно и то же время, но если ученый и подопытный ребенок
успевали пробежать разную дистанцию, то малыш отождествлял пройденное
расстояние со временем, затраченным на ее преодоление. Время и пространство,
скорость и расстояние в представлении ребенка сливались в одно целое.
Согласно Пиаже, то, что мы, взрослые, иногда называем чувством времени, в
действительности состоит из множества граней, которые проявляются не единовременно.
«Время, как и пространство, собирается постепенно по мере развития системы
соотношений между обоими понятиями», заключил исследователь. Спустя десятилетия
специалисты по возрастной психологии выделили отдельные аспекты чувства времени, в
число которых входит осознание длительности, ритма, последовательности,
грамматических временных форм и одностороннего хода времени. Во время одного из
экспериментов Уильям Фридман, психолог из Колледжа Оберлина в штате Огайо, на счету
которого почти столько же работ по вопросам восприятия времени в детстве, сколько у
Пиаже, показывал восьмимесячным младенцам видеоклип с изображением пирожного,
которое падает на землю, распадаясь на две половинки. Интерес малышей к видео заметно
возрастал, когда Фридман прокручивал запись задом наперед, что наводило на мысль о том,
что у маленьких детей должно быть ощущение последовательности времени, если при
демонстрации видео они понимают, что видят нечто странное.
Чувство хронологического порядка начинает формироваться в возрасте трех-четырех лет.
Кэтрин Нельсон, психолог из Городского университета Нью-Йорка, установила, что
маленькие участники эксперимента дают поразительно точные ответы на неопределенные
вопросы: «Что произойдет, когда случится то-то и то-то?» В большинстве своем дети
понимали, что при выпекании пирожных тесто помещают в духовку, после чего вынимают
из печи и съедают то, что получилось. Покажите малышу карточку, изображающую яблоко,
а вслед за ней – изображение ножа, и он безошибочно определит, какая картинка завершает
смысловой ряд – изображение яблока, разрезанного на ломтики.
ДЕТИ ВИДЯТ МИР ИНАЧЕ, ЧЕМ ВЗРОСЛЫЕ, А МИРОВОСПРИЯТИЕ РЕБЕНКА
ПРИОБРЕТАЕТ СВЯЗНОСТЬ И ЦЕЛОСТНОСТЬ ПО МЕРЕ СОЗРЕВАНИЯ И
ВЗАИМНОЙ ИНТЕГРАЦИИ СЕНСОРНЫХ СИСТЕМ
В возрасте около четырех лет у ребенка уже успевает сформироваться примерное
представление о длительности повседневных событий: к примеру, на просмотр
мультфильма уходит больше времени, чем на то, чтобы выпить стакан молока, а ночной сон
длится еще дольше. Услышав звуковой сигнал продолжительностью пятнадцать секунд,
малыш сможет точно воспроизвести его длительность. Но прошлое и будущее по-прежнему
приводят детей в замешательство. Дети, достигшие трехлетнего возраста, обычно
употребляют глаголы в правильных временных формах при разговоре, хотя могут не
осознавать разницу между «раньше» и «позже» примерно до четырех лет. Попробуйте
поинтересоваться у четырехлетнего ребенка, в какое время суток начинались занятия в
группе семь недель назад, и в большинстве случаев вы услышите в ответ «утром», но он не
сможет правильно определить время года. Но если в январе вы спросите пятилетнего
мальчика, что случится раньше – Рождество или его день рождения в июле, то, скорей
всего, он скажет «Рождество». Как выяснил Фридман, события прошлого сохраняются в
сознании в виде островков времени – каждому воспоминанию отведено определенное
место, но сами они при этом не связаны друг с другом и не входят в состав более крупного
архипелага. Панорама событий будущего существует в сознании ребенка лишь в
зачаточном состоянии, хотя при этом они легко поддаются прогнозированию. По данным
Фридмана, в возрасте пяти лет дети уже понимают, что животные растут, а не уменьшаются
в размерах, а порыв ветра разбросает и закружит в хороводе аккуратно сложенный
комплект пластиковых ложек, но не соберет их обратно.
Усвоение или, как говорят психологи, впитывание знаний о времени на соответствующих
уровнях соотносится с вступлением в общественную жизнь. Если шестилетке показать
подборку карточек, иллюстрирующих различные события типичного рабочего дня
школьника, ребенок сумеет расположить их в правильном и даже в обратном
хронологическом порядке. К семи годам дети справляются с похожими заданиями, в
которых фигурируют времена года и праздники, отмечаемые в течение года, но только в тех
случаях, когда события следует расположить в прямом хронологическом порядке.
Упорядоченное представление об обратном ходе времени, необходимое для ответа на
вопрос «Если сейчас август, а время пойдет назад, какой праздник случится раньше – День
Валентина или Пасха?» дается детям легко по достижении хотя бы подросткового возраста.
По убеждению Фридмана, рассогласованность восприятия времени отображает опыт,
накопленный в процессе взросления. Ребенок, достигший пятилетнего возраста, успевает по
сотне раз повторить обычные повседневные действия пробуждение, завтрак, ланч,
закуска, обед, сказка на ночь и отход ко сну, но со сменой месяцев и праздниками (а именно
днями, которые отличаются от других настолько существенно, что заслуживают отдельного
наименования) он сталкивается относительно редко. Нам нужно время, чтобы осознать
время.
Источник, из которого мы черпаем сведения о времени, оказывает влияние на наше умение
с ним обращаться. Как обнаружил Фридман, одна из причин затрудненного формирования
представлений о движении месяцев и дней недели в обратном хронологическом порядке у
детей заключается в том, что в ранние годы знания часто усваиваются в порядке списка.
Названия дней недели и месяцев запоминаются как определенная последовательность:
«понедельник, вторник, среда, четверг» примерно то же самое, что и буквы алфавита.
Чтобы ответить на вопрос, какой месяц наступает раньше февраль или август, нам нужно
попросту свериться со списком, запечатленном в нашем сознании. (В ходе исследований
выяснилось, что маленькие дети во время выполнения подобных заданий часто шевелят
губами). Но мы заучиваем эти списки только в прямом порядке; пройдут годы, прежде чем
мы достигнем подросткового возраста и освободимся от привычки связывать отдельные
пункты со схемой в достаточной степени, чтобы понять, как они соотносятся между собой
при расположении в обратном порядке. Также определенную роль играет культурная
принадлежность и язык испытуемых. Эксперимент с участием американских и китайских
школьников второго и четвертого года обучения показал, что китайским детям намного
проще ответить на вопрос: «Какой месяц наступит через три месяца после ноября?» и тому
подобные. А все потому, что в северокитайском диалекте, принятом в качестве
литературной версии языка, дни недели и месяцы обозначаются порядковыми номерами;
ноябрь – это «месяц под номером одиннадцать». Американским детям для разрешения
вопросов, связанных с хронологическим порядком вещей, приходится манипулировать
словами из заученного списка, а для китайских учащихся это арифметическая задача,
которая быстро решается.
Левковиц открыл для себя Пиаже, когда заканчивал школу. В 1964 году, когда ученому
было тринадцать лет, его семья эмигрировала из Польши в Италию, а оттуда перебралась в
Соединенные Штаты. Когда они прибыли в Балтимор, мальчик не знал английского языка.
Левковиц вспоминает первые годы в США как время непреходящего ужаса перед
социумом, хотя окружение в целом казалось куда менее враждебным, чем в родной стране,
где к евреям относились с неприязнью. В выпускном классе школы ученый подрабатывал
спасателем на пляже; хотя работа нагоняла на юношу тоску, он находил удовольствие в
съемках панорамы берега с некоторого расстояния и между делом читал книги Пиаже,
заронившие в нем искру интереса к детской психологии и поведению детей вкупе с
желанием разобраться «откуда все берется», как говорит сам ученый.
Левковиц, стройный и крепкий мужчина с пробивающейся сединой, выглядит очень
импозантно, только иногда его подводит произношение, в котором порою проскальзывают
нотки восточноевропейского акцента. Принимая меня в своей лаборатории, он не единожды
восклицал с неподдельным восторгом: «Я люблю свое дело!» Как-то раз мы решили
составить компанию двум аспирантам, просматривающим видеозапись эксперимента,
проведенного днем ранее. На мониторе маячило лицо восьмимесячного ребенка с широко
распахнутыми глазами. «Все необходимые нам сведения здесь, с энтузиазмом сказал
Левковиц. Глаза – это окно в мир. Направление взгляда вот и все, что мы определяем».
Младенцы еще не могут говорить, так что в роли количественно измеряемого показателя
выступает взгляд. В опытах Левковица, которые проводятся по единому протоколу,
ребенку постоянно демонстрируют одно и то же изображение на компьютерном мониторе
до тех пор, пока малыш не отведет взгляда, потеряв к видео интерес. Экспериментатор,
наблюдающий за движениями глаз с расстояния, щелкает по компьютерной мыши и
удерживает кнопку до тех пор, пока ребенок смотрит на экран, и отпускает ее в тот момент,
когда взгляд ребенка уходит в сторону. Продолжительность щелчка служит мерой объема
внимания. Когда устойчивость внимания ребенка падает ниже определенного уровня,
выясняемого по итогам трех сеансов, компьютер автоматически выводит на монитор новый
визуальный раздражитель.
«Инициатива принадлежит ребенку, сказал Левковиц. Он дает понять, что хочет
увидеть, а заодно подсказывает нам, что в это время происходит в его мозге. Как правило,
дети стремятся к приобретению нового опыта и постоянно находятся в поиске новой
информации, собирая по крупицам необычные впечатления. Мы занимаемся тем, что
изводим их скукой до чертиков, демонстрируя один и тот же сюжет несколько раз подряд, а
потом изменяем в нем какой-нибудь нюанс, чтобы выяснить, обнаружат ли дети перемену.
Если дети реагируют на перемену, это дает основание предполагать, что они запомнили
исходный сюжет. Мы только держим палец на кнопке, замеряя, как долго ребенок смотрит
на экран. Все довольно просто, но в то же время очень информативно».
Исследования восприятия времени практически не уделяют внимания маленьким детям;
Фридман отзывается о раннем детстве как о «непаханом поле в сфере исследований
когнитивного развития». Появление компьютеров и специального оборудования,
отслеживающего движения глаз, облегчило исследование высшей нервной деятельности в
первые недели и месяцы жизни, открыло понимание особенностей восприятия времени
новорожденными, которые совсем недавно увидели свет дня. В частности, было
установлено, что грудные дети в возрасте около месяца различают фонемы вроде «pat» и
«bat», у которых разница в длительности гласного звука составляет всего лишь две сотые
доли секунды. В ходе другого исследования выяснилось, что двухмесячные младенцы
реагируют на порядок слов в предложении: если дать ребенку несколько раз прослушать
трек, содержащий фразу наподобие «Кошки перепрыгивают через лавки», а потом внезапно
проиграть то же предложение с нарушенным порядком слов, к примеру «Лавки
перепрыгивают через кошки», младенец насторожится. Однажды Левковиц подробно
описал мне эксперимент на распознавание геометрических фигур – треугольников, кругов и
квадратов, которые одна за другой выпадали из верхней части монитора и устремлялись
вниз. Приземление каждой фигуры сопровождалось соответствующим звуковым сигналом
хлопком, гудком или звяканьем. Участникам эксперимента в возрасте от четырех до
восьми месяцев демонстрировалась определенная последовательность фигур до тех пор,
пока ребенок не утрачивал интерес к примелькавшемуся зрелищу. Затем запускали новую
видеозапись – те же фигуры, сопровождаемые теми же звуками, выпадали в иной
последовательности, а экспериментатор пытался определить, заметили ли дети перемену,
и в большинстве случаев они ее замечали, что, по мнению Левковица, довольно
убедительно свидетельствовало о том, что грудным детям знакомо понятие временной
последовательности.
«По нашей теме мало специальной литературы, признался Левковиц. Даже в период
бума исследований в области раннего когнитивного развития, затрагивавших самые
разнообразные темы, проблема восприятия времени упорно игнорировалась, хотя время
выступает одной из фундаментальных характеристик нашего мира». Позже ученый
добавил: «По сравнению со взрослыми младенцы живут в совершенно другом временном
измерении. Полагаю, я был бы счастлив, если бы мне удалось забраться в их головы, а
потом выбраться наружу».
ПЕРВЫЕ НЕДЕЛИ ЖИЗНИ МОЗГ МЛАДЕНЦА СТРУКТУРИРУЕТ СЕНСОРНЫЕ
ОЩУЩЕНИЯ, ИСХОДЯ НЕ ИЗ КАЧЕСТВЕННЫХ ХАРАКТЕРИСТИК
ПОСТУПАЮЩЕЙ ИНФОРМАЦИИ, А ИЗ ЕЕ ОБЪЕМА
Обучаясь на старших курсах университета, Левковиц принимал участие в работе
исследовательской группы, изучавшей половое поведение осьминогов, и помогал строить
первый в мире лабораторный аквариум, позволявший содержать морских животных в
помещении. На выпускном курсе он работал в отделении интенсивной терапии
новорожденных, изучая влияние круглосуточного освещения и постоянного шума на
развитие младенцев. Помимо прочего, его интересовало, почему девяносто процентов
младенцев в яслях лежат, повернув голову направо. (Вопрос по-прежнему остается
открытым; по мнению некоторых исследователей, это может быть связано с преобладанием
праворукости среди представителей нашего вида, а возможно, даже отчасти способствует
этому.) По примеру Пиаже, Левковиц углубился в исследования процессов интеграции
сенсорной информации, проходящей через мозг человека даже на самых ранних стадиях
развития.
Первые два-три месяца жизни младенцы проявляют себя как низшие животные, лишенные
коры больших полушарий. Кора головного мозга, состоящая из нескольких утолщенных
наружных слоев нейронов, которые способствуют упорядочиванию воспринимаемой
органами чувств информации и создают предпосылки для абстрактного мышления и
освоения речи, в это время еще не активирована и пока не оказывает влияния на основные
функции нервной системы, но и не тормозит их. Когда кора вступает в игру, ребенок
начинает улыбаться, окончательно пробудившись для мира. До этого, по выражению
Левковица, «вас не покидает ощущение, что ребенок еще не включился окончательно».
Одно из ранних исследований Левковица показало, что в первые недели жизни мозг
младенца структурирует сенсорные ощущения, исходя не из качественных характеристик
поступающей информации, а из ее объема. Как известно, у взрослых есть эта способность;
если показать испытуемому небольшие световые пятна разной степени яркости, а потом
дать прослушать гамму звуков переменной громкости, испытуемому не составит труда
выстроить комбинации из пятен и звуков по интенсивности действия раздражителя: яркость
световой вспышки будет приблизительно соответствовать громкости звука. Левковиц
установил, что и трехнедельные малыши могут выстраивать подобные комбинации.
«Новорожденные могут выстраивать связи между звуковой и визуальной информацией на
крайне примитивном уровне: взаимодействие недостаточно интенсивное и не требует
большого количества энергии, объяснил Левковиц. Можно предположить, что у
младенцев есть база, отталкиваясь от которой они, с позволения сказать, выстраивают свой
мир, задействовав простые механизмы, чтобы взяться за дело и разобраться, что к чему».
На определенном этапе исследований Левковиц задумался о введении в эксперимент
изображений лиц. Младенец теряет способность различать предметы на расстоянии около
тридцати сантиметров, но единственный внешний объект, который он видит перед собой
регулярно, это лицо человека, который за ним ухаживает. Лицо ухаживающего человека
представляет собой сложный раздражитель, который демонстрирует движения губ и
изменения мимики, а издаваемый им набор звуков никогда не повторяется слово в слово.
Левковиц заново обратился к вопросу взаимной интеграции сенсорных данных,
поставленному еще Пиаже: воспринимает ли младенец изображение говорящего лица как
целостный образ? Когда и как начинает формироваться целостное восприятие лица, какие
характеристики воспринимаемого образа этому способствуют? Вскоре Левковиц установил,
что большая часть информации, которую сообщает образ говорящего лица грудному
ребенку, существу, которое не в состоянии понять ни слов, ни других лингвистических
аспектов содержания речи, относится ко времени и определению его длительности. Когда у
лица открывается рот, раздается звук определенной продолжительности, темп речи может
быть быстрым или медленным; лицо разговаривает или напевает, придерживаясь того или
иного ритма, который выступает для грудных детей мощным инструментом
упорядочивания и осмысления информации. Младенец может запомнить ритм мелодии
«Сияй, сияй, маленькая звездочка» задолго до того, как поймет, что «сияй» это отдельное
слово, не говоря уже о том, что оно значит. (Мои сыновья в дошкольном возрасте очень
хотели научиться писать букву «ЛМНОП».) Под конец младенец замечает, что движения
губ совпадают по времени с произнесением звуков. В одном произнесенном предложении
содержится много временных измерений, а новорожденный, столкнувшийся с ними
впервые, получает в свое пользование персонального инструктора, который смотрит ему
прямо в лицо.
* * *
Однажды утром, принимая меня в своем офисе, Левковиц пожаловался на местного
провайдера кабельного телевидения. Прошлым вечером ученый вознамерился посмотреть
документальный фильм, но видеоряд и озвучка решительно расходились во времени, так
что в конце концов Левковиц вознегодовал и выключил телевизор. «Когда диктор начинал
говорить, озвучка уже заканчивалась», раздраженно сказал ученый. Время от времени
такое приключалось на любом телеканале, находившемся в ведении злополучной
компании. Другие клиенты нерадивого провайдера, которые встречались Левковицу,
предъявляли аналогичные претензии. Более того, возникшая проблема вкратце резюмирует
многолетние исследования ученого.
У восприятия времени множество граней, но, по-видимому, основополагающую роль в нем
играет чувство синхронности – способность понять, следуют ли отдельные потоки
сенсорной информации, такие как звуки речи и вид движущихся губ, единовременно или
нет, а также исходят ли они из одного источника. Настройки нашего мозга в совершенстве
приспособлены к восприятию синхронности; как показали исследования, во время
просмотра видеозаписи разговора, обращенного к испытуемому, последний замечает
расхождение звукоряда с видеорядом с точностью до 80 миллисекунд менее десятой доли
секунды. Если озвучка отстает от видеоряда на 400 миллисекунд, а именно менее половины
секунды, зрителю намного сложнее разобраться в происходящем на экране.
Целостность восприятия дает нам множество преимуществ, и наше сознание затрачивает
колоссальные усилия, обеспечивая интеграцию чувственных импульсов, причем часто
жертвует точностью воспринимаемых образов. Исследования в 1970-х годах обнаружили,
что мозг определяет местонахождение произвольно расположенного источника звука,
раздающегося во время действия визуального раздражителя, локализованного в одной
точке пространства, допустим при наблюдении за движениями рта марионетки, несколько
ближе к источнику зрительной информации, чем на самом деле. По такому принципу
работают чревовещатели, демонстрирующие изощренную власть механизма сенсорной
интеграции в действии. Слышать голос при этом даже необязательно; для формирования
целостного образа происходящего достаточно нескольких простейших тонов и пальцевой
куклы, разделяемых некоторой дистанцией.
На том же принципе основана еще одна иллюзия, известная как эффект Мак-Гурка, которая
проявляется в тенденции к совмещению звуковой и визуальной презентации слогов при
одновременном восприятии. К примеру, если во время просмотра видео вы видите, как
губы диктора на экране произносят «га», а в дубляже слышится «ба», вы, скорей всего,
услышите что-то вроде «да». Эффект Мак-Гурка также может быть вызван
прикосновением. В одном канадском исследовании участники эксперимента прослушивали
запись голоса, произносившего четыре звука: придыхательные слоги «па» и «та»,
произносимые с едва различимым выдохом, чередовались с непридыхательными слогами
«ба» и «да». Когда экспериментаторы одновременно воздействовали на руку или шею
испытуемого небольшой порцией воздуха, доброволец слышал слог «па» вместо «ба» и
«та» вместо «да», так, будто нагнетаемая волна воздуха воспринимается посредством слуха,
а не осязания. Эффект Мак-Гурка проявляется с таким упорством, что исследователи
задаются вопросом, не стоит ли оснастить слуховые аппараты датчиками движения
воздуха, чтобы слабослышащие люди могли воспринимать звуки кожей.
Мозг прилагает колоссальные усилия, сшивая входящие данные в связную картину мира.
Повзрослев, вы обнаруживаете, что звуки голоса и движения губ на телеэкране не
совпадают по времени; основываясь на богатом опыте восприятия речи на слух и
наблюдения за артикуляцией, вы знаете, что звуки и движения губ недалеко отстоят друг от
друга во времени, и потому вы понимаете смысл слов и стоящих за ними идей. Но у
грудных детей, как отмечает Левковиц, нет опыта, который бы позволил сделать подобное
умозаключение. Таким образом, наблюдая за ребенком, который всматривается в
говорящее лицо на экране, мы соприкасаемся с альтернативным восприятием настоящего.
Задавшись целью разобраться в вопросе, Левковиц составил протокол соответствующего
исследования, которое он называет опытом с говорящими лицами.
Приняв меня в своем кабинете, Левковиц со своего компьютера показал мне короткий
видеоролик с изображением женского лица. В начале видеозаписи женщина молчит, плотно
сжав губы, затем медленно и отчетливо произносит слог «ба» и вновь умолкает. В ходе
эксперимента Левковиц демонстрировал это видео нескольким младенцам в возрасте от
четырех до десяти месяцев, прокручивая ролик несколько раз подряд перед каждым
ребенком до тех пор, пока внимание испытуемого не рассеивалось. Когда ребенок начинал
отвлекаться, включали другую видеозапись, на которой та же женщина произносила тот же
слог, но в этот раз звуковое сопровождение не совпадало с изображением: сначала
произносился слог «ба», а губы женщины начинали двигаться по прошествии 366
миллисекунд – около трети секунды. С точки зрения взрослого разница во времени между
входящими сигналами очевидна, но грудные дети ее не замечают. Расхождение двух
потоков информации во времени величиной в половину секунды также проходит мимо их
внимания.
«Дети не улавливают разницу во времени между звучанием речи и видеоизображением,
сказал Левковиц. Они замечают ее только тут». С этими словами он снова показал мне
давнишнее видео, но в этот раз разница между изображением и дубляжем составляла 666
миллисекунд. «Речь перестает звучать еще до того, как диктор успевает раскрыть рот!»
прокомментировал ученый.
ТЕКУЩЕЕ МГНОВЕНИЕ В ПРЕДСТАВЛЕНИИ РЕБЕНКА ДЛИТСЯ ДОЛЬШЕ, ЧЕМ
У ВЗРОСЛОГО В ТЕХ СЛУЧАЯХ, КОГДА ЕСТЬ ПОТРЕБНОСТЬ В ИНТЕГРАЦИИ
НЕСКОЛЬКИХ СЕНСОРНЫХ ПОТОКОВ
В психологии временной интервал между синхронизированными потоками информации –
короткий промежуток времени, в течение которого отдельные массивы сенсорных данных
воспринимаются как исходящие от единого источника, называют окном интерсенсорного
взаимодействия на основании временных ассоциаций. Понятие, которое вкладывается в
этот термин, во многих отношениях тождественно добротному рабочему определению
настоящего, хотя длительность окна интерсенсорного взаимодействия варьирует в
зависимости от характера раздражителя и личности наблюдателя. Для младенцев настоящее
длится две трети секунды, пока они не отводят глаз от лица диктора на экране. Однако, как
выяснил Левковиц, при наблюдении действий, сосредоточенных в одной точке, к примеру
за подпрыгиванием мячика на экране, дети заметят разницу во времени между звуком и
видеорядом величиной всего в треть секунды, и продолжительность наблюдаемого ими
настоящего сократится. Тем не менее текущее мгновение в представлении ребенка в любом
случае длится дольше, чем у взрослого, по крайней мере в тех случаях, когда возникает
потребность в интеграции нескольких сенсорных потоков.
«В мире, как он видится ребенку, время течет медленнее», сообщил Левковиц. Однако
при этом он не уверен, что может найти точное объяснение своему наблюдению.
Возможно, скорость передачи нервных импульсов у нейронов незрелого мозга ниже, чем у
мозга взрослого. На ранних этапах развития нервной системы нервным волокнам недостает
миелина – жироподобного вещества, образующего изолирующего оболочку нейронов,
которая ускоряет передачу нервных импульсов. В детском возрасте миелин постепенно
откладывается на нервных волокнах; формирование миелиновой оболочки может занять
около двенадцати лет. «Мозг ребенка, несомненно, работает медленнее, чем у взрослого,
сказал Левковиц. Но с точки зрения субъективного восприятия об этом трудно судить.
Что мы имеем в виду, когда говорим, что в мире младенца время течет более медленно? С
точки зрения самого младенца, это всего лишь слова. Вопрос заключается в том, какое
влияние оказывает восприятие времени на картину мира грудного ребенка».
В целом удивительно, что младенцы вообще способны воспринимать те или иные действия
как одновременные. Взрослые догадываются о несовпадении во времени звука и движений
рта, потому что нам кое-что известно о произносимых словах, движениях губ и связанных с
ними звуках. Младенец не имеет обо всем этом никакого представления, поэтому, глядя на
говорящее лицо, он почти не смотрит на рот диктора, во всяком случае в первые полгода
жизни. Вместо этого, как обнаружил Левковиц, грудной ребенок сосредоточивает все
внимание на глазах говорящего, а целенаправленно отслеживать движения губ он начинает
только по достижении возраста восьми месяцев и более.
Тогда как младенец догадывается, совпадают ли два ощущения во времени или нет?
Левковиц вновь обратился к данным своей докторской диссертации, в которой говорилось о
том, что новорожденные успешно связывают два раздражителя, адресуемые разным типам
анализаторов – зрительному и слуховому – по интенсивности их воздействия. Левковиц
предположил, что младенцы примерно так же определяют синхронность наблюдаемых
действий. Для проверки своего предположения ученый модифицировал условия
эксперимента с говорящими лицами и совместно с коллегами из Падуанского университета
в Италии провел серию опытов с грудными детьми в возрасте четырех месяцев. Детям
демонстрировали два видео с отключенным звуком на мониторах, поставленных бок о бок.
На одном видео была запечатлена морда обезьяны, издававшей звук «о» с ласковой
интонацией; на втором та же обезьяна скалила челюсти в беззвучном рычании. Когда одна
из записей проигрывалась с озвучкой, младенцы неизменно уделяли больше внимания
видео, которое соответствовало звуковому ряду. Затем исследователи провели эксперимент
в упрощенной версии: в этот раз младенцы слышали не обезьяний крик, а простой гудок,
длительность которого совпадала с движениями морды обезьяны на одном из видео. И
снова младенцы прильнули глазами к ролику, на котором мимика обезьяны
синхронизировалась со звуковым сигналом. Что характерно, некоторым детям был всего
лишь день от роду.
По мнению Левковица, результаты эксперимента наглядно подтверждали, что восприятие
синхронности у младенцев никак не связано с фактическим содержанием
синхронизируемых данных. Способность к сопоставлению изображений обезьяньих морд
со звуками, которая поначалу кажется свидетельством сверхчеловеческого разума грудных
детей, на деле представляет собой механизм, устроенный лишь немногим сложнее
электрической цепи. Младенец сопоставляет начало и конец звукового ряда с началом и
концом видеоизображения, его нервная система попросту регистрирует момент ввода и
вывода двух потоков энергии как факт одновременного включения и отключения светового
и шумового раздражителя. Если два разных действия совпадут, это значит, что они
относятся к одному и тому же событию. Весь процесс можно сравнить со сборкой паззла,
при которой используются только крайние фрагменты. Младенцы руководствуются
синхронностью, нащупывая временные рамки событий, и в то же время начисто
игнорируют фрагменты, составляющие внутреннюю часть мозаики – сведения более
высокого порядка, которые могли бы заинтересовать взрослого: слова, фонемы или
понимание смысла движений губ, для осмысления которых нервная система грудного
ребенка еще недостаточно созрела.
«Похоже, что детям нет дела до смыслового компонента раздражителей, заявил
Левковиц. Для них одновременное начало и конец служат главными критериями
распознавания событий как совпадающих во времени».
Тем временем поведение десятимесячного Адама в звуконепроницаемой комнате подводит
экспериментаторов к тому же выводу. Перед мальчиком бок о бок стояли два монитора,
транслировавшие видео, на которых губы дикторов молчаливо озвучивали разные
монологи; когда включался аудиотрек, озвучивавший одну из видеозаписей, ребенок со
сверхъестественным упорством таращился на губы диктора, двигавшиеся в такт звуку.
Адам не ошибался даже в тех случаях, когда озвучка и беззвучный монолог шли на
испанском языке, который в его семье не употребляли. Увязывая голос с лицом,
подопытный ребенок, который даже не догадывается о значении произносимых слов,
руководствовался фундаментальным алгоритмом распознавания синхронности, согласно
которому действия, которые начинаются и заканчиваются одновременно, отнесены к
одному и тому же объекту.
Левковиц убежден, что синхронность таит в себе фундаментальный механизм,
используемый младенцами на самых ранних этапах структурирования сенсорной картины
мира. Нервная система новорожденного ребенка не обладает достаточной зрелостью и
опытом для извлечения из окружающей среды информации более высокого порядка, зато
она хорошо различает, когда включаются и выключаются различные типы анализаторов.
Мы приходим в мир, ничего не зная о повадках обезьян, зато чувствуем, что происходит и
что заканчивается прямо сейчас. «Если на заре жизненного пути вы уже способны
распознавать начало и конец действия, можно считать, что вам досталось мощное орудие
для вступления в жизнь: по умолчанию считается, что события происходят одновременно,
пока не доказано обратное, заверил меня Левковиц. Восприятие синхронности служит
отличным инструментом для развертывания связной мультисенсорной картины мира. Тут
ученый рассмеялся, а затем добавил уже серьезно: Конечно, механизм распознавания
синхронности, присущий младенцам, выглядит довольно жалко, но это все же лучше, чем
„тотальная какофония цвета и звука“ по Джеймсу».
Сама собой напрашивается мысль, будто ребенок с возрастом все больше адаптируется к
синхронному восприятию, но дело обстоит несколько иначе. Левковиц обнаружил, что к 8
10 месяцам младенцы, принимавшие участие в экспериментах, утрачивают способность
отличать нежные интонации в издаваемых обезьяной звуках от злобного ворчания;
успешные попытки сопоставить звуковое сопровождение с изображением морды
животного можно было отнести на счет случайного угадывания. Однако при этом дети по-
прежнему точно определяли, какая последовательность движений губ соответствует звукам
человеческого голоса. Похоже, наша сенсорная система по мере созревания переходит из
режима последовательного исключения в режим фильтрации данных и становится более
избирательной в отношении приема к обработке поступающих сведений проявляется так
называемый феномен сужения восприятия.
«На ранних этапах развития младенцы более открыты миру, сообщил Левковиц. В их
распоряжении имеется лишь простейшее устройство, которое говорит им: „Если события
совпадают во времени, я их соединю“. Таким образом мы начинаем увязывать воедино
звуковую, тактильную и зрительную информацию, но поскольку группировка данных
осуществляется по единственному критерию – энергоемкости, то мы неизбежно допускаем
ошибки. Вы связываете в единое целое вид обезьяньей морды и звуки, издаваемые
обезьяной, только потому, что вы различаете только пасть, которая делается то больше, то
меньше, одновременно с включением и выключением звука, даже не замечая, что рев
исходит от представителя другого вида». Однако в скором времени младенец запомнит
лица и голоса конкретных людей и, что немаловажно, поймет, на какие лица следует
реагировать, а на какие нет. Со временем возрастает значение индивидуального опыта.
Младенцам обычно не приходится лицезреть обезьяньи морды изо дня в день, и
способность к распознаванию тонкостей внешнего вида обезьян не получает развития, так
как нейроны настраиваются на прием только той информации, которая находит применение
в повседневной жизни.
По сходным причинам взросление ребенка сопровождается снижением восприимчивости к
иностранной речи. В опытах Левковица детям из англоязычных и испаноязычных семей
показывали видео с двух близкорасположенных мониторов: на одном из них губы
женщины медленно и беззвучно произносили слог «ба», на другом она так же молча
проговаривала слог «ва». Затем два лица сменило изображение крученого мяча, и в то же
время один из двух ранее продемонстрированных слогов громко и неторопливо
произносился вслух несколько раз подряд. Когда звук утихал, на обоих мониторах снова
появлялось изображение женского лица. Теперь исследователи внимательно следили за
направлением взгляда ребенка. Независимо от того, какой язык был для них родным,
шестимесячные дети всегда сосредоточивали внимание на губах диктора, произносившего
озвученный слог. В возрасте одиннадцати месяцев младенцы из семей, где говорили по-
испански, теряли способность точно распознавать слоги по движениям губ; с таким же
успехом они могли бы просто отгадывать нужные ответы. Причина неудач крылась в
особенностях испанской фонетики: слоги «ва» и «ба» в испанском языке произносятся
одинаково. К примеру, слово vaca (корова) произносится как «бака». Ребенок,
воспитывающийся в испаноговорящей среде, перестает различать эти слоги, тогда как дети
из двуязычных семей по-прежнему отличают один слог от другого.
СИНХРОННОСТЬ ТАИТ В СЕБЕ ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЙ МЕХАНИЗМ,
ИСПОЛЬЗУЕМЫЙ МЛАДЕНЦАМИ НА САМЫХ РАННИХ ЭТАПАХ
СТРУКТУРИРОВАНИЯ СЕНСОРНОЙ КАРТИНЫ МИРА
Чем лучше мы адаптируемся к своему окружению по мере взросления, тем хуже мы
ориентируемся в чужеродной среде. В ходе исследований выяснилось, что даже самые
маленькие дети европеоидной расы хорошо различают лица представителей как своей, так
и монголоидной расы, но уже к первому году начинают ошибаться при распознавании лиц,
не принадлежащих к европеоидной расе. Ребенок, который рос в Болгарии, где отдают
предпочтение более сложным музыкальным размерам, чем на Западе, легко распознает на
слух эти ритмические тонкости во взрослом возрасте, но если он впервые услышит
болгарские лады в возрасте старше одного года, то навсегда останется глух к тонким
музыкальным нюансам.
Как правило, сложные компьютерные программы надстраиваются над более простыми
фрагментами, которые называются ядрами и обеспечивают большую часть базовых
алгоритмических действий. Способность к синхронному восприятию звуковых и
визуальных сигналов является чем-то вроде ядра, позволяя нейросети новорожденного
упорядочивать хаотичные потоки сенсорных данных не по смысловому принципу. Для
этого не нужны ни первоначальные знания, ни опыт важна лишь способность к подсчету
относительного количества полученных стимулов. Взяв ее за основу, младенец может
приступать к обработке смысловой составляющей информации – сопоставлять
противоречивые сведения и ранжировать входящие данные по приоритету.
Левковиц не спешит объявлять эту способность врожденной. Видная школа возрастной
психологии утверждает, что человек уже по факту рождения осознает фундаментальные
понятия, такие как причинность, гравитация и пространственные соотношения.
Предполагается, что интуитивное понимание закреплено в человеческой популяции
естественным отбором на генетическом уровне. Однако Левковиц, как и многие из его
коллег, полагает, что подобные аргументы не имеют четкого обоснования и основаны на
упрощении. Как только поднимается любопытная научная проблема, апелляции к генетике
знаменуют конец дискуссии. «Генетика выдвигается на роль волшебной шкатулки, в
которой можно найти ответы на все вопросы, подытожил Левковиц. Воистину витализм
вездесущ и неистребим».
Сам Левковиц предпочитает рассматривать человека как организм, который находится в
постоянном развитии. Мы существуем во времени. Младенец появляется на свет, обладая
множеством врожденных шаблонов поведения (к примеру, сосательным рефлексом),
однако со временем их вытесняют более сложные механизмы. Врожденные шаблоны
поведения представляют собой онтогенетические адаптации, подчиненные инициальным
задачам, которые впоследствии редуцируются. Вероятно, радары, посредством которых
мозг младенца квалифицирует те или иные действия как синхронные, принадлежат к той же
категории: запустив систему ощущений новорожденного, они в скором времени
замещаются более совершенными механизмами обработки данных, основанными на опыте,
приобретенном в реальном мире.
В той же степени с физиологической точки зрения нет ничего сверхъестественного в
появлении ребенка на свет. Новорожденный выступает последней модификацией
организма, существовавшего несколько часов и дней назад в темном пространстве матки,
пусть и в несколько упрощенном варианте. По данным исследований, младенец,
появившийся на свет лишь несколько часов назад, явно предпочитает звуки материнского
голоса голосам посторонних людей. Возникает соблазн рассматривать предпочтение,
оказываемое голосу матери, как врожденное свойство, обусловленное генетически, а заодно
и подвести под это надуманное эволюционное обоснование. (К примеру, можно сказать,
что младенцы, которые немедленно узнают мать, получают преимущество в естественном
отборе.) Однако в действительности привязанность к материнской речи формируется еще
во внутриутробный период под влиянием приобретаемого опыта. По свидетельствам
разных исследователей, функция слуха активируется в последний триместр беременности.
Плод черпает немало сведений о внешнем мире из доносящихся до него звуков. В ходе
одного исследования, которое сейчас считается классическим, сердцебиение плода
ускоряется во время проигрывания аудиозаписи голоса матери, зачитывающей
стихотворение вслух, и замедляется, когда он слышит голос посторонней женщины,
декламирующей то же самое стихотворение. Французский новорожденный четко
распознает, когда один и тот же рассказ читают по-французски, по-голландски и по-
немецки. Еще одно исследование показало, что в криках двухдневных младенцев из
Франции и Германии отчетливо прослеживаются мелодии, отображающие ритмическую
организацию родного языка матери; дети имитировали звуки, которые они слышали еще
внутри матки.
Человек в этом отношении не уникален. Овцы, крысы, некоторые виды птиц и другие
животные способны различать звуки, находясь в матке или в яйце. Самка австралийского
расписного малюра начинает обращаться к своим яйцам за несколько дней до вылупления
молодняка. Таким образом она обучает еще не родившихся птенцов уникальному
голосовому сигналу, при помощи которого можно выпрашивать корм. В разных гнездах
сигнал звучит по-разному, так что птенцы, которые способны успешно воспроизводить его
после вылупления, имеют больше шансов получить корм. Сигнал выступает своего рода
паролем, с помощью которого самка расписного малюра отличает своих птенцов от
подброшенных в ее гнездо кукушат, оттягивающих на себя ресурсы всего семейства.
С точки зрения Левковица, способности, которые кажутся нам врожденными, содержат в
себе загадку, которую предстоит разгадать науке. «При рассмотрении проблемы
формирования когнитивных или перцептивных навыков меня не интересует сам факт их
наличия или отсутствия. Я задаюсь другими вопросами: когда, как и откуда появились эти
навыки? Если вы спросите меня, есть ли у младенцев чувство времени, я отвечу
утвердительно: да, чувство времени у них есть, но форма его выражения зависит от того,
что вы подразумеваете под временем. Восприимчивы ли грудные дети к структурированной
информации, упорядоченной во времени? Безусловно. Вопрос заключается в другом: когда
они начинают реагировать на синхронизированные данные?»
Если направление исследований, сложившееся вокруг опытов с говорящим лицом,
показалось вам недостаточно убедительным, примите к сведению, что в первые месяцы
жизни картина мира младенца практически полностью состоит из говорящих лиц. В
течение последнего триместра беременности мировосприятие плода формируется
исключительно за счет звуков и тактильных ощущений. После рождения прибавляются
новые раздражители движение и свет; новые измерения, подлежащие интеграции.
Большую часть сведений об окружающем мире ребенок черпает из произносимых
родителями слов. Сами по себе слова для младенца мало что значат, но при произнесении
вслух они играют роль подсказок, с помощью которых дети связывают звуки с
визуальными образами. Прислушиваясь к речи родителей, новорожденный овладевает
искусством синхронизации сенсорных данных и выходит за его пределы. Как показали
многочисленные исследования, младенцы сильнее реагируют на визуальные раздражители,
подкрепленные звуком, и наоборот. Избыточность вводных данных порождает
отличительные особенности, которые ведут к пониманию предмета.
РЕБЕНОК УСВАИВАЕТ ПОНЯТИЕ СИНХРОННОСТИ, ТОЛЬКО НАБЛЮДАЯ ЕЕ
ВООЧИЮ. ВРЕМЯ НАЧИНАЕТСЯ СО СЛОВА ВО ВСЯКОМ СЛУЧАЕ, ДЛЯ
МАЛЕНЬКОГО ЧЕЛОВЕЧКА
Представьте себе, что вы находитесь на шумной коктейльной вечеринке, предлагает
Левковиц. Вам трудно разобрать, что говорит собеседник, но по движению губ вам будет
проще догадаться, что сказал ваш визави. Для младенца вида говорящего лица более чем
достаточно. Мы разговариваем с детьми медленно, ритмично и выделяем то, на чем хотим
акцентировать внимание: «Держи… свою… буты… лоч… ку…» Движения губ совпадают
со звуками голоса; даже кадык на шее ритмично двигается вверх-вниз. «Посредством
ритма, ударения и других подсказок мы подводим ребенка к пониманию того, что все
воспринимаемые импульсы отнесены к одному и тому же явлению, и помогаем ему
запомнить слово, заключил Левковиц. Совершенный механизм обучения младенцев
речи метит прямо в точку».
Более того, у нас имеется еще одна система, ориентированная на обучение детей основным
аспектам времени. Восприятие времени осознание временных последовательностей,
освоение временных форм глагола, ощущение новизны и синхронности событий. Тем не
менее время само по себе едино; собственно говоря, оно представляет собой обмен
данными между часами различных видов наручными, сотовыми, белковыми и прочими,
даже люди могут рассматриваться как некая разновидность часов. Ребенок усваивает
понятие синхронности, только наблюдая ее воочию. Время начинается со слова во всяком
случае, для маленького человечка.
Почему улетает время
Почему, к примеру, писатель не осознает течения времени? Мы предполагаем, что он
полностью поглощен работой, что значит, что, пока он пишет, он не испытывает желания
заняться чем-либо еще (например, перекусить или отправиться за покупками) и даже
попросту прекратить работу по причине усталости. Однако узконаправленный интерес не
препятствует писателю осознавать происходящие вокруг перемены, даже если они сводятся
к числу исписанных страниц.
ПОЛЬ ФРЕСС, ПСИХОЛОГИЯ ВРЕМЕНИ
Этот год, как и любой другой, уносится прочь. Пока только июль или апрель, а может, даже еще
не февраль, но разум уже забегает вперед, устремляясь мыслями в сентябрь, когда придется
снова всерьез заняться школьными или служебными делами, как будто оставшиеся недели лета
уже миновали. А может быть, сознание стремится в июнь, словно вся весна пролетела в одно
мгновение. Из июня воображению недолго совершить еще один скачок к следующему январю,
а оттуда путем нехитрых вычислений легко добраться до всех прежних январей, проведенных в
размышлениях о том, как быстро пролетел минувший год. Позади могут остаться и пять, и
десять январей; наконец, их может оказаться так много, что вы перестанете помнить каждый
месяц во всех подробностях, поместив все сохранившиеся воспоминания в более широкие
категории – «между моими двадцатью и тридцатью», «когда мы жили в Нью-Йорке» или «до
рождения детей». Потом вам покажется, что точно так же промелькнула ваша молодость а
если она еще не промелькнула, вам не составит труда представить, как жизнь однажды шагнет
за черту, за которой начинается ощущение давно прошедшей юности.
«Как же летит время все мы так говорили, и так же говорили за тысячелетия до нас. «Fugit
irreparabile tempus», писал римский поэт Виргилий: время улетает безвозвратно. «Ведь наших
дней неудержим полет», заметил Чосер в конце XIV века в поэме «Кентерберийские
рассказы». От разных американских авторов XVIIXIX веков мы узнаем, что время
«стремительно летит на крыльях тревог», «несется на быстрых крыльях», «парит на крыльях
орла», а также что «время летит, а вечность манит». Задолго до появления английского языка
время бежало, подобно волнам, не ожидая кого-либо из нас. Вскоре после нашей со Сьюзен
свадьбы мой тесть часто приговаривал сладким голосом с оттенком горечи, пощелкивая
пальцами: «Первые двадцать лет пронесутся как не бывало!» Теперь, спустя двенадцать лет, я
догадываюсь, что он имел в виду. Однажды Джошуа воскликнул с тяжелым вздохом: «Помните
старое доброе время?» а ведь ему тогда не было и пяти лет. (Для него «старое доброе время»
значит несколько месяцев назад, когда ему случилось полакомиться шоколадным кексом.) Я
удивляюсь сам себе, когда в который раз замечаю, как часто стремительный бег времени
застает меня врасплох. Мне кажется, что еще совсем недавно я крайне редко изрекал: «Как
летит время!», но стоит оглянуться назад и сравнить тот период со своей нынешней жизнью, я с
ужасом понимаю, что в действительности прошли годы, а я повторяю все те же незамысловатые
слова. Куда же подевалось время?
Пролетают, разумеется, не только годы, но и дни, часы, минуты, секунды – но на разных
крыльях. Мозг воспринимает течение времени по-разному: временные промежутки
длительностью от нескольких минут до нескольких часов воспринимаются иначе, чем те,
которые длятся от нескольких секунд до одной-двух минут. Когда вы раздумываете, сколько
времени занял визит в супермаркет, или задаетесь вопросом, в самом ли деле часовое телешоу,
которое вы только что посмотрели, закончилось позже или раньше обычного, ваше сознание
задействует принципиально иные механизмы, чем в тех случаях, когда вам кажется, что стоп-
сигнал горит слишком долго, или когда экспериментатор просит вас посмотреть на
изображение на компьютерном экране и определить, сколько секунд оно продержится. С
годами все обстоит по-другому, но мы поговорим об этом позже.
Точный ответ на вопрос, почему улетает время, зависит от того, о каком времени идет речь,
сказал мне Джон Уэарден, психолог из Кильского университета в Стаффордшире, Англия.
Последние тридцать лет ученый пытается разобраться в отношении человека ко времени и дать
ему определение; в 2016 году он опубликовал книгу «Психология восприятия времени»
популярный экскурс в историю вопроса с обзором отрасли. Однажды вечером я позвонил ему
на домашний телефон, когда он собирался смотреть чемпионат по футболу. Я извинился за
вторжение. «Ничего страшного, ответствовал Уэарден. Честно говоря, мое время не такая
уж и ценность. Я мог бы притвориться, что чудовищно занят, но я всего лишь ожидаю начала
матча».
Уэарден напомнил, что время не воспринимается непосредственно, как свет или звук. За
восприятие света отвечают специализированные клетки сетчатки, которые при контакте с
фотонами генерируют нервные импульсы, быстро достигающие мозга. Звуковые волны
улавливают крошечные волоски в ухе; их колебания переводятся в электрические импульсы,
которые мозг интерпретирует как звук. Но у нас нет специализированных рецепторов для
восприятия времени. «Долгое время над психологией довлела проблема поиска органа,
воспринимающего течение времени», сказал Уэарден.
Время приходит к нам по окольным путям; как правило, посредством заполняющего их
содержания. В 1973 году психолог Дж. Дж. Гибсон писал, что «время, в отличие от событий,
недоступно восприятию»; впоследствии это выражение заложило фундамент для многих
исследований времени. Грубо говоря, ученый подразумевал, что время лишено вещественной
природы и проявляет себя не как существительное, а как глагол исключительно в
прохождении сквозь множество вещей. Допустим, я описываю поездку в Диснейуорлд: вот
Микки, вот Космическая гора, а вот далеко внизу под окном самолета проносятся облака и
мои ощущения от поездки, какой она запечатлена в моей памяти, вновь становятся осязаемы.
Но я не в силах пережить поездку и связанные с ней ощущения, не обращаясь к образам,
занятиям или мыслям. Чем было бы чтение без слов и наши попытки пробраться сквозь слова?
Время всего лишь слово, которым мы обозначаем поток событий и ощущений сквозь наше
сознание.
Формулировка, предложенная Гибсоном, недалеко ушла от размышлений Блаженного
Августина. «Избавь меня от бурных возражений; избавь и себя от бурных возражений в
сумятице своих впечатлений, писал Августин. В тебе, говорю я, измеряю я время.
Впечатление от проходящего мимо остается в тебе, и его-то, сейчас существующее, я
измеряю, а не то, что прошло и его оставило. Вот его я измеряю, измеряя время. Вот где,
следовательно, время, или же времени я не измеряю»
[56]
.
Осознать и обозначить течение времени значит осознать перемены: в нашем окружении, в
жизненной ситуации и даже, как выразился Уильям Джеймс, во внутреннем пейзаже мыслей.
Вещи не такие, какими были раньше. Осознание прошлого закрадывается в ощущение текущего
момента, а память помогает нам произвести сравнение. Время способно только лететь, ползти
или нестись вскачь, если вы вспомните, с какой скоростью оно двигалось раньше: «Тот фильм
показался мне намного длиннее всех остальных фильмов, которые я видел раньше» или
«Вечеринка пролетела незаметно; взглянув на часы в последний раз около двух часов назад, я
вовсе забыл о них». Время вещественно в той же степени, что и след, оставленный в памяти
самыми разнообразными вещами.
«Каждый знает, каково это – с головой погрузиться в чтение, а затем бросить беглый взгляд на
настенные часы с изумленным возгласом „Неужели уже десять часов?“, заметил Уэарден. Я
раньше думал, что можно измерить чувство времени в течение какого-либо промежутка, хотя
это, конечно же, невозможно, потому что вы его не ощущаете; время понятие чисто
умозрительное, и это заметно усложняет дело. Мы рассуждаем о чувстве хода времени, хотя
наши суждения о времени зачастую основываются на одних лишь умозаключениях, а не на
непосредственном опыте».
Действительно, восклицая «Как быстро пролетело время!», мы, как правило, подразумеваем
что-то вроде «Не пойму, куда убежало время» или «Я потерял счет времени». Я часто
испытываю это ощущение за рулем, когда долго еду по знакомой дороге, особенно ночью. Я
думаю о своем, иногда могу вслух подпеть в тон радио, но в то же время стараюсь вести
машину аккуратно и слежу за дорогой, наблюдая, как в свете фар один за другим появляются
верстовые столбы, тут же исчезающие в потоке отражений в зеркале заднего вида. Тем не
менее, когда я выхожу из машины, я всякий раз удивляюсь своему поведению: все повороты,
которые попадались мне по пути, никак не отпечатываются в моей памяти. Меня охватывает
беспокойство: может статься, я вообще не обращаю внимания на дорогу? Само собой, я
контролировал дорогу, иначе бы меня не было в живых. Так как же я умудрился добраться
сюда? Куда ушло время, проведенное в пути?
Раз уж на то пошло, когда мы признаемся, что потеряли счет времени, обычно мы имеем в виду,
что мы не следили за ним с самого начала. Уэарден провел исследования, которые
подтверждают этот вывод. Ученый раздал анкеты двум сотням студентов и попросил каждого
из них описать случай из жизни, когда им казалось, что время шло быстрее или медленнее
обычного. Также он попросил испытуемых подробно описать, чем они тогда занимались, и
заодно вспомнить, в какой момент они заметили, что время ускорило или замедлило бег, и под
действием каких наркотиков они находились, если употребляли. Ответы студентов звучали так:
«Время летит, когда я развлекаюсь с друзьями, выпив или приняв дозу кокаина. Мы танцуем и
болтаем, а минуту спустя я неожиданно узнаю, что уже три часа утра».
«Похоже, употребление алкоголя вызывает ощущение ускорения времени возможно, потому,
что, когда я выпиваю, я увлечен общением и получаю удовольствие».
В целом, как выяснил Уэарден, студенты говорили, что чувство ускоренного хода времени
возникает чаще, чем ощущение замедления времени. Вероятность пережить искажение времени
в любую сторону увеличивается на две трети в случае опьянения; алкоголь и кокаин, по-
видимому, ускоряют бег времени, а марихуана и экстази с равным успехом вызывают как
ускорение, так и замедление времени. Время неизменно ускоряло ход, когда респонденты были
заняты или охвачены счастьем, сосредоточивались на каком-либо деле или общались в
дружеском кругу (часто в этом был замешан алкоголь), и замедляло ход, когда они находились
на службе, скучали, уставали или грустили. Что самое удивительное, многие опрошенные
студенты утверждали, что не чувствовали ускорения времени до тех пор, пока их внимание не
привлекал какой-нибудь внешний индикатор времени восход, беглый взгляд на часы или
окрик бармена, предупреждающий о закрытии заведения. До этого у них нередко вовсе
исчезало чувство времени. «Как правило, я вспоминаю о времени, когда бар или паб, где я
нахожусь, начинает закрываться или кто-то сообщает мне, который час», отметил один из
студентов.
ПРИЧИНА, ПО КОТОРОЙ УЛЕТАЕТ ВРЕМЯ, ПО КРАЙНЕЙ МЕРЕ МИНУТЫ И ЧАСЫ,
ОЧЕВИДНА: ВРЕМЯ ПРОЛЕТАЕТ НЕЗАМЕТНО, ПОТОМУ ЧТО ВЫ ЗАБЫВАЕТЕ
ПЕРИОДИЧЕСКИ ПОГЛЯДЫВАТЬ НА ЧАСЫ
Причина, по которой улетает время, по крайней мере минуты и часы, настолько очевидна, что
практически составляет логический круг: время пролетает незаметно, потому что вы забываете
периодически поглядывать на часы. Когда вы замечаете, что с тех пор, как вы в последний раз
задумывались о времени, миновало два часа, вы понимаете, что два часа – это довольно долго,
но поскольку вы не считаете минуты и не замечаете их хода, то можете догадаться из
обстановки, что время пронеслось так быстро. Как рассказывал один из участников опроса
Уэардена: «Когда я угостился кокаином с парочкой друзей и засиделся у кого-то допоздна
после гулянки, закончившейся около трех часов ночи, я неожиданно заметил, что стукнуло
целых семь часов, так что время пролетело быстрее, чем я думал».
Ощущение стремительного бега времени сродни чувству, которое мы испытываем,
пробудившись утром или, к примеру, очнувшись от грез. «Случайная идея заполняет собой все
пространство сознания, писал Поль Фресс в «Психологии времени». Когда издалека до нас
доносится бой часов, мы удивляемся, что так поздно вечером или так рано утром. Мы не
осознавали длительности времени». По утверждению Фресса, это наблюдение объясняет,
почему многим кажется, что рутинные задачи решаются быстро: когда вам скучно, вы больше
думаете о времени и, вероятно, даже посматриваете на часы, но когда вы замечтаетесь, вам
некогда раздумывать о времени. В 1952 году Морис Вайтельс, специалист по промышленной
психологии из Пенсильванского университета, выяснил, что только двадцать пять процентов
рабочих, занятых трудом, который принято считать монотонным, воспринимают свою работу
именно так. (В богатом послужном списке ученого значится тест Вайтельса для отбора
машинистов, разработанный по заказу железнодорожной компании Милуоки, заинтересованной
в отборе лучших кандидатов на вакансии вагоновожатого, монография «Исследования в
области промышленного труда, мотивации и психологического настроя» и некогда прочитанная
лекция под названием «Машины и рутинный труд».)
Также Уэарден подметил, что оценка скорости течения времени зависит от того, когда вы
задумываетесь о времени – задним числом или по ходу дела. Время тянется только в прошлом
либо в настоящем; дорожная пробка или званый обед может длиться вечно, пока вы вовлечены
в ситуацию, и, скорее всего, запомнятся надолго. Однако, как утверждает Уэарден,
непосредственно переживаемое время едва ли покажется скоротечным. По сути, наше
восприятие течения времени укладывается в рамки определения: время летит, поскольку в
настоящий момент вы не следите за ходом часов. Что представляла собой кинокартина,
которую вы недавно посмотрели: «Поразительно, фильм стремительно приближается к концу!»
Либо вы томились от скуки, то и дело поглядывая на наручные часы, либо ваше внимание,
поглощенное сюжетом, не замечало времени. Встречаясь с коллегами-психологами на
собраниях и конференциях, Уэарден часто спрашивает их, сталкивались ли они с ощущением
ускорения времени и есть ли среди их знакомых те, кто испытывал нечто подобное, и всякий
раз получает отрицательный ответ.
«После нескольких кружек пива психологи приходят к соглашению, что переживание
ускоренного хода времени встречается так редко, что можно сделать вид, будто такого не
существует вовсе, сказал мне Уэарден. Невозможно обогнать время, находясь внутри него».
Время не улетает, пока вам весело: вы замечаете, что оно ушло, только когда веселье
заканчивается.
* * *
«Ставь таймер, папочка
Когда я варил утренний кофе, в кухню вошел Джошуа. Близнецам тогда было по два года, и,
едва овладев речью, они осаждали нас жалобами друг на друга: если одному досталась Ценная
Вещь, точно такая же должна быть и у другого, иначе это будет несправедливо. Каждый из
близнецов стремится утвердить в мире свою зарождающуюся личность, но только совершенное
равенство может навести порядок в мире. Мы со Сьюзен установили политику живой очереди,
но скоро дети преподали нам хороший урок, наглядно продемонстрировав основы восприятия
времени: для мальчика, у которого нет Ценной Вещи, очередь другого владеть ею всегда
тянется дольше. Для наблюдателя время течет медленнее, чем для обладателя.
Так что я преподнес им часы таймер для варки яиц, один из тех, которые заводятся от
поворота, а потом громко отсчитывают секунды, оставшиеся до звонка жестяного
колокольчика. Мальчикам он очень нравится, ведь таймер не берет на себя роль судьи-
самодура, не раздражается, не появляется с наполовину обритым лицом и не отмахивается от
них, углубившись в чтение новостей. Его объективность кажется почти что магической, и дети
то и дело просят меня завести таймер, чтобы разрешить возникающие споры. Но даже такая
стратегия вскоре исчерпает свой потенциал, в особенности Джошуа повадился хватать и
поворачивать таймер, заставляя его звонить снова и снова, как будто это приблизит его очередь
и вынудит брата передать Ценную Вещь ему. Если время вообще способно покоряться, оно,
само собой, покорится его воле.
Обычно я ставлю таймер на две минуты, но как-то раз Сьюзен поставила его на четыре минуты,
надеясь выиграть время для завершения разговора, оборвавшегося на середине. Еще на полпути
до истечения срока, когда таймер подобрался пугающе близко к двухминутной отметке, с
озадаченным видом вошел Джошуа, недоумевая, почему таймер до сих пор не зазвонил?
Очевидно, регулярная практика двухминутного ожидания сделала свое дело, и мальчик
запомнил длительность промежутка, так что мне удалось привить ему чувство времени.
«Похоже, дети овладевают временем примерно так же, как и речью», предположила Сьюзен.
Она права, но лишь в некоторой степени, которую нам как родителям еще только предстоит
оценить по достоинству. Но у нас все по-прежнему слишком сложно. У наших детей
определенно есть свои таймеры врожденная версия часов, которые оставляют меня в
нетерпении перед красным светом светофора или на вокзальной платформе, так как я пребываю
в уверенности, что пора бы подойти моей очереди. Я могу привить детям чувство времени, но
лишь в той мере, в которой у них уже есть возможность принять его.
В 1932 году Гудзон Хоагленд отправился в аптеку. Хоагленд, уважаемый психолог в
Бостонском округе, живо интересовался влиянием гормонов на функционирование мозга. В
ходе своей научной карьеры он преподавал в Медицинском колледже Тафтса при Бостонском
университете и в Гарварде, а также содействовал основанию фонда, который изобрел
противозачаточные таблетки. В двадцатых годах прошлого века ему случалось исследовать
деятельность великосветской дамы-медиума по имени Марджери, которую в конечном счете
разоблачил Гудини. Впрочем, в тот миг Хоагленд покупал аспирин, дома его ждала жена,
заболевшая гриппом: у нее была температура 104 °F (40 °C), и она отправила мужа в аптеку.
На дорогу ушло всего двадцать минут, но, когда он вернулся, жена уверяла, что он отсутствовал
намного дольше. Хоагленд был заинтригован и попросил жену отсчитать шестьдесят секунд,
намереваясь проверить отмеренный ею интервал с помощью секундомера. Жена Хоагленда
занималась музыкой и обладала развитым чувством времени; ее представлению о том, сколько
должна длиться секунда, можно было доверять, но тем не менее временной промежуток,
который она сочла равным шестидесяти секундам, в действительности насчитывал только
тридцать восемь секунд. В течение нескольких дней ученый повторил опыт две дюжины раз и
заметил, что когда жена выздоровела и у нее нормализовалась температура, то скорость
подсчета времени также замедлилась и достигла нормального темпа. «При повышенной
температуре моя жена невольно считала быстрее, чем при снижении температуры», отметил
Хоагленд в одной из журнальных статей несколькими годами позже. Когда ученый повторил
эксперимент с участием добровольцев, находившихся в лихорадочном состоянии, и людей с
искусственно повышенной температурой тела, были получены похожие результаты.
Создавалось впечатление, будто подогрев заставляет спешить внутренние часы испытуемых.
При этом ощущения стремительного бега времени у добровольцев не возникало, но в конце
эксперимента они всякий раз удивлялись, узнавая, что, согласно показаниям настенных часов,
прошло намного меньше времени, чем они думали. «В лихорадке при прочих равных мы могли
бы прийти на встречу раньше времени», писал Хоагленд.
ЧУВСТВО УСКОРЕНИЯ ИЛИ ЗАМЕДЛЕНИЯ ХОДА ВРЕМЕНИ ЗАВИСИТ ОТ ТОГО,
ЧТО ВЫ ЧУВСТВУЕТЕ В КОНКРЕТНЫЙ МОМЕНТ СЧАСТЬЕ, ПЕЧАЛЬ, ТРЕВОГУ, А
ТАКЖЕ ОТ ТОГО, ЧЕМ ВЫ ЗАНЯТЫ
Наблюдения Хоагленда вдохновили других исследователей решиться на то, что Джон Уэарден
описал в одной из обзорных статей как «один из самых замысловатых экспериментаторских
трюков в истории психологии». Добровольцев размещали в отапливаемых помещениях, веля
натянуть теплый свитер или специальный шлем, обогревавший голову, а потом просили
отсчитать интервал продолжительностью тридцать секунд, настроить ход метронома, к
примеру, на четыре такта или сообщить экспериментатору, когда, по их мнению, пройдет
четыре, девять или тринадцать минут. В ходе одного эксперимента участники, проходящие тест
на точность хронометрирования, вращали педали велотренажера, установленного в резервуаре
воды. В журнальной публикации 1966 года Хоагленд пересмотрел свои первоначальные
выводы и некоторые более поздние философические заключения, предложив объяснение своего
открытия с точки зрения физиологии. «Чувство времени у человека основывается на скорости
протекания окислительных реакций в некоторых клетках головного мозга», писал ученый.
Новое объяснение Хоагленда так и не прижилось в научном сообществе (даже неясно, понимал
ли сам ученый, что он имел в виду), однако с тех пор общий интерес к предмету разогрелся еще
сильнее. Из всех аспектов чувства времени наиболее изучено ощущение длительности
способность определять продолжительность временного промежутка. Как правило, определяют
длительность коротких временных отрезков продолжительностью от пары секунд и немногим
более, отталкиваясь от объема мгновенного восприятия, в масштабах которого мы планируем
свои действия, оцениваем обстановку и принимаем решения, а подчас грезим наяву,
испытываем нетерпение и маемся скукой. Когда вы испытываете нервозность, стоя перед
красным светом светофора, или раздражаетесь, пребывая в уверенности, что Ценная Вещь
находится в руках вашего брата или сестры чуть дольше, чем было бы справедливо, вы
движетесь по временному отрезку, доступному для мгновенного восприятия. Многие
социальные взаимодействия осуществляются в крайне узких временных рамках, а их исход
большей частью зависит от остроты ощущения продолжительности временных промежутков.
Искренняя улыбка в большинстве случаев появляется и исчезает быстрее, чем вынужденная, а
разница в длительности хотя и несущественна, но все-таки достаточно заметна, чтобы отличить
настоящую улыбку от фальшивой.
Более века исследователи признавали, что мы форматируем время, перемещаясь в нем; чувство
ускорения или замедления хода времени зависит от того, что вы чувствуете в конкретный
момент – счастье, печаль, гнев, тревогу, отвращение или радостное предвкушение, а также от
того, чем вы заняты – играете на музыкальном инструменте или слушаете музыку. По данным
исследований 1925 года, для оратора речь заканчивается быстрее, чем для слушателя. Таким
образом, исследователи, спорящие о восприятии времени, большей частью апеллируют к
восприятию нескольких секунд или минут.
* * *
Как выяснилось, способность определять, когда истекли две минуты, роднит маленьких детей с
большинством представителей животного царства. В тридцатых годах прошлого века русский
физиолог Иван Павлов обнаружил, что собаки обладают безупречным чувством длительности
кратких промежутков времени. Имя Павлова вошло в историю науки, когда ученому удалось
доказать, что у собаки, которая слышит звон колокольчика во время кормления, со временем
вырабатывается условный рефлекс реакция слюноотделения в ответ на звон колокольчика
даже в отсутствие корма. Опыты Павлова показали, что собаки вырабатывают условные
рефлексы на временные интервалы с той же готовностью, что и на звон колокольчика. Если
выдача корма происходит через равные промежутки времени, допустим через каждые полчаса,
то в итоге слюноотделение у собаки будет появляться уже в конце установленного интервала,
даже если ей не давать корма. Усвоив длительность временных отрезков между выдачами
корма, собака каким-то образом отсчитывает минуты, предвкушая вознаграждение в конце
каждого интервала. Ожидания собак, так похожие на человеческие, поддаются фиксации и
количественному определению.
Лабораторные крысы демонстрируют похожие способности. Предположим, что вы дрессируете
крысу: когда загорается лампа, обозначающая начало отсчета временного промежутка,
животное должно выждать, допустим, десять минут, прежде чем нажать на рычаг и получить
пищевое подкрепление. Повторите упражнение несколько раз, а потом включите свет, но не
давайте крысе корма, сколько бы раз она ни давила на рычаг. Реакция крысы останется
неизменной: она предпринимает первые попытки надавить на рычаг перед началом
десятиминутного интервала, по истечении десяти минут она действует с максимальной
напористостью и спустя некоторое время сдается. Как и собака, крыса выстраивает ожидание
результата своих действий вокруг временного интервала; также она понимает, что нужно
прекратить попытки вскоре после того, как установленный интервал закончится, не оправдав
ожиданий пищевого подкрепления. При этом животное проявляет предполагаемое поведение в
масштабах разных временных интервалов. В целом, к какому бы интервалу ни была приучена
крыса – пятиминутному, десятиминутному или получасовому, она начинает и прекращает жать
на рычаг, отсчитав десять процентов выделенного ей времени до и после конца установленного
интервала. Имея дело с тридцатисекундным интервалом, животное начинает давить на рычаг за
три секунды до начала отсчета времени и бросает его спустя три секунды после конца; при
увеличении интервала до шестидесяти секунд крыса берется за дело на шесть секунд раньше. В
1977 году Джон Гиббон, специалист по математической физике из Колумбийского
университета, представил математическое выражение обнаруженных соотношений в
авторитетной публикации, заложившей основы теории, которую автор назвал линейной теорией
ожиданий (ЛТО); в англоязычной литературе иногда встречается сокращение SET (Scalar
Theory of Expectation линейная теория ожиданий). Теория Гиббона представляла собой
систему уравнений, иллюстрирующих следующую закономерность: ожидание животного,
выраженное в частоте реакции на раздражитель, увеличивается по мере приближения
условленного интервала времени к концу пропорционально общей продолжительности данного
временного отрезка. В настоящее время всякая попытка объяснить, как животные определяют
длительность временных промежутков, должна соответствовать масштабной инвариантности,
выведенной Гиббоном.
Упражняясь в хронометрировании, крысы порою проделывают и другие невообразимые трюки.
Животное, помещенное в лабиринт с двумя дорогами к куску сыра, быстро обучается выбирать
не только самый короткий, но и самый быстрый путь к корму. Если предложить крысе на выбор
два маршрута одинаковой протяженности, оснащенные временными зонами ожидания, в одной
из которых длительность задержки составляет шесть минут, а в другой одну минуту, крыса
вскоре приучится выбирать дорогу, по которой можно добраться до корма с наименьшими
затратами времени. Таким образом, животное способно различать длительность разных
временных отрезков и ощутить величину потерь времени.
Аналогичные способности в некоторой степени присущи уткам, голубям, кроликам и даже
рыбам. (Сам Гиббон работал со скворцами.) В 2006 году биологи Эдинбургского университета
получили наглядное подтверждение способности к определению длительности времени у
колибри в дикой природе. Исследователи установили в поле восемь птичьих кормушек в форме
цветов и заполнили их сахарной водой; четыре кормушки наполнялись заново каждые десять
минут, а оставшиеся четыре через каждые двадцать минут. Три самца колибри, установившие
контроль над территорией вокруг искусственных цветов, быстро изучили частоту наполнения
кормушек и выстроили ожидания соответствующим образом. Птицы намного чаще посещали
кормушки с десятиминутным интервалом наполнения, чем кормушки с двадцатиминутным
интервалом. При этом колибри активно избегали последних до тех пор, пока
двадцатиминутный интервал не подходил к концу, а также устремлялись к каждой из кормушек
аккурат перед наполнением. Кроме того, птицы с невероятной точностью запоминали, где
расположен каждый цветок и которые из них они недавно посещали, почти не затрачивая
времени на опустошенные кормушки. Чтобы преуспеть в добывании корма из настоящих
растений, колибри требуется запоминать месторасположение разных цветов и заодно изучить
скорость их повторного наполнения нектаром, которая меняется в течение суток, а также
рассчитать оптимальный маршрут от одного цветка к другому таким образом, чтобы прибыть к
каждому цветку, опередив соперников, но в то же время не слишком рано. Время значимо даже
в условиях изобилия кормовых ресурсов, и колибри стараются расходовать его максимально
эффективно.
Само собой разумеется, что человек постоянно стремится оптимизировать затраты времени,
отсчитывая секунды и минуты. При этом он иногда действует сознательно, а иногда и не отдает
себе в этом отчета. Если я побегу, то успею ли на поезд, который того и гляди отправится с
платформы? Не слишком ли медленно движется очередь в кассу и в какой момент стоит
перейти к другой кассе? Принимать подобные решения возможно только при условии, что у нас
есть некий инструмент для измерения длительности коротких временных отрезков и сравнения
их друг с другом. Со стороны это выглядит как сложное поведение, хотя очевидно, что это
основополагающее свойство животного царства. Учитывая, что точно такое же поведение
демонстрируют существа, у которых мозг размером с горошину, можно с большой долей
вероятности предположить, что здесь работает внутренний часовой механизм,
фундаментальный и древний одновременно.
ЧЕЛОВЕК ПОСТОЯННО СТРЕМИТСЯ ОПТИМИЗИРОВАТЬ ЗАТРАТЫ ВРЕМЕНИ,
ОТСЧИТЫВАЯ СЕКУНДЫ И МИНУТЫ. ПРИ ЭТОМ ОН ИНОГДА ДЕЙСТВУЕТ
СОЗНАТЕЛЬНО, А ИНОГДА НЕ ОТДАЕТ СЕБЕ В ЭТОМ ОТЧЕТА
Большую часть XX столетия все исследования по теме восприятия длительности и времени
осуществлялись в рамках двух школ, причем ни одна из них не имела ни малейшего понятия об
актуальности исследовательских работ другой школы, если вообще догадывалась о ее
существовании. Одна из школ, сконцентрированная преимущественно в Европе,
специализировалась главным образом на экзистенциальных аспектах переживания времени и
экстраполяции философских понятий на ниве психологии. Представители немецкой школы
экспериментальной психологии XIX века, сосредоточенной на вопросах психофизиологии,
рассматривали время как реально существующий объект. Эрнст Мах пытался выяснить, есть ли
у человека отдельные рецепторы (вероятно, локализированные в ушах), настроенные на
восприятие времени. В 1891 году французский философ Жан-Мари Гюйо опубликовал
влиятельное эссе под заголовком «Происхождение идеи времени», отвергнув объективистскую
концепцию времени, а взамен выдвинув очень современную идею, близкую воззрениям
Блаженного Августина: время существует только в сознании. «Время это не состояние ума;
скорее это простой продукт рассудочной деятельности, писал Гюйо. Время не входит в
число априорных форм, в которые мы облекаем события. Время, каким оно мне видится,
выступает в роли систематической тенденции и способа организации ментальных
репрезентаций. Тогда память не более чем один из способов индуцирования и упорядочивания
репрезентаций». Короче говоря, время представляет собой систему поддержки памяти.
Более поздние исследователи утратили интерес к пресловутому Zeitsein («чувству времени») и
начали испытывать на практике различные способы искажения восприятия времени,
параллельно документируя результаты. Под действием некоторых наркотиков, в частности
фенобарбитала и закиси азота, временные промежутки казались испытуемым короче, чем на
самом деле, а от кофеина и амфетаминов интервалы времени, напротив, кажутся длиннее. При
равной фактической длительности звуковых сигналов слушателю кажется, что звук высокой
тональности звучит дольше низкого звука, а «наполненные» событиями отрезки времени
воспринимаются как более короткие, чем «пустые» отрезки времени той же
продолжительности. По субъективным ощущениям испытуемых, двадцать шесть секунд,
проведенные за решением анаграмм или набором алфавита в обратном порядке, проходят
быстрее, чем те же двадцать шесть секунд, проведенные в покое и бездействии. Пиаже первым
в истории науки занялся изучением восприятия времени у детей и установил, что восприятие
времени у представителей нашего вида формируется по мере взросления.
В 1963 году французский психолог Поль Фресс подвел итоги исследований восприятия времени
за последние сто лет, включая собственные исследовательские работы, результаты которых
изложены в книге «Психология времени». Книга энциклопедического размаха систематизирует
данные из области знаний, которая ранее оставалась неупорядоченной. Некогда монография
Фресса пользовалась таким же авторитетом в своей сфере, как и «Принципы психологии»
Уильяма Джеймса. «Книга оказывала колоссальное влияние на выбор тем для исследований,
сообщил мне специалист по нейробиологии поведения Уоррен Мек из Дьюкского
университета. Но это было в старые добрые времена, когда написанная книга еще что-то
значила, по крайней мере в науке».
Тем временем в Соединенных Штатах заявила о себе обособленная группа ученых, к которой
принадлежал и Уоррен Мек, решивших вести расчет по времени с противоположного конца,
большей частью не сознавая того. Сейчас Мек считается патриархом в вопросах восприятия
длительности временных интервалов; не так давно он предпринял попытку проложить путь
через поле неоформленных идей. «Я пытаюсь собрать кошек в стадо», заявил ученый.
Мек вырос на ферме в восточной части Пенсильвании; при случае он не преминет заметить, что
по-прежнему остается фермером, так как посвятил большую часть своей научной карьеры
вопросам разведения и содержания лабораторных крыс и мышей, на которых впоследствии
проводил эксперименты. Первые два года в колледже прошли в местном филиале Университета
штата Пенсильвания, который находился прямо напротив школы, где он учился; стоило только
перейти дорогу. Позже Мек перешел в Университет Сан-Диего и получил штатную должность
технического специалиста с полной занятостью в лаборатории, изучавшей обучение и
выработку условных рефлексов у животных. Тогда, в семидесятых, тон американской
психологии задавал бихевиоризм научная школа, активно пропагандируемая
Б. Ф. Скиннером, изучавшим обучение животных в лаборатории путем тщательного контроля
за действиями. Проблемы познавательной деятельности и восприятия мало интересовали
последователей бихевиористской школы, нипочем не желавших видеть в подопытных
животных нечто большее, чем ходячие механизмы. Опыты Павлова продемонстрировали, что
способность запоминать длительность разных промежутков времени играет главную роль в
выработке условных рефлексов у животных, но в представлении бихевиористов определение
длительности временных промежутков выступает лишь средством достижения цели, которое
само по себе не представляет интереса и не рассматривается в качестве предмета изучения.
По воспоминаниям Мека, лаборатория в Сан-Диего была похожа на телефонный узел,
опутанный радиорелейными линиями, разбегавшимися в разных направлениях. Большинство
таких лабораторий оснащалось довольно примитивным оборудованием, так что приходилось
управлять всеми боксами синхронно. Выработка условных рефлексов сводилась главным
образом к дрессировке голубей, которых обучали различать длительность промежутков при
использовании отсроченного подкрепления. Птица получала гранулу корма, если после
прослушивания звукового сигнала выжидала, к примеру, двадцать секунд перед тем, как
толкнуть рычаг кормушки. «Экспериментируя с фиксированными и переменными интервалами,
мы воображали, будто животные ведут себя, как часы в миниатюре», рассказывает Мек. Пока
его коллеги выясняли, чему можно обучить животных, его самого заботило другое: «Какие
структуры мозга отвечают за обучение – вопрос, который едва ли озадачит последователя
Скиннера».
Мек перевелся в Университет Брауна и работал в сотрудничестве с Расселом Черчем,
известным специалистом по экспериментальной психологии, который исследовал
поведенческие реакции на время у крыс, и Джоном Гиббоном, автором теории линейных
ожиданий. К тому времени Гиббон полностью сосредоточился на изучении контроля времени,
озаботившись поиском когнитивных процессов, при помощи которых животные могут отличать
один короткий промежуток времени от другого. В 1984 году трое исследователей-соавторов
опубликовали оригинальную статью «Линейное таймирование в памяти», которая расширила и
углубила основные тезисы теории Гиббона, изложенные в публикации 1977 года, и предложила
рабочую модель учета поведенческих реакций животных на время.
Установка, разработанная учеными, представляла собой примитивные часы, подобные
песочным или водяным. На устройство возлагались две задачи: во-первых, установка
генерирует импульсы с постоянной частотой, выступая в роли своеобразного тактового
генератора; во-вторых, она аккумулирует импульсы или такты в ходе определения
длительности того или иного события с целью последующего рассмотрения. Устройство
генерирует и считает такты, это часы с функцией памяти. У некоторых версий часов есть и
третья опция – переключатель, или схема принятия решений, который определяет,
аккумулировать импульсы или нет. Когда начинается интервал, длительность которого следует
запомнить, переключатель замыкает цепь, позволяя импульсам накапливаться; с размыканием
цепи импульсы перестают накапливаться. Исследователи называли свою разработку моделью
линейного таймирования, но чаще используется другое название – модель тактового
генератора-аккумулятора; иногда применяется термин «модель обработки информации».
Десятилетием раньше что-то похожее предлагал оксфордский психолог по имени Майкл
Трейсмен, реализовавший свою идею в исследованиях поведения человека, но на его работы
ссылались редко; обновленная версия тактового генератора-аккумулятора была впервые
применена в дрессировке животных и с первого раза прижилась в научном сообществе.
Во время нашего разговора Мек подчеркнул, что в оригинальной статье Гиббона по теории
линейных ожиданий, опубликованной в 1977 году, нигде не упоминаются часы, секундомеры
или тактовые генераторы, хотя многие современные исследователи уверены в обратном. По
словам Мека, работа Гиббона представляла собой замкнутую систему математических
уравнений, предсказывающих количество нажатий кнопки грызунами. Последующая
публикация, которую Мек окрестил «мультяшной версией ЛТО», оперировала обиходными
понятиями: по замыслу авторов, это был «умышленный ход», который должен был «сделать
теорию более доступной широкому кругу психологов, не склонных мыслить математическими
категориями». Между собой соавторы называли теорию линейного контроля времени не иначе
как «ЛТО: версия для чайников». Бихевиористские установки в сознании ученых были
настолько сильны, что Мек и коллеги использовали слово «часы» в оригинале статьи,
редакторы журнала настояли, чтобы они его убрали.
«Опубликовав ту статью, мы подвергали себя нешуточному риску, сказал Мек. „Часы“ – это
когнитивный конструкт, который бы не отважился использовать ни один приверженец
Скиннера, дорожащий своей репутацией. Если что-то невозможно увидеть, значит, невозможно
и описать. Упоминая о часах, Трейсмен никому не действовал на нервы, а мы раздражали
слишком многих коллег, изучавших животных».
Модель тактового генератора-аккумулятора быстро завоевала популярность среди
исследователей поведения животных во всяком случае, среди тех, кто сталкивался с
проблемой контроля времени, так как с помощью описываемого ею механизма сознания,
граничащего с физиологией, можно было объяснить некоторые искажения в восприятии
времени, наблюдаемые в ходе исследований. Двух- или трехкомпонентные часы,
укомплектованные датчиком тактов или тактовым генератором, запоминающим устройством
или аккумулятором тактовых импульсов и, возможно, схемой выбора решений, можно было
приспособить к любой ситуации.
К примеру, в ходе изучения действия на крыс различных фармпрепаратов предполагалось, что
стимуляторы, такие как кокаин или кофеин, заставляют крыс завышать длительность коротких
временных промежутков. Гипотеза подтверждается, если предположить, что медикаменты
ускоряют ход часов: в запоминающем устройстве накапливается больше тактов, чем за тот же
промежуток времени при работе в обычном режиме; так что когда механизм обращается вспять,
чтобы «подсчитать», много ли времени набежало, он определяет промежуток как более
длительный. Препараты вроде галоперидола или пимозида, подавляющие синтез дофамина в
структурах головного мозга и применяемые в гуманной медицине в качестве
антипсихотических средств, обладают противоположным эффектом, замедляя частоту тактовых
импульсов и вынуждая крыс недооценивать длительность временных промежутков.
ОЩУЩЕНИЕ ЗАМЕДЛЕНИЯ ИЛИ УСКОРЕНИЯ ВРЕМЕННЫХ ОТРЕЗКОВ В ХОДЕ
ЭКСПЕРИМЕНТА ЗАВИСИТ ОТ ТОГО, КАКАЯ РЕАКЦИЯ ТРЕБУЕТСЯ ОТ
ПОДОПЫТНОГО
Похожие результаты были получены и во время опыта на людях, получавших те же препараты
или их аналоги: стимуляторы ускоряли ход часов, побуждая участников эксперимента завышать
продолжительность временных интервалов, а средства тормозного действия, напротив, создают
ощущение сокращения промежутков времени. Также можно предположить, что при некоторых
заболеваниях часы-ритмоводитель могут расстроиться. Пациенты, страдающие болезнью
Паркинсона, испытывают стойкий дефицит дофамина и постоянно занижают длительность
временных интервалов во время тестирования когнитивных функций, из чего следует вывод,
что в отсутствие дофамина внутренние часы замедляют ход.
Модель тактового генератора-аккумулятора также помогла уяснить один любопытный факт:
ощущение замедления или ускорения временных отрезков в ходе эксперимента зависит от того,
какая реакция требуется от подопытного. Представьте, к примеру, что вас попросили
определить продолжительность звукового тона. Свой вердикт можно выразить в вербальной
форме («Я думаю, что тон звучал пять секунд») или воспроизвести длительность сигнала
каким-то иным образом: простучать его ритм, считать вслух или держать нажатой кнопку,
обозначая интервал, который кажется равным по длительности. Допустим, что перед тем, как
прослушать звуковой тон, вы приняли небольшую дозу стимулятора, например укол кофеина.
Если вы оцениваете длительность временного интервала в словесной форме, вы, скорей всего,
скажете, что тон звучал дольше, чем на самом деле, но если вы будете удерживать кнопку,
обозначая интервал, кажущийся одинаковым по длительности, вы скажете, что тон звучал
короче, чем в действительности. Наши внутренние часы устроены так хитро, что в случае
искусственного ускорения их хода при помощи фармакологических средств вы либо завысите,
либо занизите продолжительность того же интервала в зависимости от того, каким способом вы
дадите ответ.
Модель тактового генератора-аккумулятора способна объяснить ряд временных парадоксов.
Предположим, что фактическая длительность звукового тона, который вы прослушали,
составляет пятнадцать секунд. Внутренние часы, ускоренные кофеином, тикают быстрее
обычного, поэтому по истечении установленного отрезка времени накапливается больше тактов
быть может, ваши часы успевают отсчитать за пятнадцать секунд шестьдесят тактов вместо
привычных пятидесяти. (Я назвал эти числа наобум.) Когда гудок затихает, вас просят оценить
длительность звучания в словесной форме. Ваш мозг отсчитывает количество тактов, и так как
большее число тактов соотносится с большим количеством времени, а шестьдесят тактов
больше, чем пятьдесят, то вы сообщите, что гудок звучал чуть дольше, чем взаправду. А сейчас
представьте себе, что вы должны определить длительность звучания гудка, удерживая кнопку в
течение интервала, который кажется вам равным по длительности. Под кофеином ваши часы
идут быстрее, так что вы насчитаете пятьдесят тактов быстрее, чем обычно (за отрезок времени,
который равен пятнадцати секундам в представлении вашего мозга), вы отпустите кнопку до
того, как истекут пятнадцать секунд. Таким образом, обозначив свое предположение о
длительности истекшего отрезка времени словами, вы переоцените его продолжительность, но,
обозначив свое мнение действием, недооцените его.
Из лабораторий по изучению поведения животных модель тактового генератора-аккумулятора в
скором времени распространилась на лаборатории, специализирующиеся на изучении
восприятия времени человеком. «Обычно исследователей восприятия времени не особенно
заботят труды исследователей животных, а те платят взаимностью, поведал Мек.
Исследователи животных склонны переоценивать значимость контроля. Но учет времени велся
разными способами. На первых порах Джон Гиббон выступал связующим звеном в
исследованиях восприятия времени у животных и у человека. Когда мы представили публике
таймер, работающий по принципам ЛТО, он пришелся по вкусу специалистам, изучавшим
восприятие времени у человека».
Одним из таких специалистов был англичанин Джон Уэарден. После публикации статьи в 1984
году он увидел возможность применить ее положения не только к крысам, но и к людям, а
сейчас он входит в число самых страстных апологетов модели тактового генератора-
аккумулятора. В ходе одного из своих провокационных экспериментов Уэарден
демонстрировал испытуемым визуальный раздражитель или давал им прослушать звуковые
тона разной длительности. Впрочем, незадолго до эксперимента он проигрывал звукозапись
пятисекундной последовательности щелчков с частотой либо пять, либо двадцать пять щелчков
за секунду, интуитивно догадавшись, что это ускорит внутренний хронометр участников
эксперимента. Так и случилось: когда после прослушивания звукозаписи испытуемых просили
определить продолжительность действия раздражителя, те, кто слышал щелчки, поначалу
постоянно переоценивали его длительность.
Позже Уэардена озаботил другой вопрос: если внутренние часы можно ускорить до такой
степени, что возникнет чувство удлинения временного отрезка, успеет ли человек сделать
больше дел за счет появления добавочного времени? Нам только кажется, что время тянется
медленно, или же в некоторой степени время растягивается и в материальном плане?
«Предположим, что вы можете прочитать шестьдесят строчек текста за шестьдесят секунд,
читая с максимальной скоростью, говорил Уэарден. Затем, показав вам несколько световых
вспышек или дав прослушать серию щелчков, я могу создать у вас иллюзию, что шестьдесят
секунд длятся дольше, чем обычно. Получится ли у вас теперь прочесть больше шестидесяти
строк в минуту?»
Как выяснилось, действительно можно прочесть больше за счет искусственного замедления
времени. В одном из экспериментов Уэарден демонстрировал испытуемым компьютерный
монитор, на котором были изображены четыре коробки, выстроенные в ряд. Потом в одной из
коробок появлялся крест, а испытуемый должен был надавить на одну из четырех клавиш,
обозначая текущее расположение креста. Уэарден обнаружил, что при прослушивании
пятисекундной серии щелчков с частотой пять или двадцать пять щелчков в секунду в начале
опыта скорость реакции у участников эксперимента заметно возрастала. В похожем
эксперименте испытуемым вместо креста показывали пример на сложение с четырьмя
вариантами ответов. И вновь были получены сходные результаты: испытуемые давали
правильный ответ быстрее, предварительно прослушав серию щелчков.
Помимо прочего, выяснилось, что в придачу к ускорению реакции подопытные также
усваивали большие объемы информации за тот же промежуток времени. В другом
эксперименте Уэарден максимум на полсекунды показывал добровольцам набор букв,
расположенных в три ряда, а затем сразу же просил воспроизвести как можно больше букв. И
вновь предварительное прослушивание щелчков пусть и незначительно, но все-таки ощутимо
помогало испытуемым правильно воспроизвести больше букв. (С другой стороны, также
возросло количество «ложных тревог» подопытные стали вспоминать больше букв, которых
они не видели.) По-видимому, ускорение внутренних часов, а именно увеличение частоты
тактов, позволяло участникам эксперимента выиграть время для извлечения информации из
недр памяти и обработки данных.
Давно известно, что наша оценка продолжительности времени может варьировать в широких
пределах в зависимости от обстоятельств: эмоционального состояния, окружающей обстановки
и конкретных событий, которые мы наблюдаем и длительность которых оцениваем. «Наше
ощущение времени подстраивается под разные состояния сознания», писал Уильям Джеймс.
Десятилетием раньше или около того ученые обнаружили куда более любопытные способы
замедлять или ускорять ход внутреннего хронометра, принцип действия которого основан на
нашем образе мыслей и сущности наших переживаний, а также на сочетании обоих факторов.
Если в течение короткого времени вам демонстрируют изображение человеческого лица на
мониторе компьютера, ваша оценка продолжительности демонстрации будет зависеть от того,
что вы увидите: пожилое лицо или молодое, привлекательно оно или нет, принадлежит ли оно к
вашей возрастной группе или этносу и пр. Фотографии котят и черного шоколада в
представлении участников эксперимента дольше задерживаются на мониторе, чем изображения
ужасающего вида пауков и окровавленных сосисок, демонстрируемые в течение того же
отрезка времени. Недавно мне попалась статья под названием «При чтении табуированных слов
время пролетает быстрее», в которой рассматривалось влияние ненормативной и сексуально
окрашенной лексики на искажение восприятия времени. Впрочем, ради сохранения
академического антуража задействованная в ходе эксперимента табуированная лексика в
публикации не приводилась, а примечание в конце статьи извещало читателя о том, что список
слов можно получить непосредственно у автора по запросу. Я так и поступил; получив в ответ
на запрос письмо, извещавшее о том, что при чтении с монитора таких слов, как «е…ать» и
«задница», продолжительность демонстрации кажется дольше, чем при чтении нейтральных
слов, таких как «велосипед» или «зебра».
Один из аспектов модели тактового генератора-аккумулятора, который больше всего нравится
Уэардену, заключается в отображении общественного опыта: по мере длительности события
или отдельного отрезка времени появляется ощущение, что чувство времени формируется в
сознании. Таким образом, внутренние часы предстают в нашем воображении чем-то вроде
цифровых наручных часиков, показания которых увеличиваются строго пропорционально ходу
объективного времени. Большая длительность объективного времени равняется большему
количеству щелчков внутреннего часового механизма, интерпретируя большее количество
тактов как индикатор более длительного промежутка объективного времени.
Существуют и другие разновидности часов. Представьте себе часы, которые показывают время
не в числах, а на распознавании образов: к примеру, цифровые наручные часы, которые вместо
чисел показывают картинки. Первую истекшую секунду обозначает собака, вторую – цветок,
третью – кошка, четвертую – книга и так далее. Можно научиться определять длительность
временных промежутков даже без использования упорядоченной метрической системы
контроля времени с произвольным соотношением между временными промежутками.
ВНУТРЕННИЕ ЧАСЫ ПРЕДСТАЮТ В НАШЕМ ВООБРАЖЕНИИ ЧЕМ-ТО ВРОДЕ
ЦИФРОВЫХ НАРУЧНЫХ ЧАСИКОВ, ПОКАЗАНИЯ КОТОРЫХ УВЕЛИЧИВАЮТСЯ
СТРОГО ПРОПОРЦИОНАЛЬНО ХОДУ ОБЪЕКТИВНОГО ВРЕМЕНИ
«Итак, в моих силах, к примеру, добиться от вас нажатия кнопки спустя четыре секунды,
обучив вас нажимать кнопку, когда на циферблате появится изображение собаки, или машины,
или чего-нибудь еще, объяснял Уэарден. Поведенческие реакции такого рода можно
попросту имитировать». Так бы функционировали часы, работающие по принципу
распознавания образов; по крайней мере, подобные модели лежат в основе некоторых попыток
объяснить феномен контроля времени с позиции нейробиологии. К примеру, модель
миллисекундных часов Дина Буономано предполагает, что наша восприимчивость к коротким
промежуткам времени проистекает из способности мозга отслеживать остаточные состояния
конфигураций сетей его собственных нейронов, которые можно сравнить с расходящимися
кругами на поверхности пруда. Однако, по словам Уэардена, в отсутствие упорядоченной
метрической системы учета времени сложно сравнивать продолжительность временных
промежутков разной длительности. «На каком основании вы станете утверждать, что
десятисекундный интервал длится дольше пятисекундного? Вероятно, вы почувствуете разницу
между двумя отрезками времени, но едва ли сможете сказать, какой из них длиннее».
Как ни странно, человек способен выполнять арифметические действия с временными
промежутками. В одном из опытов Уэарден обучал испытуемых распознавать отрезки времени
длительностью десять секунд путем проигрывания гудка в начале и в конце интервала. Ученый
повторял сеанс пару раз, позволяя испытуемому привыкнуть к стандартной продолжительности
интервала. Затем он воспроизводил новый отрезок времени примерной длительностью от одной
до десяти секунд, начало и конец которого также обозначались гудками, а затем просил
подопытного определить, какой доле стандартного отрезка времени соответствовал истекший
интервал. Был ли он равен половине стандартного интервала? Может быть, он был равен трети
или одной десятой? (Ради чистоты эксперимента Уэарден давал испытуемым несложное
задание, демонстрируемое с компьютерного монитора, которое должно было отвлекать их от
попыток определить длительность интервала путем счета в уме.)
«Когда вы просите людей определить продолжительность того или иного отрезка времени,
кровь сию же минуту отливает от лица, так как они думают, что это невозможно», говорит
Уэарден. Тем не менее оценки длительности времени на глаз оказываются на удивление
точными: чем меньшую долю стандарта интервала прослушивают участники эксперимента, тем
короче им представляется ее продолжительность. Прослеживается практически абсолютная
линейная зависимость между фактической длительностью временных отрезков и оценками
испытуемых. Когда вы действительно прослушали половину промежутка, ваши субъективные
ощущения говорят примерно о том же, что в некоторой степени предполагает линейный
характер процесса накопления тактов внутреннего часового механизма. Расхождения в оценках
между отдельными участниками эксперимента были минимальны; предполагаемая
длительность одной десятой и одной трети стандартного интервала представлялась
испытуемым примерно одинаковой. Также Уэарден установил, что люди успешно решают
задачи на сложение временных промежутков. Участникам эксперимента давали прослушать два
или три фрагмента разной длительности, затем просили мысленно объединить прослушанные
отрезки в один фрагмент большей продолжительности, а затем прибавить полученную сумму к
более длительным интервалам, проигрываемым во вторую очередь. «Подопытные хорошо
справлялись с заданием, прокомментировал ученый. А теперь давайте задумаемся, каким
образом мы складываем разные промежутки времени между собой, не владея упорядоченной
метрической системой контроля времени?»
* * *
На днях мы со Сьюзен субботним утром ускользнули из дома и выбрались в город, намереваясь
посетить Метрополитен-музей. С тех пор как родились наши мальчики, нам еще не доводилось
бывать там вдвоем. Толпы посетителей еще не рассеялись, и мы около часа топтались вокруг,
проникаясь грандиозным безмолвием искусства. Мы ненадолго расстались, оставаясь морально
вместе, но держась порознь; Сьюзен пробилась к работам Мане и Ван Гога, а я протиснулся в
небольшую боковую галерею размером чуть больше, чем вагон метро, заставленную
стеклянными пеналами с небольшими бронзовыми скульптурами Дега. Перед моим взглядом
предстало несколько бюстов, немного скачущих лошадей и фигура потягивающейся женщины:
небольшая бронзовая статуэтка поднимается на ноги, изогнув поднятую левую руку, как будто
пробудившись от долгого сна.
В конце галереи обнаружился продолговатый шкаф с двумя дюжинами балерин, запечатленных
в разные моменты движения или смены позы. Одна танцовщица рассматривала подошву правой
ступни, вторая натягивала чулок, третья стояла, вытянув правую ногу вперед, держа руки за
головой. Поза «арабеск с наклоном»: танцовщица наклоняет корпус вперед, опираясь на одну
ногу и широко раскинув руки, как ребенок, изображающий самолет. Поза «арабеск вперед»
стоя прямо на левой ноге, отставив правую, а левая рука обхватывает затылок. Застывшие
движения балерин не утратили плавности, и мне подумалось, что я ненароком забрел в
репетиционный зал и танцовщицы, застигнутые врасплох, замерли на мгновение, предоставляя
мне восхищаться совершенной механикой грациозных фигур. В какой-то момент в галерею
вошла группа молодых людей, которые, как мне показалось, тоже занимались балетом. «Ну-ка
быстро отвечайте, где здесь вы?» спросил инструктор, сопровождавший группу, и юноши в
едином порыве указали на стоявшую рядом со мной бронзовую статую, которая в точности
повторяла позу зрителей. Мужская фигура, отлитая в бронзе, стояла с выставленной вперед
правой ногой, уперев руки в бедра и отведя локти назад. «Мне понравился твой выбор,
Джон», заметил инструктор.
Время летит, когда нам радостно, однако может замедлить бег в минуты угрозы жизни, во
время автокатастрофы или падения с крыши. Ощущение длительности времени может быть
искажено под влиянием токсических веществ, создающих иллюзию ускорения или замедления
хода времени в зависимости от препарата. Кроме того, существует множество других способов
вызвать чувство искривления времени, менее известных широкой публике, и ученые с каждым
годом пополняют список. Взгляните, к примеру, на две скульптуры Дега из серии,
иллюстрирующей позиции классического танца через мышечное усилие различной степени:
одна балерина находится в позе покоя, а другая выполняет третий арабеск. Скульптуры (и их
изображения) не двигаются, но тем не менее кажется, что изображения балерин находятся в
движении – и этого, как выясняется, достаточно для изменения восприятия времени.
Во время одного исследования, результаты которого были обнародованы в 2011 году, Сильви
Друа-Воле, нейропсихолог из Университета Блеза Паскаля в городе Клермон-Ферран
(Франция), с тремя соавторами показали изображения двух балерин группе добровольцев. Опыт
относился к разряду задач на деление пополам. Вначале каждому участнику эксперимента в
течение 0,4 секунды или 1,6 секунды демонстрировали на компьютерном мониторе нейтральное
изображение; после нескольких повторов испытуемых обучали отличать один интервал от
другого, позволяя прочувствовать длительность каждого отрезка времени. Затем на экране
появлялось первое или второе изображение балерины, которое демонстрировалось на
протяжении некоторого отрезка времени, длительность которого занимает промежуточное
положение между первым и вторым интервалом. После каждого просмотра испытуемый
нажимал кнопку, обозначая, какое изображение, по его мнению, задержалось на экране дольше,
а какое – меньше. Результаты опроса были однозначны: демонстрация более динамичного
изображения балерины, принявшей позу арабеска, представлялась испытуемым более
длительной, чем на самом деле.
ОЩУЩЕНИЕ ДЛИТЕЛЬНОСТИ ВРЕМЕНИ МОЖЕТ БЫТЬ ИСКАЖЕНО ПОД
ВЛИЯНИЕМ ТОКСИЧЕСКИХ ВЕЩЕСТВ, СОЗДАЮЩИХ ИЛЛЮЗИЮ УСКОРЕНИЯ
ИЛИ ЗАМЕДЛЕНИЯ ХОДА ВРЕМЕНИ В ЗАВИСИМОСТИ ОТ ПРЕПАРАТА
В результатах исследования прослеживается определенная логика. Похожие исследования
обнаружили связующее звено между восприятием времени и движением. Нам кажется, что круг
или треугольник, быстро передвигающийся по компьютерному монитору, задерживается на
экране дольше неподвижных объектов; чем выше скорость перемещения фигур, тем сильнее
искажается ощущение времени. Но скульптуры Дега не движутся, а всего лишь предполагают
движение. Как правило, искаженное ощущение длительности времени возникает в силу
особенностей восприятия физических свойств раздражителя. Если вы наблюдаете за
вспышками света, которые следуют с интервалом в десятую долю секунды, параллельно
прослушивая последовательность гудков, подаваемых чуть медленнее (допустим, каждую
пятнадцатую долю секунды), то вам покажется, что свет вспыхивает реже, чем в
действительности, одновременно с гудком. Наблюдаемая иллюзия выступает производной
монтажа наших нейронов; многие временные иллюзии фактически имеют аудиовизуальную
природу. Однако скульптуры Дега не меняют положения с ходом времени, следовательно, им
несвойственно движение в том виде, в каком мы его воспринимаем. Эта особенность нашей
нервной системы поддерживается памятью наблюдателя, существует исключительно за счет
памяти и перезапускается при каждом удобном случае, а иной раз, возможно, даже создается
заново. Любуясь работами Дега без всякой задней мысли, мы некоторым образом искажаем
восприятие времени. Отрефлексировав этот момент, мы бы узнали немало интересного о том,
как работают наши внутренние часы и почему они работают именно так.
Влияние эмоций на когнитивные процессы золотая жила для исследований восприятия
времени. Друа-Воле провела ряд интригующих исследований, пытаясь выяснить, как
эмоциональное состояние человека отражается на точности оценки длительности временных
промежутков. В недавней серии ее экспериментов испытуемым показывали подборки
портретов, в которых изображения лиц с нейтральной мимикой чередовались с лицами,
выражавшими одну из базовых эмоций, к примеру радость или гнев. Каждый из портретов
демонстрировался с монитора в течение от 0,4 до 1,6 секунды, после чего испытуемого
спрашивали, как долго продержался портрет на экране, а именно к какому из стандартных
промежутков времени, продолжительность которых их ранее обучили распознавать, ближе
длительность показа к длинному или к короткому. (Опыты такого рода называют задачами на
деление пополам.) В большинстве случаев испытуемые отвечали, что изображения радостных
лиц демонстрировались дольше, чем портреты людей с нейтральным выражением лица, а
дольше всего на экране задерживались лица, выражавшие гнев или испуг. (Как выяснила Друа-
Воле, в представлении трехлетних детей демонстрация гневных лиц длится дольше
демонстрации испуга.)
Главным виновником искажений представляется физиологическая реакция возбуждения, но это
значит совсем не то, о чем вы могли подумать. В экспериментальной психологии под термином
«возбуждение» принято понимать степень готовности организма к совершению тех или иных
действий. Сила возбуждения определяется частотой сердечных сокращений и
электропроводностью кожи; иногда испытуемых просят самостоятельно оценить и сопоставить
уровень возбуждения, сопровождающий просмотр портретов, с уровнем возбуждения, который
возникает, к примеру, при рассматривании марионеток. Возбуждение можно описать как
физиологическое выражение эмоций или как подготовку к действию, что в действительности
практически одно и то же. В рамках стандартной процедуры оценки степени возбуждения гнев
представляется самой волнующей эмоцией как для наблюдателя, так и для самого
разгневанного человека, далее следуют страх, радость и печаль. Возбуждение
предположительно ускоряет тактовый генератор в мозге, побуждая регистрировать больше
тактов, чем обычно, за один и тот же стандартный промежуток, из-за чего эмоционально
окрашенные изображения воспринимаются как более длительные по сравнению с другими
изображениями, демонстрируемыми в течение того же времени. По данным исследований
Друа-Воле, печальные лица в представлении участников эксперимента демонстрировались
дольше лиц с нейтральным выражением, хотя не так долго, как радостные лица.
Физиологи и психологи рассматривают возбуждение как состояние предельной готовности –
еще не само движение, но готовность к нему. Наблюдение за движением, даже если оно
обозначено лишь намеком в статичном изображении, запускает мыслительный процесс: мы
воспроизводим наблюдаемое движение в уме. В некоторой степени возбуждение служит мерой
нашей способности представить себя на месте другого человека. Как показали исследования,
при виде совершаемого действия допустим, когда чья-то рука тянется за мячом, мышцы
нашей руки напрягаются в ответ, наполняясь готовностью к действию. Хотя мускулатура при
этом остается неподвижной, электропроводность мышц возрастает, как будто они
намереваются повторить действие; также незначительно увеличивается частота сердечных
сокращений. С точки зрения физиологов, вы находитесь в состоянии возбуждения. Та же
реакция наблюдается даже при виде руки, лежащей вблизи какого-либо предмета, которая лишь
гипотетически готова схватить его, или при взгляде на фотоснимок руки, сжимающей какую-
нибудь вещь.
Во множестве научных трудов высказывается предположение, что подобные явления случаются
в повседневной жизни постоянно. Мы подражаем мимике и жестам других людей, порою не
отдавая себе в этом отчета; в ходе различных исследований выяснилось, что испытуемые
склонны имитировать выражения увиденных лиц, даже если из-за лабораторных фокусов они
не вполне уверены, что видят именно лицо. Более того, в данном случае мимикрия провоцирует
физиологическое возбуждение, по-видимому указывая нам путь, ведущий к пониманию эмоций
других людей. Исследования доказывают: если вы состроите гримасу, изображая предчувствие
шока, реальное потрясение окажется более болезненным. Утрированное выражение эмоций при
просмотре как приятных, так и малоприятных киноэпизодов увеличивает частоту сердечных
сокращений и электропроводность кожи, что явно свидетельствует о нервном возбуждении. В
ходе исследований с применением ФМРТ обнаружилось, что при переживании определенных
эмоций, к примеру гнева, и при рассматривании изображений лица, выражающего те же
эмоции, возбуждаются одни и те же области мозга. Таким образом, нервное возбуждение
прокладывает мост во внутренний мир других людей. Если вы видите, что ваша подруга чем-то
рассержена, вам незачем докучать ей расспросами: вы чувствуете ее переживания в буквальном
смысле слова. Вам передается душевное состояние и характер движений подруги.
То же самое происходит и с ощущением времени. За последние несколько лет Друа-Воле с
коллегами продемонстрировали на примерах, что при повторении чьих-либо действий и
эмоциональных реакций мы получаем аналогичный опыт искаженного восприятия времени. В
одном из опытов Друа-Воле показывала испытуемым подборку портретов, изображавших лица
пожилых и молодых людей. Изображения демонстрировались на мониторе компьютера в
течение коротких отрезков времени в произвольном порядке, без какой-либо логики. В
результате выяснилось, что лица пожилых людей в представлении большинства участников
эксперимента задерживаются на мониторе меньше, чем лица молодых людей. Иными словами,
при виде лица пожилого человека внутренние часы испытуемых замедляли ход, «как будто
подстраиваясь под медленные движения престарелых», пишет Друа-Воле. Часы с замедленным
ходом совершают меньшее количество тактов в течение заданного отрезка времени,
аккумулятор накапливает меньше тактов, в результате чего мозг выносит суждение, что
продолжительность данного отрезка времени меньше, чем в действительности. Глядя на
пожилого человека или вспоминая о нем, испытуемый стремится воспроизвести или хотя бы
сымитировать его физическое состояние, которое проявляется более медленными движениями.
«Посредством перевоплощения, отмечает Друа-Воле, наши внутренние часы адаптируются
к скорости движений пожилых, в результате чего возникает ощущение меньшей
продолжительности действия недавнего раздражителя».
Заодно стоит упомянуть один из более ранних опытов Друа-Воле, участники которого
сообщали, что рассерженные и радостные лица, по их мнению, демонстрировались дольше, чем
изображения людей с нейтральным выражением лица. Поначалу исследовательница связывала
искажение временного восприятия с нервным возбуждением, однако со временем начала
подозревать, что эффект перевоплощения, возможно, также сыграл в этом определенную роль.
Возможно, испытуемые пытались подражать мимике рассматриваемых лиц, а искаженное
восприятие времени явилось результатом подражания. Позже Друа-Воле повторила опыт,
разделив испытуемых на группы по важному разграничивающему признаку: в одной группе
участников эксперимента попросили держать между губами ручку во время показа серии
портретов, что должно было воспрепятствовать движению мимических мышц. Зрители,
разглядывавшие портреты без ручки, значительно переоценивали продолжительность
демонстрации рассерженных лиц и незначительно переоценивали длительность наблюдения
радостных лиц, тогда как наблюдатели, чьи движения губ и мышц лица стесняла ручка, почти
не замечали разницы в продолжительности показа портретов с эмоциональным посылом и
портретов с нейтральным выражением лица. Как ни удивительно, восприятие времени
определялось обыкновенной ручкой.
Таким образом, напрашивается странный и даже отчасти провокационный вывод: ощущение
времени передается от одного человека к другому. Вступая в общение с другими людьми и
пытаясь понять друг друга, мы примеряем на себя чужой опыт, включая восприятие времени
(или то, что мы таковым считаем, исходя из собственного опыта). Чувство длительности
временных интервалов искажается не только само по себе, мы постоянно обмениваемся между
собой едва ощутимыми изгибами времени, используя их в качестве обменного эквивалента
социального клея. «Эффективность социальных взаимодействий зависит от способности сторон
к обоюдной синхронизации уровня активности, пишет Друа-Воле. Иными словами, мы
приноравливаемся к ритму жизни других людей, проникаясь чужим восприятием времени».
ВСТУПАЯ В ОБЩЕНИЕ С ДРУГИМИ ЛЮДЬМИ И ПЫТАЯСЬ ПОНЯТЬ ДРУГ ДРУГА,
МЫ ПРИМЕРЯЕМ НА СЕБЯ ЧУЖОЙ ОПЫТ, ВКЛЮЧАЯ ВОСПРИЯТИЕ ВРЕМЕНИ
(ИЛИ ТО, ЧТО МЫ ТАКОВЫМ СЧИТАЕМ)
Искаженное ощущение времени, разделяемое многими, может показаться одним из проявлений
эмпатии; более того, прочувствовать, как ощущает ход времени другой человек, можно лишь в
том случае, если удастся влезть в его кожу. Мы успешно имитируем чужие жесты и эмоции; как
показали исследования, мы более склонны подражать людям, с которыми идентифицируемся и
в обществе которых нам приятно находиться. Опыты Друа-Воле с галереями лиц подтвердили
этот вывод: участникам эксперимента казалось, что изображения пожилых лиц задерживались
на экране дольше, чем лица молодых людей, но только в тех случаях, когда демонстрировался
портрет человека того же пола. Если мужчине показывали лицо пожилой женщины, а женщине
лицо пожилого мужчины, временных иллюзий не возникало. Подобный эффект наблюдался
во время опытов с портретами представителей разных этнических групп: демонстрация
рассерженных лиц представляется участникам экспериментов более длительной, чем при
показе лиц с нейтральной мимикой, однако вероятность появления иллюзии выше и искажение
восприятия времени выражено сильнее в тех случаях, когда демонстрировалось лицо
представителя того же этноса. Кроме того, Друа-Воле выяснила, что иллюзия более
продолжительной демонстрации рассерженных лиц чаще наблюдается у людей, показавших
наивысшие результаты при прохождении стандартного теста на способность к эмпатии.
Мы постоянно абстрагируемся от собственных ощущений, примеряя на себя чувства других
людей, но иногда мы отождествляем себя даже с неодушевленными предметами, будь то лица
или руки, изображения лиц и рук или другие образные обозначения наподобие балетных
скульптур Дега. В статье, подводящей итоги экспериментов с демонстрациями статуй балерин
Дега на мониторе компьютера, Друа-Воле и ее соавторы утверждают, что причина иллюзорного
удлинения показа динамических скульптур и ответного нарастания физиологического
возбуждения объясняется тем, что «процесс восприятия подразумевает повторение движений,
выполнение которых требует больших усилий и, как следствие, более высокого уровня
возбуждения». Вероятно, именно такого эффекта и добивался скульптор: от статуй исходит
призыв к движению такой невероятной силы, что даже самый неуклюжий зритель не устоит
перед соблазном и вступит в танец. Теперь перед моим взглядом предстает скульптурная
фигура балерины, склонившейся вперед на одной ноге, и где-то в глубине души закрадывается
едва уловимое, но тем не менее неотчуждаемое чувство, будто я нахожусь с ней рядом,
исполняя арабеск в уме. Мои грациозные движения застывают в бронзе, и в тот момент, когда
мой пристальный взгляд падает на статую, само время склоняется передо мной.
Эмоциональные лица, движения тел, скульптуры атлетов и тому подобные образы могут
спровоцировать искажение ощущения времени, и это явление отчасти объясняется посредством
психологического моделирования, к примеру при помощи модели тактового генератора-
аккумулятора. Тем не менее у Друа-Воле осталось несколько нерешенных вопросов, которые ее
порядком озадачивают. Очевидно, жизненный опыт подсказывает, что должен существовать
какой-то механизм, который задает нашей жизни ритм и ведет учет краткосрочных
промежутков времени, но при этом легко выводится из строя при малейшем эмоциональном
потрясении. Тогда зачем нам такие ненадежные часы?
Возможно, проблему следует рассматривать в ином ключе, предполагает Друа-Воле. Дело не в
том, что наши внутренние часы идут со скрипом; напротив, они превосходно
приспосабливаются к постоянным изменениям в нашем общественном окружении и
эмоциональном состоянии, помогая нам ориентироваться в повседневной жизни. Восприятие
времени с учетом социального контекста не может оставаться моим личным делом, равно как и
не может следовать какому-то одному образцу, наполняя социальное взаимодействие
множеством оттенков. «По этой причине не существует единого и однородного времени, зато
есть множество различных способов переживания времени, замечает Друа-Воле в одной из
публикаций. Иллюзии искажения времени, которые мы испытываем, непосредственно
отображают стратегии адаптации мозга и организма в целом к многообразию времени». Далее
исследовательница цитирует Анри Бергсона: «On doit mettre de côte le temps unique, seuls
comptent les temps multiples, ceux de l’expérience» («Мы должны отбросить идею единого
времени; все сводится к тому, что время принимает множество форм, составляющих суть
чувственного опыта»).
Едва уловимые знаки, которыми мы обмениваемся во время общения, взгляды, улыбки,
нахмуренные брови приобретают особую значимость благодаря способности к синхронной
демонстрации, отмечает Друа-Воле. Мы искажаем время, примериваясь к чужому ритму жизни,
и многие иллюзии временного восприятия служат индикаторами эмпатии. Чем явственнее я
представляю себе ваши телесные ощущения и душевное состояние, а вы мои, тем успешнее
мы оба распознаем угрозу и родство, потенциальных друзей и людей, нуждающихся в помощи.
Между тем эмпатия устроена довольно сложно, и овладение ею выступает верной приметой
психологической зрелости; не исключено, что освоение навыков искажения времени в унисон с
окружающими выступает одним из важных принципов взросления. Возможно, мы рождаемся в
одиночестве, но детство заканчивается симфонией синхронизированных часов, когда мы
всецело отдаемся заражению времени.
* * *
Когда Мэтью Мэтеллу случается освещать результаты своих исследований в публичных
докладах, он начинает свою речь с показа одного и того же слайда. На экране появляется
напечатанное предложение, которое ученый зачитывает вслух:
«Определение длительности интервалов времени так глубоко укоренилось в механизмах
непосредственного восприятия, что нам, возможно, трудно даже представить, как бы
функционировало наше сознание без расчета времени».
Произнеся половину предложения, сразу после слов «возможно, трудно», Мэтелл внезапно
замолкает и держит паузу, выжидая несколько секунд, причем каждая секунда ожидания
неуклюже повисает в воздухе. Публика начинает беспокойно ерзать: «Что случилось? Он что,
боится сцены?» и докладчик наконец-то доводит фразу до конца. «Я проделал то же самое,
когда устраивался на работу в Вилланова, сообщил Мэтелл. Потом подошел мой спонсор и
сказал, что я заставил его беспокоиться, так как он подумал, что я совсем растерялся».
Тем не менее реакция аудитории наглядно подтверждает точку зрения Мэтелла: мы так тесно
сроднились с мыслью о непрерывном течении времени от мгновения до мгновения, что почти
не задумываемся об этом до тех пор, пока наши ожидания не оказываются обмануты. «Вы не
замеряете продолжительность моей речи нарочно, объяснил Мэтелл. Но стоит ей
прерваться, вы неожиданно ловите себя на том, что до сих пор вы только тем и занимались, что
отмеряли длительность различных интервалов времени». В былые годы преподаватели-
консультанты Мэтелла пытались отговорить его от изучения времени: к чему забивать себе
голову темой, от которой попахивает эзотерикой? «Они не видели за деревьями леса, сказал
мне Мэтелл. Расчет времени так тесно переплетен со всеми нашими делами, что без этого не
обходится ни одно ощущение».
Мэтелл – специалист по нейробиологии поведения в Университете Вилланова, расположенного
в окрестностях Филадельфии. Когда ученый сообщает новому знакомому, что занимается
исследованием восприятия времени, ему нередко досаждают банальными вопросами. Почему
по утрам я всегда просыпаюсь в одно и то же время без будильника? Почему я всегда устаю,
когда вторая половина дня близится к середине? Эти вопросы следует задавать хронобиологам.
Мэтелл изучает синхронизацию временных интервалов механизм, отвечающий за
способность мозга к планированию, оценке обстановки и принятию решений в течение
коротких отрезков времени – продолжительностью примерно от секунды до нескольких минут.
ЕДВА УЛОВИМЫЕ ЗНАКИ, КОТОРЫМИ МЫ ОБМЕНИВАЕМСЯ ВО ВРЕМЯ
ОБЩЕНИЯ, ПРИОБРЕТАЮТ ОСОБУЮ ЗНАЧИМОСТЬ БЛАГОДАРЯ СПОСОБНОСТИ К
СИНХРОННОЙ ДЕМОНСТРАЦИИ
Но какова природа механизма синхронизации? Содержит ли мозг центральный таймер для
определения длительности временных промежутков наподобие эталонных циркадных часов
супрахиазматического ядра? Существует ли распределенная сеть часов, подключающихся к
ней по мере поступления новых задач? В течение тридцати лет модель тактового
генератора-аккумулятора считалась надежным основанием для проведения опытов с
восприятием времени; бесспорно, манипулировать нашими суждениями о длительности
временных промежутков так же легко, как и восприятием яркости или звука, эффект
столь же предсказуем. Но при этом у исследователей всегда был в ходу эвристический
прием: представьте себе часы вроде тех, которые обычно рисуют на салфетке, а потом
ответьте на вопрос: где найти для них место среди трехфунтового
[57]
сообщества нейронов? «Внутренний таймер существует в виде концепции, однажды
сообщил мне Уэарден. Также он существует в математическом выражении и служит
отправной точкой для активизации научного поиска и разъяснения результатов
исследовательской деятельности. Однако до сих пор неизвестно, существует ли такого рода
механизм в физическом смысле это еще предстоит установить». Вот Мэтелл и пытается
это выяснить.
Я нашел кабинет Мэтелла в верхнем углу старого здания университетского кампуса Вилланова,
преодолев четыре пролета мраморных ступеней с закругленными углами, отполированными
временем. Занятия недавно прекратились в связи с началом летних каникул, и коридоры,
застеленные линолеумом, полностью опустели. В объятиях тишины все казалось непривычно
огромным, и мне подумалось, что я снова нахожусь в начальной школе, а может быть, забрался
еще дальше в прошлое и теперь пробираюсь наугад сквозь закоулки памяти. За левым
поворотом вестибюль сузился и внезапно оборвался, оставив позади еще несколько дверей. Я
обратился за помощью к прохожим и узнал, что дверь, которую я принял за выход, на самом
деле вела в тупик, обернувшийся лабиринтом офисных и лабораторных помещений.
Вскоре появился Мэтелл в футболке, шортах и походных сникерах и энергично меня
поприветствовал. Он как раз направлялся в секцию лаборатории, которую называл крысиной
комнатой, предусмотрительно надев пару голубых эластичных перчаток. Вследствие
многолетнего ухода за крысами кожа его рук приобрела склонность к аллергическим реакциям,
а студент выпускного курса, обычно присматривающий за крысами, в тот день отсутствовал.
Мэтелл говорил быстро, но приветливо, и чем дольше он говорил, тем шире раскрывались его
глаза. Как-то он заметил: «Наука сочиняет разные истории, а потом проверяет, насколько они
убедительны».
Первые сто лет исследования восприятия времени сосредоточивались преимущественно на
когнитивных аспектах. Ученых интересовало, какова реакция различных индивидуумов
людей и животных на предъявление раздражителя (яркой вспышки, разгневанных лиц или
скульптур Дега) и при каких обстоятельствах реакция может измениться (употребление
кокаина, падение с тридцатиметровой высоты или езда на велосипеде в резервуаре с водой).
При этом все больше исследователей заботит, каким образом и в каких участках мозга
осуществляются вышеупомянутые реакции. Путем введения микротаргетных препаратов
можно отключить или активировать отдельные кластеры нейронов, выясняя, какую роль они
играют в восприятии времени. Средства визуализации мозговых структур показывают, какие
группы нейронов задействованы при выполнении задач, требующих расчета времени.
Психология восприятия времени дала импульс развитию нейронауки о времени. Предпринимая
дерзкие попытки забраться в наши головы, Мэтелл и другие исследователи покушаются на
главную загадку человеческой природы: как трехфунтовая масса нервных клеток ухитряется
генерировать воспоминания, мысли и чувства, которые мы ассоциируем с собственной
личностью? Как из плоти создается программное обеспечение? Один исследователь сказал мне,
что каждый из нас в некотором отношении нейробиолог, так как нам всем почти ничего не
известно о том, как человеческий мозг порождает человеческое сознание.
«Мозг функционирует подобно корпорации, сообщил Мэтелл. Множество звеньев одной
цепи выполняют определенные задачи в рамках своей компетенции; возможно, присутствует
некоторая доля директивного управления. Каждая ячейка занята своим делом; в ее состав
входят отдельные единицы, ученый говорил о нейронах, и для каждой из них находится
работа. Я часто провожу аналогии между нейронами и людьми. И те и другие представляют
собой сборные агрегаты по обработке информации в миниатюре. В каком-то смысле нейроны
функционируют как автоматы. Главный вопрос состоит в том, как физиологические системы,
такие как мозги, состоящие из нейронов, создают психологические феномены, например
сознание? Нам приятно думать, будто мы наделены свободной волей, но я не думаю, что можно
всерьез верить в это и оставаться нейробиологом, иначе получается, будто наше поведение
определяется не мозгом, а какими-то сторонними факторами».
Человеческий мозг представляет собой сложное устройство, вмещающее сотни миллиардов
нейронов. Нейрон напоминает провод под напряжением: он передает информацию в виде
электрохимических импульсов от одного конца отростка к другому, причем, как правило,
только в одном направлении. Некоторые нейроны довольно крупные взять, к примеру,
седалищный нерв, который проходит от основания позвоночника к большим пальцам ног и
достигает 90 сантиметров в длину. Большинство нервных клеток имеют микроскопические
размеры и вдобавок исключительно тонки и тесно примыкают друг к другу; в отрезке, равном
по длине заключительному фрагменту этого предложения, может разместиться от десяти до
пятидесяти нейронов. В структуре нейрона выделяют конец, предназначенный для приема
импульсов и состоящий из ветвящихся дендритов, которые выглядят как корни дерева под
микроскопом; продолговатое тело нервной клетки, или аксон, вдоль которого распространяется
сигнал; и разветвленное нервное окончание, передающее нервный импульс следующему
нейрону. Типовой нейрон принимает входящие данные от десятка тысяч нервных клеток
восходящего направления, передавая их меньшему количеству нейронов нисходящих нервных
путей. Обычно нейроны не соприкасаются друг с другом напрямую; сообщение нервных клеток
осуществляется через крошечные щели, которые называются синапсами. Возбуждение нервных
окончаний входящим сигналом инициирует выработку нейромедиаторов, которые пересекают
синаптическую щель и прикрепляются к дендритам близлежащих нейронов подобно тому, как
ключи подходят к замочным скважинам из одного набора. Прием одиночного импульса
исключительной силы побуждает нейрон к генерации собственного сигнала, который также
передается в нисходящем направлении. Нейрон может находиться в двух состояниях
возбужденном и невозбужденном. Потенциал действия возбужденного нейрона всегда остается
неизменным; изменяется только частота передачи. Сильные раздражители, к примеру яркая
световая вспышка, индуцируют более высокую скорость передачи импульсов, чем слабые
раздражители, следовательно, нейроны, приведенные в возбужденное состояние сильными
раздражителями, чаще выступают в роли источников возбуждения для нисходящих нейронов.
Так что даже в масштабе клеток время, измеряемое количеством импульсов, принятых за
единицу времени, по-прежнему играет важную роль.
Иногда нейробиологи называют нейроны детекторами совпадений. Нейрон постоянно получает
малые толики возбуждающих импульсов исходные параметры входящих сигналов от
вышерасположенных нейронов. Однако нервная клетка готова прийти в возбужденное
состояние только после того, как капля превратится в поток, то есть приняв большое
количество импульсов одновременно. Тут вам, вероятно, захочется уточнить, что значит
«одновременно» в данном масштабе; что такое «сейчас» в представлении нейрона? Клетка
мозга функционирует на манер водяных часов. Нейромедиаторы восходящих синапсов
прикрепляются к мембране нейрона, изменяя конформацию канального белка и впуская ионы в
цитоплазму. Обычно внутрь клетки попадают ионы калия, несущие слабый положительный
заряд, в результате чего начинается процесс деполяризации нейрона. Когда уровень
деполяризации достигнет критической отметки, нейрон приходит в возбужденное состояние;
чем быстрее поступают входящие сигналы, тем быстрее поднимается волна ионов. Однако в
водяных часах есть дыры: ионы просачиваются через поры в клеточных мембранах, что
увеличивает число ионов, одновременно выталкиваемых наружу клеточным насосом. «Процесс
возбуждения легко моделируется с помощью надтреснутого винного бокала на тонкой ножке и
кошерного вина марки Manischewitz, сообщил мне один ученый. Если быстро влить в бокал
достаточное количество вина, ножка треснет, а в противном случае вы отделаетесь парой
капель на скатерти».
Тем не менее «сейчас» длится довольно долго, если судить по времени, за которое
подступающая волна ионов обгоняет наличествующий поток. Динамичное временное окно в
значительной степени контролируется клеткой. Ионные насосы нейронов могут работать
быстрее или медленнее, а число ионных каналов на клеточной мембране определяется ДНК
нейрона. Кроме того, нейрон дифференцирует по приоритетности нервные импульсы,
поступающие по восходящим путям: сигнал, поступающий от отдаленных нейронов, по
дендритам, затухает быстрее во время прохождения по аксону; по этой причине их вклад в
возбуждение, вероятно, менее значим. «Нейроны представляются мне одиночными
вычислительными агрегатами, пояснил Мэтелл. В процессе вычислений они связывают
данные, выраженные в потенциалах действия, во времени и пространстве». Далее Мэттел
рассказал, что он задает своим студентам вопрос, сформулированный в форме аналогии: как вы
принимаете решение, как провести субботний вечер пойти на вечеринку в студенческом
общежитии или остаться дома и углубиться в занятия? «Вы ранжируете свои источники по
степени авторитетности, сказал Мэтелл. Если посоветоваться с мамой, она скажет вам одно;
если обратиться за советом к друзьям, они скажут другое. К тому же могут найтись и другие
соображения: к примеру, ваши друзья считают, что на вечеринку следует пойти, но те
вечеринки, на которых вы уже побывали, последовав их совету, вас изрядно разочаровали, и
потому их мнение для вас мало что значит».
Так или иначе, «сейчас» для нейрона не равно нулю. Как и всегда, расчет затрат времени
требует времени: прохождение нейромедиаторов через синаптическую щель от одного нейрона
к другому занимает пятьдесят микросекунд (двадцатая доля миллисекунды или одна
двадцатитысячная секунды); на деполяризацию нейрона в преддверии возбуждения уходит
около двадцати миллисекунд; еще примерно десять миллисекунд затрачивается на прохождение
импульса по всей длине клетки. Нейрон может возбуждаться от десяти до двадцати раз за
секунду; когда группы нервных клеток периодически возбуждаются в унисон на регулярной
основе, проводимые ими импульсы регистрируются в виде электромагнитных колебаний.
«Основные трудности в понимании механизма восприятия времени связаны с тем, что
протекающие в мозге нервные процессы осуществляются в масштабах миллисекунд»,
признался Мэтелл. Как получается, что одна и та же система межнейронных связей наделяет
нас способностью ориентироваться в потоке секунд, минут и часов? Одна из ранних теорий
сосредоточивалась на деятельности мозжечка, фактически приравнивая последний к
электросхеме с разветвленными сетями и линиями задержки, которые могут замедлять
прохождение сигналов. В рамках подобной модели можно объяснить некоторые аспекты
поведения, к примеру способность определять направление звуковой волны. (Мозг получает
сведения о локализации звука, когда звуковой импульс достигает одного уха чуть быстрее, чем
второго.) Однако постулаты данной теории едва ли применимы к восприятию интервалов,
длительность которых исчисляется в секундах и минутах. Последние несколько лет Мэтелл
принимает участие в разработке новой теории, рассматривающей нейросеть не как телефонную
линию, а скорее как симфонию.
В 1995 году, закончив Университет штата Огайо, Мэтелл решил проходить докторантуру в
Дьюкском университете. Его научным руководителем стал специалист по нейробиологии
поведения Уоррен Мек, прибывший в университет из Колумбии годом ранее с намерением
разобраться в нейробиологическом основании таймирования. К настоящему времени Мек
подготовил две подборки данных, отчасти прояснивших суть вопроса. Первая подборка,
подводящая итоги серии опытов на крысах и людях, обнаруживает, что можно создать
ощущение ускорения или замедления хода времени, меняя уровень дофамина в структурах
мозга. Вторая сводка, содержащая данные, полученные в результате опытов на крысах и в ходе
наблюдения пациентов, страдающих болезнью Паркинсона, концентрировалась на системах
межнейронных связей: в случае повреждения или (у подопытных крыс) разрушения и
хирургического удаления определенной области мозга, которая называется полосатым телом,
индивидуум утрачивает способность к выполнению стандартных задач по расчету времени.
Вскоре после прибытия Мэтелла Мек вручил своему подопечному обе сводки данных.
«Он отдал мне свои бумаги и сказал: „Ваша задача заключается в том, чтобы выяснить, как все
это работает в мозге“, поведал мне Мэтелл. Не думаю, что он действительно надеялся
получить ответ. Но я углубился в чтение научных трудов, отдавая предпочтение литературе по
нейробиологии, а не по психологии».
ДАЖЕ В МАСШТАБЕ КЛЕТОК ВРЕМЯ, ИЗМЕРЯЕМОЕ КОЛИЧЕСТВОМ
ИМПУЛЬСОВ, ПРИНЯТЫХ ЗА ЕДИНИЦУ ВРЕМЕНИ, ПО-ПРЕЖНЕМУ ИГРАЕТ
ВАЖНУЮ РОЛЬ
Не прекращая говорить, Мэтелл показал мне свою лабораторию и экспериментальную
установку для крыс. Каждому грызуну отводилась отдельная пластиковая клетка объемом
примерно с кубический фут
[58]
. В каждой клетке помещался миниатюрный репродуктор, из которого порой доносился
произвольно выбранный звуковой тон, также был кормопровод для гранулированного
корма и три отверстия, в которые крыса могла бы просунуть мордочку. «Дыры лучше
рычагов, потому что крысы любят совать повсюду свои носы», пояснил Мэтелл. С
помощью своей установки ученый обучил крыс различать временные интервалы,
длительность которых он устанавливал сам. К примеру, если крыса совала нос в одну из
дыр (действия грызунов фиксировались инфракрасным лучом, сканирующим каждое
отверстие), тридцать секунд спустя она получала вознаграждение одну гранулу корма.
Если животное проявляло нетерпение и совалось в нору до истечения тридцати секунд,
ничего не происходило; чтобы преуспеть, крысе требовалось не только сунуть морду в
дырку, но и выждать нужное количество времени, запоминая длительность промежутка
времени, по истечении которого можно было снова сунуть нос в дыру. В 2007 году группа
исследователей из Университета штата Джорджия установила, что шимпанзе лучше
справлялись с заданиями, требующими тридцатисекундного ожидания пищевого
подкрепления в виде конфеты, если им предоставляли возможность отвлечься от процесса
ожидания – поиграть с игрушками или полистать выпуски журналов National Geographic и
Entertainment Weekly. Крысы Мэтелла коротают время, ухаживая за шерстью и
принюхиваясь. «Будь они людьми, они бы, наверное, вытащили смартфоны и принялись
бороздить интернет», предположил Мэтелл.
Когда животное запомнит длительность определенного интервала, Мэтелл может попытаться
разрушить это знание. В некоторых экспериментах он дает крысе наркотик возможно, он
произведет микроинъекцию удельной дозы амфетамина в какой-нибудь участок мозга,
намереваясь проследить, как ускорится или замедлится ощущение времени у животного
впоследствии, и заодно выяснить, какие нейронные образования будут при этом задействованы.
Также он волен нанести повреждение той или иной мозговой структуре или вовсе разрушить ее,
чтобы определить, как изменится восприятие длительности времени у прооперированной
крысы. Тонкая манипуляция требует чрезвычайной осторожности, так как легко допустить
ошибку; обычно скальпель целит в микроскопический участок ствола головного мозга, который
называется компактной частью черного вещества; у крыс его размер не больше пули для
духового ружья. «Как и у людей, мозг у крыс устроен по-разному, утверждает Мэтелл. В
сущности, вы производите слабый выстрел в темноту». Ученый показал мне огромную книгу
под названием «Атлас карт головного мозга». На всех страницах поочередно
демонстрировались срезы мозга крысы в масштабах до миллиметра, похожие на цветную
капусту, препарированную по всем канонам учебника анатомии Генри Грея. По словам
Мэтелла, по окончании эксперимента животное подвергают эвтаназии, после чего изымают
мозг и изготавливают из него тонкие срезы, которые затем помещают на предметные стекла и
просматривают под микроскопом, отмечая возможные отличия от иллюстраций в книге. «Таким
образом, мы можем сказать: „Мы метили в такую-то структуру мозга, но куда мы в
действительности попали?“»
Существуют и другие методы исследования механизмов обучения крыс определению
длительности временных отрезков: в мозг животного имплантируют электроды и ведут учет
активности нейронов в то время, когда крыса выполняет задачи таймирования. От
экспериментатора требуется ювелирная работа. Мэтелл продемонстрировал мне конструкцию,
напоминавшую фибровый меч длиной около двух с половиной сантиметров: небольшая
металлическая платформа служила ему эфесом, а от нее расходились по сторонам восемь
коротких проводов с электродами на концах. Используя атлас мозга в качестве путеводителя,
Мэтелл или студент выпускного курса осторожно вставляет электроды в мозг крысы; провода
при этом подключены к кабелю, идущему к верхней части экспериментальной камеры и к
записывающему устройству, так что крыса может передвигаться в клетке относительно
свободно. При этом регистрируется время появления всех пиков нервной деятельности, и
впоследствии они могут быть сопоставлены с поведением крысы.
«Вы как будто взяли микрофон и установили его в комнате, битком набитой людьми, пояснил
Мэтелл. Только вместо людей у вас нейроны. До вас доносятся самые разнообразные звуки;
все нейроны звучат по-разному в зависимости от размера клетки и ее расстояния до электрода».
В какой-то момент Мэтелл остановился у металлического шкафа, извлек оттуда пластмассовый
макет человеческого мозга, поставил на стол и начал разбирать его, отделив правое полушарие
коры от левого. Внутри, на самом верху ствола головного мозга, торчало мозолистое тело
образование, похожее на сплюснутую поганку, представляющее собой узел нервных волокон,
которое выполняет функции сообщения двух полушарий. Затем Мэтелл указал на желудочки
два образования в форме вилочковой кости, помещавшиеся внутри каждого полушария,
мешочки, заполненные жидкостью, которые, помимо прочего, обеспечивают амортизацию
головного мозга. «Мозг погружен в жидкость и окружен жидкостью, сообщил ученый.
Желудочки функционируют по принципу амортизационной системы яиц». Под мозолистым
телом располагались гиппокамп и амигдала составные части лимбической системы, где
обитают эмоции и память, а также таламус, базальные ганглии и другие подкорковые
структуры.
Как представители вида, наделенного способностью мыслить, мы привыкли считать, что
главная задача мозга состоит в содействии мыслительному процессу. Хотя мозг играет
центральную роль в реализации задачи, в конечном итоге его функции заключаются в том,
чтобы помогать нам в прогнозировании будущего, передвигаться в пространстве и выбирать
наилучшие телодвижения сообразно ситуации, с которой сталкивается наш организм в данный
момент. Для достижения поставленной цели требуется четко определить, какие движения
нужно сделать, а для этого, в свою очередь, необходимо сперва собрать достоверные данные о
текущей ситуации, и в частности о том, как развиваются события – к каким результатам
привели ранее произведенные движения и как изменилось положение дел к лучшему или к
худшему. По этой причине собранная информация циркулирует по мозгу на манер мертвой
петли. Сенсорные данные поступают в мозг от глаз, ушей и спинного мозга, затем проходят
через отдаленные участки таламуса перед тем, как импульсы начнут распространяться в
сенсорных областях коры: к первичной зрительной коре в затылочной доле в заднем отделе
мозга, к первичным слуховым зонам коры в обеих височных долях и к соматосенсорной коре в
теменной доле, расположенной над затылком. С этого момента потоки сливаются и
направляются вниз, к лимбической системе и лобной доле большого мозга. Вентральный
кортикоспинальный тракт, который иногда называют путем «что», обеспечивает распознавание
природы раздражителя безотносительно его значимости. Что это пирог или змея? После
идентификации раздражителя информация поступает в лимбическую систему, в состав которой
входят амигдала и гиппокамп. Лимбическая система оценивает полученные сведения на
предмет значимости (насколько сильно вам хочется отведать пирога?) и фиксирует их, если
информация сочтена достойной запоминания. Затем данные перемещаются в лобный отдел
коры, которая просчитывает возможные решения (когда съесть пирог перед выполнением
домашнего задания или потом?) и расставляет приоритеты, отодвигая на задний план менее
значимую информацию, к примеру о недавнем решении сесть на диету. С этого момента
импульс отправляется в промоторные и моторные зоны коры, инициирующие моторный ответ,
которые локализованы рядом с сенсорными зонами в верхней части мозга.
КАЖДЫЙ НЕЙРОН НАСТРОЕН НА ОПРЕДЕЛЕННУЮ ВОЛНУ. НЕРВНАЯ КЛЕТКА
ВЫСТУПАЕТ ДЕТЕКТОРОМ СОСТОЯНИЯ ОКРУЖАЮЩЕГО МИРА, КОТОРЫЙ
УЛАВЛИВАЕТ НЕКОТОРОЕ ИЗОЛИРОВАННОЕ СОСТОЯНИЕ
Примерно на середине пути находится важная область базальных ганглиев конгломерат
различных структур, включающий полосатое тело (стриатум) и компактную часть черного
вещества; нервные импульсы входят в полосатое тело, которое на иллюстрациях в учебнике
изображается в виде образования спиральной формы, отчасти напоминающего раковину
телефонной трубки. На базальные ганглии возложены функции рационализаторского отдела
головного мозга. Если при виде куска пирога моя стандартная реакция заключается в том,
чтобы его немедленно съесть, мой мозг вскоре обнаруживает, что можно не петлять по пути
«что», раз за разом повторяя стандартную схему действий: идентифицировать пирог как объект
желания, решить, стоит ли его есть, а затем схватить и съесть кусок пирога, а прямо перейти к
делу. Распознавая конкретные контуры возбуждения среди нейронов коры головного мозга,
базальные ганглии могут предоставить мне желаемое быстрее и заодно освободить архитектуру
нейросети для восприятия новых раздражителей. Базальные ганглии отвечают за
автоматизацию приобретаемых навыков и формирование привычек и зависимостей.
Мэтелл и Мек полагают, что базальные ганглии также служат основными компонентами
внутреннего хронометра, с помощью которого мозг определяет длительность временных
промежутков.
Все нейроны коры головного мозга чем-то похожи на антенны. «Каждый нейрон настроен на
определенную волну, сообщил Мэтелл. Нервная клетка выступает детектором состояния
окружающего мира, который улавливает некоторое изолированное состояние». Кора, в свою
очередь, посылает тысячи нейронов в базальные ганглии, образованные сотнями тысяч
шипиковых стриарных нейронов, каждый из которых отслеживает состояние от десяти до
тридцати тысяч кортикальных нейронов, причем часто одни и те же клетки контролируются
несколькими стриарными нейронами. Таким образом, каждый стриарный нейрон
специализируется на идентификации определенных контуров возбуждения, возникающих в
восходящем направлении. При активизации соответствующего контура стриарный нейрон
приходит в возбуждение, побуждая нервные клетки близкорасположенной компактной части
черного вещества к высвобождению дофамина, выдавая небольшую порцию нейрохимического
вознаграждения, отмечающей данный контур как достойный запоминания, на который
непременно следует обратить внимание в будущем. Сигнал поступает в таламус, где
сосредоточены двигательные нейроны, а затем возвращается в кору. «Полосатые тела
базальных ганглиев реагируют на поступающие вводные данные, утверждает Мэтелл.
Базальные ганглии служат центрами формирования привычек, а у крыс они заодно
задействованы в таймировании, так как определение длительности временных промежутков
представляет собой выученную поведенческую реакцию, доведенную до автоматизма».
На данный момент установлены достоверные механизмы формирования навыков
таймирования. По словам Мэтелла, главенствующая теория относит определение длительности
временных интервалов на счет формирования четких контуров возбуждения группами
кортикальных нейронов, возбужденных внешними раздражителями. Некоторые нейроны
возбуждаются с частотой от пяти до восьми раз в секунду (5–8 Герц), генерируя колебания
особого рода, которые называют тета-ритмами. У других нейронов частота возбуждения
составляет от 8 до 12 Герц (альфа-ритмы), а у третьих – от 20 до 80 Герц (гамма-ритмы).
Колебания, в свою очередь, регистрируются шипиковыми нейронами дорсального полосатого
тела. Само собой, замечает Мэтелл, частота возбуждения нейронов лежит за пределами
временной шкалы, с которой мы привыкли иметь дело в нашей повседневной жизни.
«Деятельность мозга протекает в масштабах миллисекунд, но при этом мы можем определять
длительность интервалов продолжительностью в несколько часов. Как долго вы здесь
находитесь – полтора часа? Мы можем установить это, не сверяясь с часами. Тогда каким
образом мозг осуществляет переход от операций в масштабах миллисекунд к операциям в
масштабах минут и часов?»
Для разрешения парадокса Мэтелл и Мек обратились к теории другого нейробиолога, Криса
Миалла из Бирмингемского университета. Пока Мэтелл продолжал объяснения, мы
переместились в его кабинет. Сквозь просторные окна струились яркие лучи последних дней
весны, а за крышами зданий кампуса открывались панорамные виды. На одной из стен
располагалась высокая книжная полка; среди корешков мелькали громкие заглавия, такие как
«Психофармакология» и «Нерешительный разум», а на соседнем подоконнике я заметил
нераспакованную новомодную игрушку под названием «Невероятный растущий мозг», в
которую требовалось добавить воды. На другой стене висела лекционная доска; Мэтелл взял
маркер и начал выводить какие-то значки.
Вскоре на белом поле появились два ряда решеток, изображающих частоту возбуждения
нейронов. А теперь предположим, что начал действовать какой-то раздражитель, например
звуковой тон. Нейроны сразу же приходят в возбужденное состояние, сохраняющееся в течение
звучания тона, но при этом не все нервные клетки возбуждаются с одинаковой частотой.
Вероятно, одна из клеток достигает пика возбуждения каждые десять миллисекунд, тогда как у
остальных нейронов пики наблюдаются чаще каждые шесть миллисекунд. Теперь представим
себе два нейрона, соединенных с одним и тем же стриарным нейроном, регистрирующим
одновременное возбуждение обеих клеток спустя каждые тридцать миллисекунд.
В результате, как утверждает Мэтелл, стриарный нейрон приобретает способность к
регистрации интервала длительностью тридцать миллисекунд, что на порядок дольше, чем при
возбуждении одного кортикального нейрона. Поскольку к каждому стриарному нейрону
подключено тридцать тысяч кортикальных нейронов, а не только два, то, скорей всего, он
распознает одновременное возбуждение десятков и тысяч нейронов. При таком раскладе
шипиковые нейроны базальных ганглиев могут настраиваться на широкий диапазон интервалов
реального времени менее чем за миллисекунду.
Не исключено, что нейроны способны воспринять практически любой промежуток времени в
любой момент – просто мозг не утруждает себя запоминанием каждого отдельно взятого
мгновения. Запоминание длительности определенного промежутка времени большей частью
заслуга подкрепления: крыса получает гранулу корма, а человека поощряют конфетой,
выражают одобрение словами или предлагают какие-то иные формы вознаграждения. (Стоит
задержаться на светофоре на девяносто секунд в ожидании зеленого света, и вы почувствуете
удовлетворение, когда можно будет тронуться в путь.) Вознаграждение провоцирует
мгновенный вброс дофамина из компактной части черного вещества в базальные ганглии, в
результате чего не приходится сомневаться, что контур возбуждения будет удостоен должного
внимания, отправлен в таламус и зафиксирован в памяти для дальнейших справок.
В строго математическом смысле при рассмотрении миллиардов нейронов и бесчисленных
миллиардов сигналов, которыми они периодически обмениваются между собой, изобретение
того или иного способа таймирования представляется практически неизбежным. Тем не менее
только непостижимое чудо могло бы превратить автоматические взаимодействия между
живыми клетками в механизмы обработки информации и некоторые поведенческие реакции,
включая способность к определению длительности временных промежутков, которые сейчас
воспринимаются как часть глубоко личной жизни бессознательного. С большей вероятностью
следовало бы ожидать появления пьес Шекспира в мире обезьян, овладевших печатью.
Когда я беседовал с Меком, ученый подчеркнул, что он, Мэтелл и другие исследователи,
работающие в том же направлении, не прекращают попыток пролить свет на природу
таймирования. В их представлении сущность таймирования составляет совсем не то, что
принято понимать под этим термином, а временная селекция – процесс осознания большей
значимости одного промежутка времени по сравнению с другими временными промежутками.
«Мозг постоянно занят таймированием всего, что происходит вокруг, даже если вы не отдаете
себе в этом отчета, сказал Мек. Десять секунд для вас ничего не значат до тех пор, пока вам
не скажут, что они важны. Постепенно мозг учится отличать, что полезно, что вредно и что
значимо, а для этого вам необходима память. Я не могу назвать ни одной задачи на
таймирование, которая бы не предполагала временной селекции».
Мэтелл и Мек называют свою модель таймирования временных интервалов теорией тактовой
частоты полосатого тела, излагая ее основные положения с помощью музыкальной
терминологии. Базальные ганглии выступают в роли дирижера, шипиковые нейроны постоянно
отслеживают состояние коры головного мозга на предмет выявления групп нейронов,
возбуждающихся одновременно. В одной статье Мек и Мэтелл назвали процесс таймирования
«композицией корковой активности». (Похоже, ученые, специализирующиеся на изучении
времени, питают слабость к музыкальным аналогиям.)«Таймирование напоминает оркестр,
который сообщает мне мои временные координаты в рамках конкретной задачи таймирования
посредством синхронной игры», пояснил Мэтелл. Я попросил уточнить, что он имел в виду. В
ответ ученый напомнил мне о решающем значении базальных ганглиев в формировании
привычек – поведения, реализуемого в определенных условиях без участия сознания. По словам
Мэтелла, вождение автомобиля большей частью осуществляется автоматически, в силу
привычки. Увидев выходной сигнал светофора, вы понимаете, что следует включить указатель
поворота, затем перестраиваетесь в правую полосу, а потом определенным образом
располагаете руки на рулевом колесе, чтобы выполнить поворот.
«Кора головного мозга идентифицирует выходной сигнал, полосатое тело приходит в
возбуждение и обнаруживает контур возбуждения в коре, сформированный в соответствии с
практической задачей, как бы сообщая: ну-ка, поскорее измените схему поведения так, чтобы я
мог включить указатель поворота, разъяснил Мэтелл. Движение руки регистрируется корой,
и запускается очередное изменение схемы поведения перестройка в правую полосу. Вид
включенного указателя поворота инициирует еще одно изменение поведения снижение
скорости. Таким образом, ваши действия следуют по цепочке поведенческих реакций: осознав
себя в определенных условиях, я действую по соответствующей схеме и в результате
обнаруживаю себя в новых обстоятельствах, и все повторяется сначала».
Память о длительности временных промежутков проистекает из тех же кольцевых сетей
передачи данных и, по крайней мере на начальном этапе, тесно связана с выполнением
практических задач. Крыса, ожидающая выдачи кормовой гранулы, своим поведением
напоминает человека, слушающего симфонию. «Крыса едва ли осознает свое положение во
времени; ей достаточно знать, когда прибудет корм, сообщил Мэтелл. Я тоже не ощущаю
течения времени, зато хорошо помню, какие действия при этом совершаю». Затем ученый
добавил: «Допустим, вы сто раз прослушивали одну и ту же симфонию, а теперь становитесь к
плите и принимаетесь стряпать, ставите на огонь кастрюлю с водой, а потом выходите из кухни
и включаете свою симфонию, зная, что вода закипит на третьем такте второй части. Опознание
конкретного такта второй части происходит за счет восприятия определенного сочетания слуха.
Вряд ли вы опознаете нужное место в симфонии только потому, что музыка начинает звучать
громче, чем в начале симфонии. При этом не происходит никаких систематических
количественных изменений, не наблюдается ни роста, ни усложнения тех или иных структур.
Таким образом, таймирование осуществляется иначе, чем предполагает модель тактового
генератора и связанное с ней чувство накопления или утраты тактов. Образ пищи всплывает в
сознании при переходе мозга в состояние под номером десять, а не в состояние номер тридцать,
и с большой долей вероятности я приступаю к реализации соответствующей схемы поведения».
Далее Мэтелл вспомнил один случай, который произошел с ним на выпускном курсе. Вместе с
женой он смотрел кино и поставил запись на паузу, отлучаясь на кухню. Однако нажатие
кнопки не остановило трансляцию, а всего лишь замкнуло ее в краткосрочном цикле повторов
запись вначале забегала вперед на четверть секунды, после чего возвращалась в исходное
положение, проигрывая один и тот же эпизод несколько раз подряд. Примерно через пять минут
трансляция самопроизвольно возобновилась. С тех пор как начались неполадки, Мэтелл и его
жена провели некоторое время на кухне. «Мы вдвоем вели себя, как будто пауза все еще
продолжалась, не осознавая этого, признался ученый. Мы не смотрели на часы, так как
возня с едой полностью поглотила наше внимание. Мы очень удивились, когда узнали, что
действие, которое должно было произойти, на самом деле не случилось. Но на какое-то время
что-то пошло не так. Наша реакция в точности совпала со схемой распознавания образа
действия, когда у нас возникает чувство, что мы находимся точно в третьем такте второй части
симфонии, даже не задаваясь целью подсчета».
Мэтелл поспешил подчеркнуть, что таймирование работает совсем не так, как оно, возможно,
действовало бы при непосредственном ощущении времени через специализированный орган,
причем совершенно не важно, какие нейронные структуры при этом задействованы. Ухо
улавливает звуковые волны, а нос интерпретирует молекулы различных веществ как запахи.
«Механизм восприятия времени отличается от других сенсорных анализаторов тем, что не
существует материальных носителей времени, на которые были бы настроены наши
рецепторы, сообщил Мэтелл. Очевидно, мозг действительно ощущает течение времени и
контролирует наше поведение, но единицы измерения, которыми он оперирует, не имеют
ничего общего с объективной реальностью. Мы ощущаем субъективное время. Выстраивая
собственную панораму времени, мозг сосредоточивается на собственном функционировании».
В отношении восприятия времени у человека можно сказать, что время предстает перед нами в
образе мозга, который вслушивается в собственный внутренний монолог.
ТАЙМИРОВАНИЕ НАПОМИНАЕТ ОРКЕСТР, КОТОРЫЙ СООБЩАЕТ МНЕ МОИ
ВРЕМЕННЫЕ КООРДИНАТЫ В РАМКАХ КОНКРЕТНОЙ ЗАДАЧИ ТАЙМИРОВАНИЯ
ПОСРЕДСТВОМ СИНХРОННОЙ ИГРЫ
Модель частоты тактов полосатого тела постепенно набирает вес в нейробиологической
литературе, ее все чаще цитируют другие ученые, причем многие из них рассматривают ее как
основное объяснение таймирования с точки зрения нейрофизиологии. Мек готов
приветствовать любого, кто продолжит его дело. Он вступал на поприще темпоральных
исследований, когда понятие внутренних часов звучало как проклятие биологов-бихевиористов,
а задачи науки сосредоточивались на раскрытии физиологических механизмов восприятия
времени. Меку нравится, куда устремлены интересы нового поколения ученых: Дженнифер
Коулл, нейробиолог из Университета Экс-Марсель в Марселе, занимается вопросами
оптимизации внимания, требующей точного таймирования; также известны работы по
изучению нарушений восприятия времени при болезни Паркинсона, шизофрении и аутизме
таких исследователей, как Синди Люстиг из Мичиганского университета, Дебора Харрингтон
из Калифорнийского университета Сан-Диего, Мелисса Эллмен из Университета штата
Мичиган, а также многих других ученых.
«Раньше таймирование изучали в отрыве от всего прочего, заметил Мек. Мы старались
максимально сузить поле задач с тем, чтобы полностью сосредоточиться на таймировании, а
современные исследования склонны рассматривать его в реальном контексте. Едва ли от них
можно услышать заявления об исключительности таймирования – в их представлении это всего
лишь одна из задач, которые решает мозг в процессе обучения, управления вниманием или
переживания эмоций».
Тем не менее книга таймирования по-прежнему остается открытой. Нередко за упоминанием
модели тактовой частоты полосатого тела в научной статье следует оговорка что-то вроде «не
найдено достоверных подтверждений функционирования специфических психологических
циклов в качестве внутренних часов при определении длительности временных промежутков»;
также авторы могут заметить, что ученые «до сих пор не выделили базовый нейронный
механизм, ответственный за обработку временных данных». Впрочем, над другими теориями
попросту насмехаются. «Сейчас в ходу около десяти расчетных моделей способности к
таймированию – и каждый год появляется столько же», сказал мне Патрик Симен,
нейробиолог из Оберлинского колледжа. В 2011 году Симен и его коллеги представили
собственную модель таймирования – теорию медленного распространения конкурирующих
процессов, которая заимствует некоторые элементы господствующей модели принятия
решений и тоже апеллирует к способности базальных ганглиев к выявлению совпадений.
«Нашу модель можно считать в некотором смысле инновационной, хотя в действительности мы
берем стандартные модели и комбинируем их положения с некоторыми вариациями»,
признался Симен. Уоррен Мек охарактеризовал свои исследования точно так же: «Мы не
выдвигаем новых версий по существу, и мне это нравится, сказал он. Мы действовали по
той же схеме, что и корпорация IBM: взяли готовые компоненты и упорядочили их более
рациональным способом».
Модель тактовой частоты полосатого тела вызывает сомнения даже у самого Мэтелла. Прежде
всего, как он выразился, необходимо, чтобы отдельные кортикальные нейроны
демонстрировали колебания, которые им, как правило, несвойственны. «Это может оказаться
проблемой, а может и не оказаться», отметил ученый. Вероятно, нейрон возбуждается не
каждый раз, а только при определенных характеристиках колебательного импульса. Возможно,
возбуждение нейронов функционирует подобно разметке футбольного поля, которая лежит в
основе игры, но едва ли заметна под слоем грязи, оставшейся после игры. Также модель
исключительно чувствительна к шуму – незначительным, но постоянным колебаниям
функциональной активности, которые присущи всем биологическим системам. «Пока все
нейроны шумят вместе, все в порядке, сказал Мэтелл. Если ситуация складывается так, что
частота колебаний одного генератора чуть выше, а у другого немного ниже, чем у других,
механизм полностью расстраивается и утрачивает способность к таймированию. Так что наша
модель предъявляет требования к согласованности колебаний, хотя я думаю, что в реальной
жизни так не бывает».
В ОТНОШЕНИИ ВОСПРИЯТИЯ ВРЕМЕНИ У ЧЕЛОВЕКА МОЖНО СКАЗАТЬ, ЧТО
ВРЕМЯ ПРЕДСТАЕТ ПЕРЕД НАМИ В ОБРАЗЕ МОЗГА, КОТОРЫЙ ВСЛУШИВАЕТСЯ
В СОБСТВЕННЫЙ ВНУТРЕННИЙ МОНОЛОГ
Как и многие ученые, Мэтелл не может отделаться от видимости метрической природы
восприятия времени, порождающей чувство нарастания времени и нашу способность
определять свое месторасположение в пределах временных промежутков. Мы можем ощутить,
что находимся, к примеру, посередине заданного интервала времени, и в точности такое же
ощущение свойственно даже лабораторным крысам. Мэтелл выработал у группы крыс два
условных рефлекса: выждав десять секунд после подачи звукового сигнала или двадцать секунд
после включения света, животные могли рассчитывать на выдачу корма. К удивлению
экспериментатора, при одновременном воздействии обоих раздражителей крысы ожидали
кормления через пятнадцать секунд, что составляет среднее арифметическое от
продолжительности ожидания корма после обоих раздражителей: крысы как будто выбирали
усредненное значение двух интервалов.
«Я глубоко убежден, что в восприятии времени у животных есть количественные
составляющие, сказал Мэтелл. Они не только усредняют значение временных интервалов,
но и оценивают результаты по принципу подобия каждого из сигналов». Судя по поведению
животных, можно предположить, что в их способности к обработке информации присутствуют
аспекты, оперирующие преимущественно количественными аналоговыми данными. До сих пор
я охотно следовал общему направлению, задававшему тон нашей беседе: полосатое тело несет
свою вахту, выискивая ансамбли кортикальных нейронов, а когда животное получает корм,
полосатое тело выделяет порцию дофамина, побуждающую стриарные нейроны запечатлеть
ансамбль кортикальных нейронов, функционирующих совместно, и позже вы принимаетесь
наблюдать за стриарными нейронами, ожидающими совместных действий. Однако контуры
активности в коре головного мозга не склонны к расширению.
«Насколько я могу судить, главный вопрос, довлеющий над нашей сферой: какой контур
активности в коре головного мозга позволяет времени течь именно так, чтобы у нас возникало
субъективное ощущение увеличения количества тактов? При каких обстоятельствах было бы
возможно существование модели распознавания образов, индуцирующей более упорядоченное
поведение? Я твердо уверен, что такая модель может проявляться в действии, что два
высказанных мною положения каким-то образом сочетаются в единое целое. Но на данный
момент я не знаю, как к ней подобраться».
«Я не уверен, что у нашей проблемы вообще найдется решение. Мне не хотелось бы оставлять
вас во власти убеждения, что я вообще не имею понятия о том, что происходит в процессе
таймирования. Но я и вправду не могу сказать ничего конкретного, так как у меня нет четкого
представления о том, как мозг определяет длительность временных отрезков прямо сейчас».
Далее Мэтелл сообщил, что хотел бы побеседовать с Меком и тогда он, возможно, сподобится
на более оптимистичный ответ. «Может быть, Мек продвинулся дальше, чем я, к тому же он не
разделяет моих упаднических настроений и более заинтересован в продвижении нашей модели,
а я всегда предпочитаю указывать на проблемы, связанные с ее практическим применением».
Через несколько дней я связался с Меком. «С точки зрения физика эти часы ужасны»,
заключил ученый, уверяющий, что показания нашего внутреннего таймера непозволительно
изменчивы. Ансамбли нейронов, которые входят в его состав, могут расходиться на десять, а то
и двадцать процентов, не в пример циркадным часам, у которых вариация показаний составляет
всего один процент, но в то же время, как заметил Мек, «циркадным часам недостает гибкости
они отмеряют только один-единственный интервал длительностью двадцать четыре часа».
Часы Мека, напротив, демонстрируют потрясающую гибкость, оперируя широким спектром
интервалов продолжительностью от нескольких секунд до нескольких минут, и по-прежнему
проявляют инвариантность показаний, которая объясняет многие нарушения восприятия
времени у лиц, страдающих шизофренией и болезнью Паркинсона. Это не выводится из теории
линейного таймирования, однако основывается на ней в комплекте с модулями часов и памяти,
«наделяя теорию „биологическим обоснованием“ мы предпочитаем именно такую
формулировку», рассказал Мек.
«Послушайте, сказал ученый в конце. Для других важно, чтобы я не поставил модель
тактового генератора-манипулятора с ног на голову только из погони за новизной; в качестве
эвристической модели она по-прежнему значима для когнитивной психологии. Если ваши
научные изыскания не вынуждают вас выйти за рамки данной модели, можете спокойно ею
пользоваться. Но в моем представлении ученым может считаться только исследователь,
стремящийся разобраться в том, как работают те или иные вещи, особенно если речь идет о
мозге. Я усматриваю свою задачу в том, чтобы с высоты многолетнего опыта в нашей сфере
проявить достаточно догматизма и профессионализма в опровержении безумных идей о разных
модальностях, множественности шкал измерения времени, упадке памяти и тому подобных
предположений. Это отнимает много времени».
* * *
Когда мне вновь довелось побеседовать с Джоном Уэарденом, пролетела еще пара лет. Уэарден
сообщил, что по большей части отошел от дел, но секунду спустя добавил, что на пенсии ему
показалось «довольно скучно» и он снова начал преподавать. Уэарден вел несколько
исследовательских проектов, но в основном он занимался тем, что помогал младшим коллегам
проводить собственные исследования. Мать ученого умерла в возрасте девяносто одного года.
Сам же он успел побывать в Египте и Южной Корее и заодно приобрел «пенсионный
автомобиль» «Порше», издающий предупреждающий сигнал, когда скорость превышает сто
тридцать километров в час.
Впрочем, Уэардена все еще волновали некоторые аспекты восприятия времени, и среди них
не последнее место занимает вечный вопрос о причине ощущения ускоренного хода
времени, которое с возрастом становится все сильнее. В числе многочисленных загадок,
которые подбрасывает нам время, именно этот вопрос затрагивают чаще прочих, хотя он
по-прежнему остается самым сокровенным и самым обескураживающим. В ходе
экспериментов, которых было проведено несколько, не менее восьмидесяти процентов
испытуемых утверждали, что время действительно ускорилось с тех пор, как они вступили
в пору зрелости. «По мере того как мы стареем, тот же промежуток времени нам начинает
казаться более коротким – это справедливо относительно дней, месяцев и лет, писал
Уильям Джеймс в «Принципах психологии», относительно часов сомнительно, что же
касается минут и секунд, то они, по-видимому, всегда кажутся примерно одинаковой
длины»
[59]
. Но неужели время и в самом деле летит, когда мы стареем? Как и всегда, ответ в
значительной мере зависит от того, как мы понимаем время.
«Это каверзный вопрос, рассуждал Уэарден. Что вообще имеют в виду, когда говорят, что
время ускорило ход? Какие показатели следует измерить, чтобы получить правильный
результат? Люди думают, что время проходит быстро, только потому, что кто-то так сказал,
либо отвечают утвердительно, когда вы спрашиваете, ускоряется ли течение времени по мере
старения: „Конечно же, время ускорилось!“ – но это не доказывает, что они правы. За людьми
водится привычка всему поддакивать, не так ли? В действительности перед нами открывается
совершенно неизведанная область, а ведь мы еще даже не подобрали адекватный
инструментарий для овладения ею ни экспериментальным путем, ни посредством регистрации
реальных событий».
Проблему взаимоотношений времени с возрастом можно сформулировать по меньшей мере
двумя способами. Чаще всего под этим подразумевают что-то вроде ощущения, что заданный
промежуток времени сейчас заканчивается быстрее, чем в молодости. Допустим, что в сорок
лет вам кажется, будто год прошел быстрее, чем в десять или двадцать лет. Джеймс
процитировал Поля Жане, философа из Сорбонны: «Кто бы ни взялся измерить память
пятилетиями, достаточно задать себе один-единственный вопрос, чтобы обнаружить, что
последние пять лет пролетели намного быстрее, чем предшествующие. Попробуйте вспомнить
последние восемь или десять школьных лет, они покажутся вам столетием. А теперь для
сравнения попробуйте вспомнить последние восемь или десять лет своей жизни: они покажутся
вам часом».
В попытке дать объяснение своим ощущениям Жане более или менее успешно вывел
математическую формулу: воспринимаемая длительность заданного промежутка времени
обратно пропорциональна возрасту. Для пятидесятилетнего мужчины один год кажется в пять
раз короче, чем для десятилетнего мальчика, потому что он составляет одну пятидесятую
продолжительности жизни мужчины и только одну десятую продолжительности жизни
мальчика. Предположение Жане дало начало серии аналогичных попыток объяснить чувство
ускорения времени по мере старения, получивших название теорий пропорциональных
соотношений. В 1975 году Роберт Лемлих, профессор химической технологии Университета
Цинциннати в отставке, обновил формулу Жане. (В свое время Лемлих, возможно, получил
большую известность как один из изобретателей технологии пенного фракционирования,
которая заключается в очищении жидкостей от загрязняющих частиц посредством потока
пены.) Исходя из предположения, что субъективно воспринимаемая длительность временного
промежутка обратно пропорциональна квадратному корню возраста, Лемлих вывел такое
уравнение:
dS
1
/dS
2
= √(R
2
/R
1
),
где dS
1
/dS
2
относительная скорость течения времени по субъективным ощущениям по сравнению с
несколькими годами; R
2
возраст субъекта в настоящий момент; R
1
возраст субъекта в то время. Если вам сейчас сорок лет, вам покажется, что год проходит
в два раза быстрее, чем тогда, когда вам было десять лет, поскольку квадратный корень из
частного 40/10 равен двум. (Лемлих педантично заметил, что его формула не учитывает
продолжительного влияния психотравмирующих факторов и необычных переживаний.) Из
уравнения следуют удручающие выводы. Строго говоря, к сорока годам при
продолжительности жизни около семидесяти лет у вас пятьдесят семь процентов
отпущенного срока, но, по данным Лемлиха, позади уже √(40/70) ожидаемой
продолжительности жизни. (В интерпретации уравнения есть и положительный момент
согласно арифметике Лемлиха, у вас не должно возникнуть ощущения, что половина жизни
уже прожита.)
ПОКАЗАНИЯ НАШЕГО ВНУТРЕННЕГО ТАЙМЕРА НЕПОЗВОЛИТЕЛЬНО
ИЗМЕНЧИВЫ. АНСАМБЛИ НЕЙРОНОВ, КОТОРЫЕ ВХОДЯТ В ЕГО СОСТАВ, МОГУТ
РАСХОДИТЬСЯ НА ДЕСЯТЬ, А ТО И ДВАДЦАТЬ ПРОЦЕНТОВ
Для проверки своего уравнения Лемлих провел эксперимент. В состав группы испытуемых
вошли взрослые добровольцы, средний возраст которых составлял сорок лет, и тридцать один
студент (средний возраст молодых людей, изучавших инженерные науки, равнялся двадцати
годам). Испытуемых просили определить, насколько, по их мнению, ускорился или замедлился
ход времени по сравнению с двумя другими жизненными этапами, когда возраст каждого из
респондентов был равен половине и четверти текущего возраста. Почти все участники
эксперимента ответили, что на момент опроса время текло быстрее, чем в ранние периоды
жизни. Через несколько лет Джеймс Уокер, психолог из Университета Брендона в Манитобе,
получил похожие результаты, опросив группу студентов старших курсов, средний возраст
которых равнялся двадцати девяти годам. Испытуемым задавали вопрос, насколько изменилось
их субъективное восприятие продолжительности одного года по состоянию на сегодня в
сравнении с ощущением продолжительности года в прошлом когда возраст респондентов
составлял половину и четверть прожитых лет. В итоге семьдесят четыре процента респондентов
сообщили, что время текло более медленно, когда они были младше. С 1983 по 1991 год Чарльз
Джоуберт, психолог из Университета Северной Алабамы, провел еще три аналогичных
исследования, которые, по всей видимости, также подтвердили выводы Жане и Лемлиха.
При подобном подходе, однако, вырисовывается одна проблема, связанная со значительной
переоценкой возможностей человеческой памяти. Лично я не упомню, что я ел на ланче в
прошлую среду, еще труднее вспомнить, каков был мой ланч на вкус лучше или хуже, чем в
позапрошлую среду. Каковы мои шансы сохранить точные воспоминания о куда более
абстрактных переживаниях, включая субъективное ощущение скорости течения времени,
которое было у меня десять, двадцать или сорок лет назад? Более того, еще Джеймс отмечал,
что теории пропорциональных соотношений ничего не объясняют: по его мнению,
формулировка Жане содержит «приблизительное выражение феномена», но «не раскрывает
всех тайн». Джеймс полагал, что чувство ускорения времени с возрастом мотивировано
«упрощением ретроспективы». В молодости почти каждое ощущение для нас внове, так что
воспоминания о них не меркнут даже спустя годы. По мере старения мы попадаем во власть
привычки и рутины и считаем это нормальным; ощущение новизны посещает нас все реже
(потому что мы уже испытали все, что можно), поэтому мы едва ли замечаем течение времени,
в котором мы пребываем в настоящий момент. В итоге, писал Джеймс, «дни и недели
изглаживаются из памяти и более не принимаются в расчет, а годы наполняются пустотой и
схлопываются».
Мрачное предположение Джеймса относится к категории теорий, которые можно назвать
теориями памяти, следуя примеру Джона Локка: мы судим о длительности минувшего отрезка
времени по количеству запомнившихся событий, которые произошли на протяжении данного
интервала. Период, полный запоминающихся событий, в ретроспективе покажется более
продолжительным, тогда как временной отрезок, не отмеченный событиями, пролетит как один
миг, оставив вас в недоумении, куда подевалось время. Известно несколько возможных
способов, при помощи которых память может оказывать влияние на субъективное ощущение
скорости времени. События, вызывающие эмоциональную реакцию, склонны выходить на
передний план в наших воспоминаниях, как, к примеру, ваше четырехлетнее обучение в
старших классах школы – первый выпускной, покупка первого автомобиля и сам выпуск,
высвеченные в памяти множеством фотографий и памятных альбомов с вырезками в
представлении поглощенного заботами родителя вполне могут оказаться длиннее, чем
усредненные четыре года из вашего прошлого и уж во всяком случае длиннее, чем последние
годы вашей нынешней жизни, заполненные ежедневными поездками на работу из пригорода и
обратно, беготни по делам и мытьем посуды. Кроме того, мы запоминаем отдельные этапы
жизненного пути, обычно отрочество и годы между двадцатью и тридцатью, ярче других
периодов – явление, известное как всплеск воспоминаний, которое может способствовать
возникновению чувства, что определенный отрезок времени в прошлом длился дольше, чем
сейчас.
Гипотеза о том, что наша жизнь с возрастом запоминается хуже, чем раньше, произрастает из
попыток объяснить разницу в восприятии времени, апеллируя к свойствам памяти. Тем не
менее свидетельств, подтверждающих истинность данной гипотезы, крайне мало, и
обобщенный опыт, по всей видимости, ей противоречит. Тот вечер, когда я познакомился с
женой, запечатлен в моей памяти более отчетливо, чем первый поцелуй в летнем лагере. Я не
помню, какая была погода или сколько мне было лет, когда я впервые сел на велосипед, но я
хорошо помню ясный субботний день, случившийся весной пару лет назад, когда мне было
сорок шесть лет: пробежав трусцой несколько метров, я отпустил седло велосипеда
шестилетнего мальчишки и наблюдал, как он, виляя, уносится вперед по травянистому
покрытию бейсбольного поля, впервые доверившись собственным силам. За свои пятьдесят лет
я путешествовал, любил, терпел поражения и вновь собирался с духом, и все это время во мне
крепло убеждение, что воспоминания о детстве и юности принадлежат кому-то другому или
вовсе происходят из прошлых жизней, а все, что произошло со мной в этой жизни, случилось за
годы, когда я женился и стал отцом. В то время на моих глазах росли и крепли два мальчика, и
все, что казалось им в новинку, представлялось новым и мне; я как будто переживал все
ощущения заново: азбука, сложение, вычитание, уроки фортепиано, четыре типа вопросов и
футбольный мяч, аккуратно отправленный броском левой ноги точно в верхний правый угол
сетки после долгих тренировок на задворках.
По моим ощущениям, время и вправду ускорилось оно определенно течет быстрее, но что я
хочу этим сказать? За последние несколько лет чувство ускорения времени возникает чаще, чем
раньше? Или чувство сжатия времени вызвано идентификацией с опытом переживания времени
моих сыновей, который, похоже, менее отягощен заботами и суетой, чем мой собственный
опыт? Едва ли мое время улетучивается только потому, что его содержание хуже запоминается,
так что не исключено, что дело обстоит с точностью до наоборот: содержательное
времяпрепровождение лучше запоминается, или запоминающихся событий становится больше,
в результате чего я острее осознаю все потенциально запоминающиеся дела, которые мне
хотелось бы сделать, но на них нет времени и никогда не появится. Ускорилось ли время с тех
пор, как я стал старше? Может быть, меня попросту раздражает неизменная скорость течения
времени, потому что его остается все меньше и оттого оно приобретает для меня особую
ценность?
Одной из первых попыток распутать клубок загадок стала исследовательская работа под
названием «О возрасте и субъективно ощущаемой скорости времени», изданная в 1961 году,
еще до публикации работ Лемлиха, и преподавшая хороший урок изменчивой науке.
Исследователи заметили, что субъективному ощущению ускорения времени способствует одно
важное обстоятельство чувство занятости. «Что первично: занятость как таковая, которая,
безусловно, имеет значение, вопрошали ученые, или возрастающая ценность времени в
глазах занятого человека?» Исследователи набрали две группы испытуемых: сто восемнадцать
студентов колледжей и сто шестьдесят взрослых людей в возрасте от шестидесяти шести до
семидесяти пяти лет. Каждому участнику эксперимента вручили для ознакомления список,
содержащий двадцать пять метафор:
галопирующий всадник;
убегающий вор;
быстро плывущий челнок;
поезд, набирающий скорость;
волчок;
всепожирающий монстр;
птица в полете;
космический корабль в полете;
струящийся водопад;
вращение бобины;
марш ног;
большое вращающееся колесо;
заунывная песня;
песок, гонимый ветром;
старушка за прялкой;
горящая свеча;
низка бисера;
распускающиеся листья;
старик с посохом;
бегущие облака;
лестница, идущая вверх;
ширь небес;
тропа, ведущая через холм;
океан, застывший в тишине;
Гибралтарская скала.
Участникам эксперимента дали задание оценить, насколько подходит каждая из метафор для
«создания удовлетворительного образа времени», и отметить пять наиболее удачных
определений цифрой 1, следующие пять цифрой 2 и так далее, пока не останется пять самых
неподходящих метафор с пометкой 5. Анализ результатов показал, что респонденты молодого и
пожилого возраста ощущали время примерно одинаково: в обеих группах к числу самых
точных метафор отнесли такие выражения, как «быстро плывущий челнок» и «галопирующий
всадник», а среди наименее подходящих оказались фразы «океан, застывший в тишине» и
«Гибралтарская скала». Произведя некоторые манипуляции со статистикой, изощренная
сложность которых может возбудить подозрения у современного читателя, исследователи
заключили, что люди старшего возраста при выражении своих ощущений склонны
предпочитать динамичные метафоры статичным, а молодые люди, как правило, тяготеют к
статичным образам.
ПЕРИОД, ПОЛНЫЙ ЗАПОМИНАЮЩИХСЯ СОБЫТИЙ, В РЕТРОСПЕКТИВЕ
ПОКАЖЕТСЯ БОЛЕЕ ПРОДОЛЖИТЕЛЬНЫМ, ТОГДА КАК ВРЕМЕННОЙ ОТРЕЗОК,
НЕ ОТМЕЧЕННЫЙ СОБЫТИЯМИ, ПРОЛЕТИТ КАК ОДИН МИГ
Впрочем, в методологии исследований обнаружился вопиющий промах. Задавшись целью
определить, какой фактор оказывает большее влияние на появление чувства скоротечности
времени: уровень занятости или субъективная ценность личного времени, авторы рассуждали
примерно так: если предположить, что занятость более принципиальна, тогда о стремительном
беге времени должны сообщить молодые люди, ведущие более активный образ жизни, чем
пожилые респонденты. Однако на деле о скоротечности времени говорят пожилые,
следовательно, заключают исследователи, ценность личного времени имеет более важное
значение, потому что «время пожилого человека истекает с приближением смерти». Тем не
менее, сделав вывод, что «в старости человек не столь обременен делами и менее активен, чем
раньше», авторы так и не озаботились предъявить нам доказательства. Единственной мерой
субъективной ценности личного времени оказался порядок ранжирования метафорических
образов. Как и многие другие попытки объяснить, почему с возрастом у нас появляется чувство
ускорения времени, результаты проведенного исследования, мягко говоря, неубедительны и
большей частью замкнуты на самих себя.
Существует и другое, более простое объяснение загадки ускорения времени по мере старения:
время на самом деле не ускоряется. Примите это как данность в действительности время не
ускоряется с возрастом, просто у нас складывается такое впечатление. Однако некоторые
ученые склонны полагать, что даже само по себе впечатление иллюзорно. Иными словами, нам
только кажется, что нам кажется, будто с возрастом время ускоряет бег.
На первый взгляд, результаты многих исследований выглядели вполне последовательными:
более чем две трети испытуемых от шестидесяти семи до восьмидесяти двух процентов
сообщили, что в молодые годы течение времени ощущалось как более медленное. Если
воспринимать субъективные ощущения буквально, следовало ожидать, что скорость течения
времени с возрастом будет постепенно нарастать. Если в возрасте сорока лет год в среднем
протекает быстрее, чем в двадцать лет, тогда во время анкетирования среди утверждавших, что
время ускорило ход, сорокалетних респондентов насчитывалось бы больше, чем
двадцатилетних. А если бы вы обратились к представителям обеих возрастных групп с
просьбой охарактеризовать, как быстро прошел минувший год, сорокалетние респонденты чаще
отвечали, что год прошел быстрее обычного. Безусловно, присутствовал бы некоторый разброс
данных, но в старшей возрастной группе сообщения о чувстве скоротечности времени все равно
встречались бы чаще.
Однако цифры не подтверждают нашего предположения. Результаты опросов всякий раз
показывают, что ощущение ускоренного хода времени в равной степени присуще всем
возрастным группам: две трети респондентов старшего возраста уверяют, что сейчас время
летит быстрее, чем в молодости, но то же самое утверждают и две трети опрошенных молодых
людей. Доля респондентов, полагающих, что время ускорилось после того, как они стали
старше, примерно одинакова во всех возрастных группах. (Впрочем, следует отметить, что
остальные респонденты, которых среди представителей всех возрастных групп набралось не
менее трети, заявляют, что не заметили ускорения времени ни с возрастом, ни в более молодые
годы.) Результаты исследований оказались парадоксальны: почти у каждого человека
независимо от возраста с годами возникает ощущение ускорения времени, из чего следует, что
впечатление, если его можно так назвать, никак не связано с возрастом.
Так что же происходит? Очевидно, что многие люди испытывают какое-то чувство, но что оно
собой представляет? Путаница отчасти обусловлена формулировкой задач, которые ставят
перед участниками экспериментов, побуждая тех задуматься о времени. Так или иначе, всем
респондентам задают вопрос, на который невозможно дать ответ, заслуживающий доверия: как
вы воспринимали течение времени десять, двадцать или тридцать лет назад? Действительно,
если уж необходимо что-нибудь измерить, так только субъективно ощущаемую скорость
времени по состоянию на данный момент, под которой лежит чуть более прочное основание. В
общих чертах, ощущение ускорения времени в большей степени зависит от психологического
состояния человека и в особенности от того, насколько занятым ощущает себя испытуемый, а
не от возраста. Как выразилась Симона де Бовуар, «наш способ переживать свое существование
в потоке времени изо дня в день зависит от содержания времени».
В 1991 году Стив Баум, психолог из Медицинского центра Саннибрук в Торонто с двумя
коллегами решили внимательнее присмотреться к гериатрическим пациентам. Исследователи
опросили три сотни пожилых людей в возрасте от шестидесяти двух до девяноста четырех лет
(среди которых преобладали пенсионерки еврейской национальности); половина опрошенных
вела активный образ жизни, остальные были менее активны, причем многие из них постоянно
проживали в учреждениях по уходу или в специально оборудованных помещениях для
престарелых. Сначала испытуемым задали серию вопросов с целью оценки степени
эмоционального благополучия и общей удовлетворенности жизнью. Затем каждому
респонденту задали один и тот же вопрос: «Насколько быстро, по вашим ощущениям, сейчас
проходит время?», предложив выбрать один из трех вариантов ответа, обозначенных цифрами 1
(«быстрее»), 2 («примерно так же, как всегда»), 3 («медленнее»). При этом не уточнялось, какой
интервал времени имеется в виду неделя или год; также было не вполне ясно, к чему
относятся определения «быстрее» и «медленнее» (быстрее или медленнее чем что или чем
когда?) Тем не менее результаты опроса были сопоставимы с данными других исследований:
шестьдесят процентов опрошенных заявили, что течение времени ускорилось. Помимо прочего,
лица, сообщившие об ускорении времени, в среднем были активнее ровесников, находили свою
жизнь содержательной и утверждали, что ощущают себя моложе фактического возраста. При
этом тринадцать процентов опрошенных в сущности считали, что время замедлило ход, причем
среди них чаще, чем в других опросных группах, встречались лица, обнаруживающие явные
признаки депрессии. «Субъективное ощущаемое время с возрастом не ускоряется»,
заключили исследователи. Чувство ускорения времени, по их мнению, возникает скорее на
фоне психологического благополучия.
Самый веский довод против мнимой связи чувства ускорения времени с процессом старения
изложен в трех исследовательских работах, датированных последним десятилетием или около
того. В 2005 году Марк Виттманн и Сандра Ленхофф из Университета Людвига Максимилиана
в Мюнхене опросили пятьсот немцев и австрийцев в возрасте от четырнадцати до девяноста
четырех лет, разделив респондентов на восемь возрастных групп. Анкета содержала следующие
вопросы:
Как вы оцениваете обычную скорость течения времени?
Как быстро, по вашему мнению, пройдет следующий час?
Как быстро прошла минувшая неделя в вашем представлении?
Как быстро, на ваш взгляд, прошел минувший месяц?
Как быстро, по вашим ощущениям, прошел минувший год?
Как быстро, по-вашему, прошли последние десять лет?
К каждому вопросу прилагалась пятибалльная шкала с вариантами ответов от «очень
медленно» (–2) до «очень быстро» (+2). И вновь, не в пример ранним работам, исследователи не
удосужились уточнить у респондентов, как они ощущают скорость течения времени на данный
момент по сравнению с каким-нибудь периодом из прошлого. Вместо этого людей разного
возраста расспрашивали о том, какой им представляется скорость течения разных интервалов
времени исключительно по состоянию на сегодняшний день.
Результаты исследования были вполне очевидны: во всех опросных группах среднее оценочное
значение скорости времени по каждому из промежутков составило 1 (то есть «быстро»); между
ответами представителей разных возрастных групп не оказалось статистически значимых
различий, и мало было видно, что пожилые люди больше, чем молодые, чувствовали ускорение
времени. Небольшое расхождение обозначилось только по одному вопросу: лица старшего
возраста чаще склонялись к мысли, что последние десять лет пролетели быстро, но влияние
возрастного фактора выражалось достаточно слабо и достигало пика, по всей видимости, к
пятидесяти годам. Все респонденты в возрасте от пятидесяти до девяноста лет и более заявили,
что минувшее десятилетие прошло почти с той же скоростью, что и раньше (оценка «1»).
Аналогичный эксперимент, проведенный в 2010 году при участии более тысячи семисот датчан
от шестнадцати до восьмидесяти лет, выявил все те же закономерности. В очередной раз
представители разных возрастных групп в среднем оценили течение каждого промежутка
времени длительностью от одной недели до десяти лет как быстрое («1»). Выступившие в роли
инициаторов опыта Уильям Фридман из Оберлинского колледжа и Стив Янссен, сотрудник
Дьюкского и Амстердамского университетов, не обнаружили статистически значимой разницы
между ответами представителей разных групп, за исключением небольшого численного
превосходства лиц старшего возраста среди тех, кто расценивал скорость течения времени как
высокую («1»). Как и в исследованиях Виттманна и Ленхофф, наблюдалась незначительная
тенденция к большей распространенности чувства ускорения времени за последние десять лет
прямо пропорционально возрасту – во всяком случае, зависимость сохранялась до достижения
респондентами пятидесятилетнего возраста, после чего субъективные оценки скорости течения
времени выравнивались.
С незначительными расхождениями в данных Фридман и Янссен заметили, что результаты
анкетирования были связаны не с возрастом, а с интенсивностью субъективного ощущения
цейтнота, которое испытывали респонденты на момент опроса. Помимо вопросов о скорости
течения времени, Янссен и Фридман также предъявляли испытуемым ряд заявлений,
позволявших судить о степени выраженности чувства занятости: к примеру, «Нередко мне не
хватает времени, чтобы сделать все, что нужно, или то, что хочется» или «Мне часто
приходится спешить, чтобы гарантированно все успеть». Варианты ответов ранжировались по
шкале от –3 («категорически не согласен») до +3 («полностью согласен»), а результаты опроса
точно отображали восприятие времени: те, кто утверждал, что часы, недели и годы проходят
«быстро» или «очень быстро», чаще сообщали, что чувствуют себя занятыми и не успевают
выполнить все запланированные дела, намеченные на тот или иной день. В 2014 году
исследователи повторили эксперимент с участием более восьмисот японцев всех возрастных
групп и получили практически идентичные результаты. Все опрошенные говорили, что по их
ощущениям иллюзия ускорения времени связана не с возрастом, а с дефицитом времени, что
объясняет, почему люди любого возраста утверждают, что время ускоряет ход: по сути, только
нехватка времени – единственное, что ощущается всеми практически одинаково. «Каждому
человеку кажется, что время летит быстро в любом масштабе», сказал мне Янссен.
ОЩУЩЕНИЕ УСКОРЕНИЯ ВРЕМЕНИ В БОЛЬШЕЙ СТЕПЕНИ ЗАВИСИТ ОТ
ПСИХОЛОГИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ЧЕЛОВЕКА И ОТ ТОГО, НАСКОЛЬКО
ЗАНЯТЫМ ОЩУЩАЕТ СЕБЯ ИСПЫТУЕМЫЙ, А НЕ ОТ ВОЗРАСТА
Тем не менее в исследованиях Янссена и Фридмана, как и у Виттманна, обнаруживается одна
любопытная деталь: среди лиц старшего возраста на порядок больше респондентов,
сообщивших, что за последние десять лет время ускорилось, чем среди молодежи. Для людей в
возрасте от тридцати до сорока лет и от сорока до пятидесяти лет последнее десятилетие
прошло чуть быстрее, чем раньше. Но для людей пятидесяти лет и старше скорость течения
времени в последние десять лет остается практически неизменной. Янссен до сих пор
подыскивает возможное объяснение, при этом полагая, что оно не имеет отношения к
ощущению цейтнота: люди адекватно оценивают степень дефицита времени, который они
испытывали в течение прошлой недели, месяца или года, но едва ли они способны дать
достоверную оценку своему ощущению цейтнота на протяжении последних десяти лет.
(Вдобавок можно побиться об заклад, что среднестатистический человек по достижении
тридцатилетнего возраста в течение предшествующих десяти лет был основательно загружен
до той же степени, что и среднестатистический пятидесятилетний респондент.) Возможно,
молодые люди с нетерпением ожидают крутых поворотов судьбы, и чувство замедления
времени в последние десять лет вызвано предвкушением больших событий. Также не
исключено, что люди в возрасте от двадцати до тридцати лет и от тридцати до сорока лет по
сравнению с лицами старшего возраста запоминают больше событий, случившихся за
последние десять лет, из-за чего возникает чувство удлинения минувшего десятилетия. Но если
предположение в сущности верно и десятилетия с возрастом действительно пролетают быстрее,
потому что в нашей дальнейшей жизни остается мало запоминающихся событий, то почему
влияние возрастного фактора за порогом пятидесятилетия сглаживается, а не продолжает
нарастать?
По мнению Янссена и Виттманна, можно найти и другое правдоподобное объяснение тому, что
респонденты старше пятидесяти несколько чаще, чем взрослые люди более молодого возраста,
сообщают, что последние десять лет пролетели быстрее обычного. Все дело во внушении:
существует расхожее мнение, будто с возрастом возникает чувство ускорения времени; при
оценке скорости течения прошлого десятилетия лица преклонного возраста более подвержены
влиянию стереотипа, чем молодые люди. Теперь вновь обратимся к фактам: чувство ускорения
времени широко распространено во всех возрастных группах и проявляется одинаково
несмотря на то что оно входит в диссонанс с фактическим опытом. Испытуемый сорока или
пятидесяти лет и двадцатилетний юноша с той же вероятностью ответят, что прошлый год,
неделя или месяц прошли быстрее. Это происходит потому, что наши ощущения зависят по
большому счету не от возраста, а от того, чувствуем ли мы себя в одинаковой степени занятыми
в течение краткосрочных интервалов времени. Оценивая, насколько быстро прошло последнее
десятилетие, люди старше пятидесяти лет с готовностью руководствуются другими
соображениями; при этом начинает действовать фактор, сила влияния которого, очевидно, не
увеличивается по достижении респондентами возраста от восьмидесяти и от девяноста лет. По
мнению исследователей, данным фактором служит популярное убеждение, что время с
возрастом бежит быстрее, а пожилые люди более склонны относить на свой счет. Объяснение
такого рода выглядит умиротворяюще цикличным: нам кажется, что время течет быстрее, когда
мы становимся старше, потому что нам так говорят. Зато теперь я понимаю, как оно работает.
В течение долгого времени я игнорировал или пропускал мимо ушей высказывание о том, что
время летит, когда мы стареем, потому как до определенного возраста мне казалось, что
придаточное «когда мы стареем» ко мне не относится. Впрочем, позже я счел себя достаточно
зрелым для того, чтобы примерить это изречение к себе. Но нет, время не ускоряется, и
неизменная скорость течения времени, преисполненная неумолимой жестокости, находит
живой отклик в моем сознании.
* * *
Однажды днем, отлучившись по делам, я доехал до метро на Центральном вокзале в мидтауне
Манхэттена. Платформы станций метрополитена располагаются глубоко под землей, по
лестничным ступеням пассажиры поднимаются к наземному пешеходному переходу и проходят
через турникеты, а затем эскалатор поднимает их на промежуточный этаж. У подножья
эскалатора стояла женщина средних лет, раздававшая брошюры. На ней была желтая футболка
с надписью «Конец», а на передней обложке брошюры, которую она мне вручила, также
значилось «Конец». Раздавая брошюры, женщина восклицала: «Бог грядет, мы все это знаем!
Как мы можем подготовиться ко второму пришествию, не зная точной даты?»
В конце эскалатора прохожих поджидал с новой порцией брошюр мужчина постарше, в очках,
слегка сутулый. На нем тоже была надета желтая футболка с надписью «Конец», но под
буквами стояла дата: 21 мая. До того дня оставалось менее трех недель. У меня тут же
мелькнула безжалостная мысль: что они будут делать с залежавшимися футболками 22 мая,
когда станет ясно, что конец света не наступил? Однако в скором времени мои мысли вновь
вернулись к предположению о гибели мира. Что если всему придет конец через месяц или через
неделю, а то и вовсе через несколько минут? Я могу погибнуть в каком-нибудь катаклизме;
возможно, меня погубит аневризма или на меня с высоты десятого этажа рухнет наковальня.
Наконец, я могу умереть во сне. Готов ли я к уходу? Распорядился ли я своим временем
наилучшим образом? Нашел ли я достойное применение текущему моменту?
В 1922 году парижская газета L’Intransigeant обратилась к читателям с вопросом: если бы вы
знали, что мир ожидает катастрофическая гибель, как бы вы провели последние часы?
Откликнулись многие читатели, включая Марселя Пруста, глубоко восхищенного заданным
вопросом. «Я думаю, что жизнь неожиданно показалась бы чудом, если бы всем нам угрожала
смерть, как вы предполагаете, писал Пруст. Только подумайте о том, сколько дел,
путешествий, любовных интриг и познания от нас утаивает жизнь и делает незаметной наша
лень, которая вынуждает нас постоянно откладывать их на потом, пользуясь определенностью
будущего». Точка зрения Пруста наглядно демонстрирует, как безрадостно концентрироваться
на настоящем, осознавая его конечность. Многое из того, что мы делаем в настоящем, делается
на уровне рефлексов, привычка враг осмысленности. Почему мы не задумываемся о
настоящем, находясь прямо в нем?
Не так давно, просматривая старые записи в журнале, я наткнулся на заметку, написанную
несколько лет назад, когда я ехал в библиотеку через Центральный вокзал, чтобы вернуть
экземпляр «Понятия времени» Хайдеггера. Книга, изданная в 1924 году, представляет собой
заключенную в переплет лекцию, содержащую наброски многих идей, позже изложенных в
труде Хайдеггера «Бытие и время». Я держал книгу у себя много недель, до тех пор, пока не
выяснилось, что ее следовало вернуть как раз в тот день, и вот я еду в поезде до Нью-Йорка,
пытаясь вновь осмыслить представления Хайдеггера о времени сквозь стремительно
сжимающееся окно моего собственного времени.
ТОЛЬКО НЕХВАТКА ВРЕМЕНИ ЕДИНСТВЕННОЕ, ЧТО ОЩУЩАЕТСЯ ВСЕМИ
ПРАКТИЧЕСКИ ОДИНАКОВО. КАЖДОМУ ЧЕЛОВЕКУ КАЖЕТСЯ, ЧТО ВРЕМЯ
ЛЕТИТ БЫСТРО В ЛЮБОМ МАСШТАБЕ
Отправной точкой размышлений Хайдеггера служит аморфное понятие, которое философ
называет Dasein, что буквально переводится как «бытие здесь» или «нахождение здесь», однако
также употребляется автором в смысле «бытие в мире», «бытие с другими», «неделимая
сущность, погруженная в собственное бытие, известная как человеческая жизнь» или даже
«способность вызывать сомнения». (По моему мнению, если вам придется выдумать новое
слово, способное дать определение времени, вы едва ли в этом преуспеете.) Рассуждая о
понятии Dasein, Хайдеггер выразился наиболее конкретно только о невозможности дать ему
исчерпывающее определение до тех пор, пока оно не прекратит существовать. «Прежде чем
исчезнуть, оно никогда не становится тем, чем потенциально могло быть».
Хайдеггер начинал как студент теологии (позже он стал членом НСДАП) и вдумчиво читал
сочинения Блаженного Августина, выражавшего подобные мысли. Невозможно измерить
длительность ноты или слога в начале звучания; необходимо дождаться, когда звук утихнет,
чтобы определить, долгий он или короткий. Настоящее мгновение поддается исчислению
только в ретроспективе, превратившись в мгновение прошедшее. Хайдеггер обобщает
аналогию: существование кого-либо не может получить адекватную оценку до тех пор, пока не
закончится. Ответить на вопрос, насколько рационально используется время, возможно только
при условии признания его конечности, причем не имеет значения, идет ли речь о следующем
часе или обо всем сроке земного существования. Время в экзистенциальном понимании
приобретает ценность только по его истечении, когда настоящее определяется через
прошедшее. «Будущее наиболее значимый феномен времени», пишет Хайдеггер.
Проблема заключается в том, что в пределах Хайдеггера невозможно найти достойное решение
экзистенциального вопроса; к тому времени, как вы будете готовы дать ответ, вас уже не будет.
Августин предполагал, что время не что иное, как «растяжение» сознания напряжение ума
между памятью и ожиданиями в настоящий момент. Хайдеггер полагает, что давление времени
еще сильнее: мы постоянно тянемся к будущему изо всех сил, стараясь дать оценку нашей
жизни в настоящем как будто с позиции ретроспективы. Бытие Dasein всегда «мчится
навстречу прошлому», и это грандиозное действо дает определение времени. Для возбуждения
тревоги достаточно просто прочесть несколько отрывков из Хайдеггера: «Dasein, воплощенное
в крайнем выражении бытия, не существует во времени, но составляет сущность времени. […]
Балансируя по всей протяженности прошлого, к которому я стремлюсь, я обретаю время».
У меня не было столько времени. Когда поезд прибыл на Центральный вокзал, я быстро пересек
станцию, под сводом нарисованных звезд, мимо справочного бюро со сферическими часами,
затем спустился в метро и направился в библиотеку вместе со своими записями, которые сделал
второпях для моего будущего «я» и которые надеялся расшифровать позже. Когда Джошуа и
Лео исполнилось четыре года, пришла пора тяжелых вопросов. Что значит «умереть»? А ты
умрешь? А когда ты умрешь? А я тоже умру? Люди сделаны из мяса? Разлагается ли тело
человека? Когда я умру, кто будет задувать свечи на именинном пироге, и кто съест мою
порцию пирога?
Нельзя сказать, что я был застигнут врасплох. По наблюдениям специалиста по психологии
развития Кэтрин Нельсон, личность начинает кристаллизироваться примерно в этом возрасте.
Первые два года жизни ребенок не отличает собственные воспоминания от рассказов других;
если вы расскажете ребенку о посещении супермаркета, то он, скорей всего, запомнит все так,
как будто он и сам был там. Переживание воспоминаний для малыша само по себе настолько
ново, что все они воспринимаются как свои собственные. Постепенно ребенок начинает
распознавать свои личные воспоминания как принадлежащие исключительно ему и таким
образом осознает свою непрерывность в процессе прохождения по времени: я становлюсь
собой, мое самосознание заключено в мембране, сотканной из воспоминаний (я был собой
вчера) и ожиданий (я буду собой завтра); я всегда был собой и всегда останусь собой.
Однажды за завтраком я получил концентрированное выражение данной стадии развития, когда
один из наших мальчиков рассказал мне сон, увиденный прошлой ночью, первый из снов,
которые ему удалось запомнить после пробуждения. Сын сообщил, что ему приснился кошмар:
он шел в темноте, как вдруг невидимый голос остановил его и спросил: «Кто ты?» Если не ему,
то мне уж точно было понятно, что голос принадлежал самому мальчику. Таким образом, во сне
столкнулись две ипостаси самости: одна из них была незнакома самости, зато по крайней мере
одна из них обладала достаточной степенью самосознания, чтобы задать важнейший
экзистенциальный вопрос из числа тех, которые могут погрузить в тревогу даже взрослого,
особенно если задавать их дурным тоном в глубокой ночи.
Но стоит новой самости осознать свою непрерывность, она застывает в недоумении: как долго
длится «всегда»? Самость, способная заметить, что всему вокруг приходит конец, неизбежно
приходит к выводу, что и ей однажды предстоит исчезнуть тем или иным способом. У наших
мальчиков была одна спальня на двоих, и перед тем как уложить сыновей спать, я усаживался в
темноте между их кроватями и рассказывал им разные истории. Как-то вечером, прежде чем
начать рассказ, я заметил, что один из мальчиков тихо плачет. Я спросил его, в чем дело, и в
ответ последовал вопрос: «Что произойдет, когда наступит конец света?»
«Я не думаю, что кто-нибудь знает», сказал я.
«А что если я переживу конец света?» Мальчик снова начал всхлипывать. Насколько я понял,
его печалило не то, что когда-то придется умереть, а то, что он не умрет вместе со всеми и
останется совсем один. Прежде чем я нашелся с ответом, который должен был звучать
отстраненно и убедительно и при этом не содержать фактических ошибок, к дискуссии
присоединился другой брат.
«Это невозможно, заявил он, а затем добавил: Если повезет, я доживу до ста трех лет, а
может быть, даже до ста пятнадцати».
Тут первый мальчик перестал плакать. «Нельзя прожить больше ста двадцати лет», сказал он,
апеллируя к данным Книги рекордов Гиннесса, которую он читал накануне.
«Едва ли удастся прожить намного больше ста двадцати лет, произнес я. Но никто не может
знать, когда умрет».
«Все зависит от того, как часто заниматься спортом», вставил брат.
«Тебе не о чем беспокоиться, сказал я сыну. Мир без тебя не прекратит существовать, на
том и поладим».
«Нет, без него все закончится, возразил его брат. Он не сможет жить без мира».
«Папа, ты знаешь, когда мир погибнет?»
«Даже не представляю, когда миру придет конец. Так или иначе, это произойдет в бесконечно
далеком будущем».
«И все-таки, что убьет наш мир?»
«На этот счет есть разные теории», сказал я.
«Расскажи хотя бы об одной!»
Есть мнение, изрек я, что Солнце, постоянно расширяясь, однажды достигнет огромных
размеров и поглотит Землю. «Но это случится в таком далеком будущем, что мы едва ли это
можем себе представить», заверил я.
«А какая вторая?»
«Нас затянет в черную дыру», произнес брат.
«Да, быть может, нас засосет черная дыра», согласился я.
«А третья теория?»
Я объяснил, что Вселенная зародилась в единой точке, потом последовал Большой взрыв, в
результате которого она расширилась до необъятных размеров, но в конце концов космос
перестанет расширяться и, возможно, начнет сжиматься и снова сойдется в одну точку. «Так
что нас всех сплющит в одну точку», подытожил я.
«Правда?»
«Может быть», сказал я.
«Это случится через много-много лет?»
«Да, ждать еще очень долго».
«Тогда нас уже не будет».
«Да, мы этого не застанем», согласился я.
«Папа, а есть еще какая-нибудь теория?»
«Давай придумаем еще одну, а потом будем готовиться ко сну», предложил я.
«Папочка, если мир станет точкой, он может снова расшириться?»
«Да, такое тоже возможно. Тогда все начнется сначала».
«А может, и не начнется», возразил сын.
«Возможно, и нет, ответил я. Во всяком случае, интересно над этим поразмыслить».
Позже мальчики всерьез озаботились моими родителями. Моя мать на середине девятого
десятка, а отцу миновало девяносто, и они живут в нескольких часах езды от нас в доме, где я
вырос. С каждым минувшим днем мои родители все больше напоминают феномен
человеческой биологии: они работают в саду, поют в церковном хоре и раз в неделю
занимаются в гимнастическом зале под руководством тренера. У моих родителей есть
увлечения: они посещают собрания общества читателей и клуб фотографии, решают
кроссворды и смотрят кино; они по-прежнему водят автомобиль, вынуждая меня беспокоиться.
Мы с женой стараемся часто навещать их и берем с собой мальчиков, но этого все равно
недостаточно.
Пару лет назад я с отцом и мальчиками поехали на ярмарку нашего штата. В детстве мы с
родителями каждый год выезжали туда на экскурсию. Мероприятие длится несколько дней с
конца августа по сентябрь; обширная ярмарочная площадь пестрит павильонами и лотками. Тут
есть на что посмотреть: соревнования петушиного пения и конкурсы на лучшее вымя,
цветочные шоу, выставки лоскутных одеял и бабочек; ряд за рядом демонстрируют кроликов и
голубей старинных фермерских пород, бородатый зазывала нахваливает
деревообрабатывающий инструмент. Повсюду идет бойкая торговля смесительным
оборудованием и сладкой ватой, приправленной кленовым сиропом. Рядом обнаруживается
парк развлечений с аттракционами, навевающими дурноту, и настольными играми
сомнительного толка; разумеется, не обходится без масляных скульптур.
САМОСТЬ, СПОСОБНАЯ ЗАМЕТИТЬ, ЧТО ВСЕМУ ВОКРУГ ПРИХОДИТ КОНЕЦ,
НЕИЗБЕЖНО ПРИХОДИТ К ВЫВОДУ, ЧТО И ЕЙ ОДНАЖДЫ ПРЕДСТОИТ
ИСЧЕЗНУТЬ ТЕМ ИЛИ ИНЫМ СПОСОБОМ
Не желая утруждать себя поиском парковочных мест, мы сели на челночный автобус,
курсирующий от торгового центра «Шопингтаун Молл». Мой отец завел речь о войне: в 1944
году его призвали в армию, но из-за слабого зрения его признали негодным к военной службе,
чему я, возможно, обязан своим существованием. Зато когда война закончилась, отец провел
несколько месяцев в военном госпитале в окрестностях Парижа, выполняя канцелярскую
работу. На выходных они с товарищами выбирались в город и продавали местным жителям
сигареты из своих пайков, а на вырученные деньги приобретали духи и чулки, которые
перепродавали ребятам с базы. Параллельно отец изучал французский язык, прокручивая в уме
иностранные выражения. Время от времени, заходя в автобус или прогуливаясь в городе, он
ловил себя на том, как в уме неожиданно всплывало какое-нибудь французское выражение,
словно он репетировал пьесу.
Позже отец признался, что с недавних пор его преследует другой внутренний монолог: он все
чаще думает о своем возрасте и о своих друзьях, которые постепенно уходят – умирают, если
говорить начистоту. За последние годы мои родители потеряли нескольких близких друзей.
Потом отец заговорил о глазных каплях, которые принимал по указанию врача. Как он
признался, иногда он брал в руки флакончик и задумывался о том, как чудесно устроены глаза и
как удивительно, что они до сих пор функционируют. Иногда похожие мысли появляются и при
посещении туалета: иной раз бывает любопытно поразмыслить над тем, как переваривается еда
и удаляются ее остатки: проходя по кишечнику, пища отдает все полезные вещества на благо
биомеханики нашего организма до тех пор, пока все запасы питательных компонентов не будут
исчерпаны.
* * *
В течение нескольких недель на мой телефон приходили извещения из часовой мастерской: мои
наручные часы починили, когда я намерен забрать их? В последнем сообщении мастер
предупредил, что продаст мои часы, если я в ближайшее время не приду за ними. И вот в один
осенний день, спустя месяцы после того, как я уронил свои наручные часы, я сел на поезд,
доехал до Центрального вокзала и пошел за часами в мастерскую по Пятой авеню.
Когда я зашел в мастерскую, мастер сидел за рабочим столом, напряженно всматриваясь в
часовой механизм через ювелирную лупу. Он поднял глаза и узнал меня, затем принес
пластиковый пакет с моими наручными часами и подал мне. Поскольку других посетителей в
мастерской не оказалось, я спросил мастера, не уделит ли он мне пятнадцать минут, поведав о
том, как он избрал свою профессию часовщика. «Пятнадцать минут? переспросил мастер с
сильным акцентом. Но зачем вам целых пятнадцать минут? Мне хватит и пяти минут на весь
рассказ».
Часовщик вырос на Украине, а в пятнадцать лет заявил родителям, что больше не желает
ходить в школу; ему хотелось чем-нибудь заняться, хотя он еще толком не знал, чем именно.
Кто-то предложил ему часовое дело, и он последовал совету. Тогда, в послевоенные времена, в
России часовые детали редко появлялись в продаже, поэтому ему часто приходилось
изготавливать запчасти вручную. В наши дни, заметил мастер, производители часов применяют
детали, конструкция которых специфична для каждого бренда, однако иногда в процессе
ремонта требуются запчасти, которые он может сделать самостоятельно. Мастер ушел за
конторку и вернулся с «Ролексом» без задней стенки; вскрытый корпус обнажил
микроскопическую вселенную вращающихся шестеренок. Часовщик гордо указал на
собственноручно изготовленный крошечный держатель, фиксирующий балансирное колесо в
нужном положении. Я спросил его, какой аспект в работе приносит ему максимальное
удовлетворение. Часовщик метнул на меня удивленный взгляд: «Мне нравится ремонтировать
часы, сказал он. Кто-то приносит мне часы, которые не работают, я привожу их в порядок, и
они возобновляют ход – и я получаю от этого удовольствие».
Я оплатил счет и направился обратно к Центральному вокзалу. До прибытия поезда еще
оставалось время, так что я занял место за столиком в кафе и вынул наручные часы. Мастер
сообщил, что сделал мои часы влагостойкими; я заметил, что они на две минуты опережали
таймер, встроенный в телефон. Я застегнул браслет на запястье, вновь ощутил привычную
тяжесть часов и в скором времени забыл о них.
Потом я осмотрелся. За стойкой с прохладительными напитками восседали на барных стульях
две пожилые женщины, занятые оживленной беседой. Рядом за столиком обосновалась
супружеская пара из Франции с двумя детьми, поедавшими рожки мороженого. Мимо
торопливой походкой прошел священник. Потом я заметил женщину, делавшую пометки в
блокноте, и мужчину, который одиноко дремал за столиком, поставив локоть на стол и
подперев подбородок рукой. Все посетители уставились в экраны телефонов, разговаривали по
телефону или друг с другом; повсюду проникал монотонный гул деловых забот и бесед звук,
разоблачающий представителей глубоко общественного вида, поглощенного установлением
связей друг с другом и синхронизацией жизненных ритмов.
Созерцание зала подействовало на меня умиротворяюще; последние несколько месяцев я
работал на дому; прошло немало времени с тех пор, как мне доводилось ощущать себя мелкой
шестеренкой какого-нибудь механизма. Я перевел взгляд на часы: до прибытия поезда
оставалось двенадцать минут. Мы со Сьюзен установили порядок дежурств, решая, кому
предводительствовать за обеденным ритуалом и укладывать мальчиков спать, сегодня вечером
была моя очередь. Одно время я терпеть не мог укладывать сыновей, потому что они отчаянно
сопротивлялись; казалось бы, простой маршрут от ванной комнаты и чистки зубов до облачения
в пижаму и историй должен быть похож на обычный рассказ, но дети ухитрялись превратить
его в нечто эпическое, причудливую помесь Гомера и Воннегута, полную отступлений и тревог.
Когда эпопея подходила к концу, свет гас и мальчики наконец-то засыпали, частенько засыпал
и я, распростершись на полу в детской.
Согласно одной из теорий, которые встречаются в книгах по воспитанию детей, малыши
сопротивляются отходу ко сну потому, что боятся засыпать; пробуждение следующим утром
для них еще слишком непривычно, так что пожелание спокойной ночи звучит почти как
прощание. Но за последние недели кое-что изменилось; мальчики спокойно принимали сон, и
наши вечерние приготовления стали менее обременительными и более приятными. Какое-то
время одного из мальчиков следовало гладить по спине, чтобы помочь ему расслабиться перед
отходом ко сну. Теперь процедура требовалась большей частью мне самому для
самоуспокоения. Сын терпел поглаживание минуту или две, а затем дипломатично шептал:
«Теперь ты можешь уходить».
Я понял, что мне пора заканчивать книгу, когда мои сыновья подросли настолько, что начали
задавать о ней вопросы. «О чем твоя книга? Почему она отнимает так много времени?» У
мальчиков были свои представления о том, сколько страниц я пишу в день и сколько слов на
каждой странице, и за обедом они часто интересовались, выполняю ли я свои нормы, изрекая
свой вердикт: «Джоан К. Роулинг пишет гораздо быстрее, чем ты». Однажды сыновья начали
придумывать заголовки для моей книги, расположившись на заднем сидении автомобиля. Один
из мальчиков предложил название «Время, сбивающее с толку», поразившее меня меткостью
наблюдений, однако ему, вероятно, недоставало призывной нотки. Его брат придумал заголовок
«Люди, о которых забыло время», достойный захватывающего приключенческого сюжета, но, с
другой стороны, в нем чрезмерно явственно проступала непреднамеренная апелляция к себе и
другим членам семьи, которым недоставало моего внимания.
КОГДА ПОЯВЛЯЮТСЯ ДЕТИ, САМОЕ ЗАБАВНОЕ ЗАКЛЮЧАЕТСЯ В ТОМ, ЧТО
СПУСТЯ НЕКОТОРОЕ ВРЕМЯ ТЫ ПОЛНОСТЬЮ ЗАБЫВАЕШЬ, НА ЧТО ПОХОЖА
ЖИЗНЬ БЕЗ ДЕТЕЙ
Несколько лет назад, задолго до рождения детей и до моей женитьбы, друг, уже познавший
радости отцовства, сказал мне: «Когда появляются дети, самое забавное заключается в том, что
спустя некоторое время ты полностью забываешь, на что похожа жизнь без детей». Тогда эта
мысль показалась мне непостижимой. Мне было не дано увидеть себя в будущем, когда все мои
перемещения будут полностью обусловлены желаниями и потребностями существ, которые
вполовину меньше меня размером, и, по всей видимости, успешно. Тем не менее это случится.
Сживаясь с ролью отца, иногда я чувствовал себя так, как будто я разбираю корабль по доскам
и строю из них новое судно для кого-то другого. Точно так же, планка за планкой, я произвел
демонтаж самого себя и собрал себя заново, пока не осталась одна-единственная вещь из
прошлой жизни, в которой еще не было детей, моя книга. У меня оставалось меньше времени,
чем обычно, поэтому работа над книгой занимала все свободные часы вечера, выходные и
праздничные дни, лето. Литературный труд от случая к случаю поглощал все время, что
казалось мне нормальным, потому что такая привычка водилась за мной и раньше, но так
больше не могло продолжаться. И тем не менее, погружаясь в свои занятия в дождливое
воскресенье или поздно вечером, я чувствовал, будто в мою мансарду вползает тепло обжитого
подполья. Мне нравилось тешить себя мыслью, что мой замысел так никогда и не воплотится.
Можно было подумать, что книга, отнявшая так много времени, стала для меня еще одним
ребенком, рождению которого я пытался воспрепятствовать, имея возможность полностью
контролировать его судьбу.
Также я иногда задумывался, не покажется ли моя стратегия примирения со временем
слишком заумной. С точки зрения Августина, слог, предложение или станс, показанные в
динамике, служат воплощением времени, которое по мере развертывания растягивается
между прошлым и будущим, захватывая настоящее и его вместилище самость. «То, что
происходит с целой песней, то же происходит и с каждой ее частицей, и с каждым слогом,
писал Августин, то же происходит и с длительным действием, частицей которого
является, может быть, эта песня»
[60]
. Гипотетически то же самое можно сказать и о книге: пока она еще в процессе написания,
для автора никогда не заканчивается настоящее. Теперь смотрите, куда приводит логика:
бессмертие заключено в книге, которая вечно останется недописанной.
Как много смыслов, включая все вышеизложенные соображения, разворачиваются в одном
предложении, писал Августин. В один момент я перестал попутно следить за настоящим
временем и утратил нить повествования: душа (в данном контексте употребление
богословского термина представляется мне оправданным) в предложении, которое не закончено
и не высказано, однако в любой момент готово сорваться с губ.
Для меня лето не лето и конец лета не ощущается вполне, если мне не довелось побывать на
пляже. Я не считаю пляжем берег озера, на который лениво катят волны, где под ногами грязно,
а на дне просматриваются водоросли. Меня удовлетворит только хрестоматийное побережье
океана, покрытое белыми песчаными дюнами, побережье, где морской бриз развевает флаг на
посту спасателей и от одного пребывания на пляже волосы пропитываются солью, где летящая
серфинговая доска дробит и разметает пену, напоминая, что между вами и Нормандией нет
ничего, кроме лета.
Долгое время океанические пляжи одновременно восхищали и ужасали наших мальчиков, чего
и следовало ожидать. Я понял, что лето в истинном смысле наступило лишь в тот год, когда они
наконец-то полюбили океан. Это произошло, когда сыновьям исполнилось пять лет, на
выходных перед Днем труда, в период лучезарного затишья между блаженной тишиной и
строго регламентированным распорядком, когда дни утрачивают привычные наименования и
намекают на нечто неизбывное. Ураган налетел и утих, уступая место солнцу и пене. В первую
половину полудня мальчики обучались правильно барахтаться в волнах так, чтобы морская
вода заструилась из носа. Потом прилив начал отступать, и настало время воздвигать замки из
песка.
Какое же это удовольствие, глубоко укорененное в психике человека, набрать горсть песка,
перевернуть ладонь и мысленно возвести получившийся бугорок в ранг архитектуры. Мы
расположились на небольшом участке в низшей устойчивой точке ниже линии прилива. Здесь
была зона первичного затопления гладкая полоса влажного песка отлично подходила для
строительства, но в то же время оставалась беззащитной перед волнами, и под натиском
вернувшегося прилива наши творения, несомненно, пали бы первыми. Всего за несколько
минут один из мальчиков вылепил целое поселение из песчаных холмиков, защищенных низкой
извилистой крепостной стеной. Я вырыл напротив селения ров, который должен был погасить
первые волны, откуда бы они ни появились, и возвел перед рвом волнолом. Сын смотрел на
меня с радостным восхищением. «Нам никогда не было так здорово!» воскликнул он. Как я
полагаю, мальчик имел в виду, что раньше он не подходил к высоким волнам так близко
прилив все еще отступал, но тем не менее он чувствовал себя в безопасности. Я заметил пару
родителей моложе нас, устроившихся на пляже уровнем выше. «Взгляните-ка на наш
городок!» гордо сообщил мальчик, а потом повторил свое резюме: «Нам никогда не было так
здорово!»
Ницше утверждал а точнее, психоаналитик Стивен Митчелл заверил нас, что Ницше
утверждал это, что отношение человека ко времени определяется тем, как он возводит замок
из песка. Кого-то, писал он, в процессе работы обуревают сомнения: он может настроиться на
ремесло, но вместе с тем его будут преследовать страх перед неизбежным возвращением волн, а
когда прилив наконец-то прибудет, осознание проигрыша погружает строителя в состояние
шока. Кто-то другой вообще не возьмется за строительство: к чему утруждать себя, если все
равно труды будут разрушены приливом? Кто-то третий, образцовый, по мнению Ницше,
представитель человечества, осознавая неотвратимое, все равно принимается за труд без
оглядки, искрясь радостью, не омраченной невежеством.
Мне было бы лестно причислить себя к третьей категории, но я рад принадлежать к первой
группе. Я заметил, что второй наш сын, вопреки моему деликатному совету, все-таки приступил
к реализации своего строительного проекта небольшого кургана со скульптурными формами.
Курган помещался напротив волнолома и крепостной стены, окружавшей песочный город.
Первая шальная волна превратила постройку в кучку влажного песка и довела мальчика до слез.
Тогда он принялся возводить вторую обитель, которая также была вскорости сметена волной,
но он выстроил третью крепость. Тут мне подумалось, что Ницше следовало бы изобрести
четвертую категорию строителей песчаных замков специально для моего сына – человека,
который производит впечатление слегка отстраненного, но в действительности яростно
привержен своему делу. К этому моменту на берег с невиданной силой обрушился прилив, и
мой сын стал первой жертвой стихии. Затем волны преодолели мой волнолом, затопили мой ров
и ударили о городские стены; заклубившийся вихрь вод подмыл основание вала и хлынул в
город, затопив улицы. Первый мальчик стоял за крепостными валами, обращенными к волнам,
вытянув руки, а на его губах играла усмешка веков.
«Конец всему! Конец всему!»
Мой сын ощущал себя гигантом. Он еще никогда не выглядел таким счастливым, и я завидовал
ему.
Благодарность
Эта книга была издана благодаря поддержке Фонда Соломона Гуггенхейма и Колонии
МакДауэлла.
Примечание о первоисточниках
Литература о времени неисчерпаема. С начала времен до сегодняшних дней почти каждый
литератор успел высказаться по предмету, причем большая часть изречений выглядит
глубокомысленно или анекдотически провокационно, хотя на самом деле их высказывания
мало похожи на анекдот. Рискуя обделить вниманием колоссальные массивы философских
размышлений и духовной мысли, хотя в действительности такое решение принято
преднамеренно, я сосредоточился главным образом на попытках увековечить отношение
человечества ко времени экспериментальным путем и на фактических данных, полученных
лабораторным путем. Первые серьезные исследования начались примерно полтора столетия
назад. Я поступил так, осознавая в полном объеме, что эксперименты даже без злого умысла
могут быть плохо подготовлены, а результаты опытов могут оказаться неопределенными или
противоречивыми, к тому же некоторые аспекты темпорального опыта настолько ограничены,
что бывает сложно сказать, насколько применимы экспериментальные данные за пределами
лабораторий, в которых они были получены.
Более того, даже моя выборка литературы, связанной с экспериментами и их результатами,
оказалась огромной. Ранее мне встречалось полное собрание Джулиуса Т. Фрейзера, которого
полагают главным авторитетом в области междисциплинарных исследований времени. В 1966
году Фрейзер основал Международное общество изучения времени, каждые три года
проводившее конференцию, которая служила площадкой для встречи исследователей времени
всех мастей, начиная с физиков, философов-кантианцев и историков Средневековья и
заканчивая нейробиологами, антропологами и исследователями творчества Пруста. Постепенно
Фрейзер собрал исследовательские работы в десятитомную серию эклектичных, но в то же
время основательных трудов под названием «Изучение времени», написал несколько книг и
выступил редактором ряда сборников, включая «Время: знакомый незнакомец» и «Голоса
времени: совместные исследования восприятия времени человеком в свете гуманитарных
наук». Фредерик Тернер, поэт и ученый, восхищенно отзывался о Фрейзере как о «сочетании
Эйнштейна, мастера Йоды, д-ра Джонсона, Сократа, ветхозаветного Бога и Граучо Маркса». Я
слышал, что Фрейзер вышел на пенсию и наслаждался покоем в Коннектикуте, однако к тому
времени, как я прочел достаточное количество его работ, набираясь смелости для личного
визита, Фрейзер скончался в возрасте восьмидесяти семи лет.
Не стоит путать эту книгу с энциклопедией времени. (Существует по крайней мере две таких
энциклопедии: первая, изданная в 1994 году, насчитывает семьсот страниц и весит около 1,3
килограмма; вторая, опубликованная совсем недавно, содержит тысяча шестьсот страниц в трех
томах и весит 5 килограммов.) Могу поручиться, что ни одна из многочисленных страниц не
ответит на любой произвольно выбранный вопрос о природе времени. Поэтому, с оглядкой на
общие интересы читателя и автора, я ограничился посильной задачей, создав краткий обзор той
области знаний о времени, которая представляет наибольший интерес лично для меня и, как я
надеюсь, для читателя в широком смысле. А если кто-то из читателей захочет узнать больше о
времени, предлагаю ознакомиться со списком основных источников, приведенным в
библиографии. Остерегайтесь попасть впросак!
Библиография
ВСТУПЛЕНИЕ
Augustine. The Confessions. Translated by Maria Boulding. New York: Vintage Books, 1998.
Gilbreth, Frank B., and Lillian Moller Gilbreth. Fatigue Study: the Elimination of Humanity’s Greatest
Unnecessary Waste, a First Step in Motion Study. New York: Macmillan Company, 1919.
Gilbreth, Frank B., and Robert Thurston Kent. Motion Study, a Method for Increasing the Efficiency
of the Workman. New York: D. Van Nostrand, 1911.
Gleick, James. Faster: The Acceleration of Just about Everything. New York: Pantheon Books, 1999.
James, William. “Does Consciousness Exist?” Journal of Philosophy, Psychology and Scientific
Methods 1, no. 18 (1904).
Lakoff, George, and Mark Johnson. Philosophy in the Flesh: The Embodied Mind and Its Challenge to
Western Thought. New York: Basic Books, 1999.
Robinson, John P., and Geoffrey Godbey. Time for Life: The Surprising Ways Americans Use Their
Time. University Park, PA: Pennsylvania State University Press, 1997.
ЧАСЫ
Adam, Barbara.
Timewatch: The Social Analysis of Time.
Cambridge, UK: Polity Press, 1995.
Arias, Elisa Felicitas. “The Metrology of Time”. Philosophical Transactions. Series A, Mathematical,
Physical, and Engineering Sciences 363, no. 1834 (2005): 22892305.
Battersby, S. “The Lady Who Sold Time”. New Scientist, February 25 March 3, 2006, 5253.
Brann, Eva T. H. What, Then, Is Time? Lanham, MD: Rowman & Littlefield, 1999.
Cockell, Charles S., and Lynn J. Rothschild. “The Effects of Ultraviolet Radiation A and B on Diurnal
Variation in Photosynthesis in Three Taxonomically and Ecologically Diverse Microbial Mats”.
Photochemisty and Photobiology 69 (1999): 20310.
Friedman, William J. “Developmental and Cognitive Perspectives on Humans’ Sense of the Times of
Past and Future Events”. Learning and Motivation 36, no. 2 (2005): 14558.
Goff, Jacques Le. Time, Work, and Culture in the Middle Ages. Chicago: University of Chicago Press,
1980.
Koriat, Asher, and Baruch Fischhoff. “What Day Is Today? An Inquiry into the Process of Temporal
Orientation”. Memory and Cognition 2, no. 2 (1974): 2015.
Parker, Thomas E., and Demetrios Matsakis. “Time and Frequency Dissemination: Advances in GPS
Transfer Techniques”. GPS World, November 2004, 3238.
Rifkin, Jeremy. Time Wars: The Primary Conflict in Human History. New York: H. Holt, 1987.
Rooney, David. Ruth Belville: The Greenwich Time Lady. London: National Maritime Museum, 2008.
Zerubavel, Eviatar. Hidden Rhythms: Schedules and Calendars in Social Life. Chicago: University of
Chicago Press, 1981.
Zerubavel, Eviatar. The Seven Day Circle: The History and Meaning of the Week. New York: Free
Press, 1985.
ДНИ
Alden, Robert. “Explorer Tells of Cave Ordeal”.
New York Times
, September 20, 1962.
Antle, Michael C., and Rae Silver. “Orchestrating Time: Arrangements of the Brain Circadian
Clock”.
Trends in Neurosciences
28, no. 3 (2005): 14551.
Basner, Mathias, David F. Dinges, Daniel Mollicone, Adrian Ecker, Christopher W. Jones, Eric C.
Hyder, Adrian Di, et al. “Mars 520-D Mission Simulation Reveals Protracted Crew Hypokinesis
and Alterations of Sleep Duration and Timing”.
Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
110, no. 7 (2012), 263540.
Bertolucci, Cristiano, and Augusto Foа. “Extraocular Photoreception and Circadian Entrainment
in Nonmammalian Vertebrates”.
Chronobiology International
21 no. 45 (2004): 50119.
Bradshaw, W. E., and C. M. Holzapfel. “Genetic Shift in Photoperiodic Response Correlated with
Global Warming”.
Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
98, no. 25 (2001): 1450911.
Bray, M. S., and M. E. Young. “Circadian Rhythms in the Development of Obesity: Potential Role
for the Circadian Clock within the Adipocyte”.
Obesity Reviews
8, no. 2 (2007): 16981.
Byrd, Richard Evelyn.
Alone: The Classic Polar Adventure
. New York: Kodansha International, 1995.
Castillo, Marina R., Kelly J. Hochstetler, Ronald J. Tavernier, Dana M. Greene, Abel Bultito,
“Entrainment of the Master Circadian Clock by Scheduled Feeding”. American Journal of Physiology.
Regulatory, Integrative and Comparative Physiology 287 (2004): 55155.
Cockell, Charles S., and Lynn J. Rothschild. “Photosynthetic Rhythmicity in an Antarctic Microbial
Mat and Some Considerations on Polar Circadian Rhythms”. Antarctic Journal 32 (1997): 15657.
Coppack, Timoty, and Francisco Pulido. “Photoperiodic Response and the Adaptability of Avian Life
Cycles to Environmental Change”. Advances in Ecological Research 35 (2004): 13150.
Covington, Michael F., and Stacey L. Harmer. “The Circadian Clock Regulates Auxin Signaling and
Responses in Arabidopsis”. PLoS Biology 5, no. 8 (2007): 177384.
Czeisler, C. A., J. S. Allan, S. H. Strogatz, J. M. Ronda, R. Sanchez, C. D. Rios, W. O. Freitag, G. S.
Richardson, and R. E. Kronauer. “Bright Light Resets the Human Circadian Pacemaker Independent of
the Timing of the Sleep-Wake Cycle”. Science 233, no. 4764 (1986): 66771.
Czeisler, Charles A., Jeanne F. Duffy, Theresa L. Shanahan, Emery N. Brown, F. Jude, David W.
Rimmer, Joseph M. Ronda, et al. “Stability, Precision, and near-24-Hour Period of the Human
Circadian Pacemaker”. Science 284, no. 5423 (1999): 217781.
Dijk, D. J., D. F. Neri, J. K. Wyatt, J. M. Ronda, E. Riel, A. Ritz-De Cecco, R. J. Hughes, et al. “Sleep,
Performance, Circadian Rhythms, and Light-Dark Cycles during Two Space Shuttle Flights”.
American Journal of Physiology. Regulatory, Integrative and Comparative Physiology 281, no. 5
(2001): R164764.
Dunlap, Jay C. “Molecular Bases for Circadian Clocks (Review)” 96, no. 2 (1999): 27190.
Figueiro, Mariana G., and Mark S. Rea. “Evening Daylight May Cause Adolescents to Sleep Less in
Spring Than in Winter”. Chronobiology International 27, no. 6 (2010): 124258.
Foer, Joshua. “Caveman: An Interview with Michel Siffre”. Cabinet Magazine no. 30, Summer 2008,
http://www.cabinetmagazine.org/issues/30/foer.php.
Foster, Russell G. “Keeping an Eye on the Time”. Investigative Ophthalmology 43, no. 5 (2002):
128698.
Froy, Oren. “The Relationship between Nutrition and Circadian Rhythms in Mammals”. Frontiers in
Neuroendocrinology 28, no. 23 (2007): 6171.
Golden, Susan S. “Meshing the Gears of the Cyanobacterial Circadian Clock”. Proceedings of the
National Academy of Sciences 101, no. 38 (2004): 1369798.
Golden, Susan S. “Timekeeping in Bacteria: The Cyanobacterial Circadian Clock”. Current Opinion in
Microbiology 6, no. 6 (2003): 53540.
Golden, Susan S., and Shannon R. Canales. “Cyanobacterial Circadian Clocks: Timing Is Everything”.
Nature Reviews. Microbiology 1, no. 3 (2003): 19199.
Golombek, Diego A., Javier A. Calcagno, and Carlos M. Luquet. “Circadian Activity Rhythm of the
Chinstrap Penguin of Isla Media Luna, South Shetland Islands, Argentine Antarctica”. Journal of Field
Ornithology 62, no. 3 (1991): 293428.
Gooley, J. J., J. Lu, T. C. Chou, T. E. Scammell, and C. B. Saper. “Melanopsin in Cells of Origin of
the Retinohypothalamic Tract”. Nature Neuroscience 4, no. 12 (2001): 1165.
Gronfier, Claude, Kenneth P. Wright, Richard E. Kronauer, and Charles A. Czeisler. “Entrainment of
the Human Circadian Pacemaker to Longerthan-24-H Days”. Proceedings of the National Academy of
Sciences of the United States of America 104, no. 21 (2007): 908186.
Gigueiro, Mariana G., and Mark S. Rea. “Evening Daylight May Cause Adolescents to Sleep Less in
Spring Than in Winter”. Chronobiology International 27, no. 6 (2010): 124258.
Hamermesh, Daniel S., Caitlin Knowles Myers, and Mark L. Pocock. “Cues for Timing and
Coordination: Latitude, Letterman, and Longitude”. Journal of Labor Economics 26, no. 2 (2008):
22346.
Hao, H., and S. A. Rivkees. “The Biological Clock of Very Premature Primate Infants Is Responsive to
Light”. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 96, no. 5
(1999): 242629.
Hellwegera, Ferdi L. “Resonating Circadian Clocks Enhance Fitness in Cyanobacteria in Silico”.
Ecological Modelling 221, no. 12 (2010): 162029.
Johnson, Carl Hirschie, and Martin Egli. “Visualizing a Biological Clockwork’s Cogs”. Nature
Structural and Molecular Biology 11, no. 7 (2004): 58485.
Johnson, Carl Hirschie, Tetsuya Mori, and Yao Xu. “A Cyanobacterial Circadian Clockwork”. Current
Biology 18, no. 17 (2008): R816R825.
Kohsaka, Akira, and Joseph Bass. “A Sense of Time: How Molecular Clocks Organize Metabolism”.
Trends in Endocrinology and Metabolism 18, no. 1 (2007): 411.
Kondo, T. “A Cyanobacterial Circadian Clock Based on the Kai Oscillator”. In Cold Spring Harbor
Symposia on Quantitative Biology 72 (2007): 4755.
Konopka, R. J., and S. Benzer. “Clock Mutants of Drosophila Melanogastermelanogaster”.
Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
68, no. 9 (1971): 211216.
Lockley, Steven W., and Joshua J. Gooley. “Circadian Photoreception: Spotlight on the Brain”.
Current Biology
16, no. 18 (2006): R79597.
Lu, Weiqun, Qing Jun Meng, Nicholas J. C. Tyler, Karl-Arne Stokkan, and Andrew S. I. Loudon.
“A Circadian Clock Is Not Required in an Arctic Mammal”.
Current Biology
20, no. 6 (2010): 53337.
Lubkin, Virginia, Pouneh Beizai, and Alfredo A. Sadun. “The Eye as Metronome of the Body”.
Survey of Ophthalmology
47, no. 1 (2002): 1726.
Mann, N. P. “Effect of Night and Day on Preterm Infants in a Newborn Nursery: Randomised
Trial”.
British Med
ical Journal 293 (November 1986): 126567.
McClung, Robertson. “Plant Circadian Rhythms”.
Plant Cell
18 (April 2006): 792803.
Meier-Koll, Alfred, Ursula Hall, Ulrike Hellwig, Gertrud Kott, and Verena Meier-Koll. “A
Biological Oscillator System and the Development of Sleep-Waking Behavior during Early
Infancy”.
Chronobiologia
5, no. 4 (1978): 42540.
Menaker, Michael. “Circadian Rhythms. Circadian Photoreception”.
Science
299, no. 5604 (2003): 21314.
Mendoza, Jorge. “Circadian Clocks: Setting Time by Food”. Journal of Neuroendocrinology 19, no. 2
(2007): 12737.
Mills, J. N., D. S. Minors, J. M. Waterhouse, and M. Manchester. “The Circadian Rhythms of Human
Subjects without Timepieces or Indication of the Alternation of Day and Night”. Journal of Physiology
240, no. 3 (1974): 56794.
Mirmiran, Majid, J. H. Kok, K. Boer, and H. Wolf. “Perinatal Development of Human Circadian
Rhythms: Role of the Foetal Biological Clock”. Neuroscience and Biobehavioral Reviews 16, no. 3
(1992): 37178.
Mittag, Maria, Stefanie Kiaulehn, and Carl Hirschie Johnson. “The Circadian Clock in
Chlamydomonas Reinhardtiireinhardtii: What Is It For? What Is It Similar To?” Plant Physiology 127,
no. 2 (2005): 399409.
Monk, T. H., K. S. Kennedy, L. R. Rose, and J. M. Linenger. “Decreased Human Circadian Pacemaker
Influence after 100 Days in Space: A Case Study”. Psychosomatic Medicine 63, no. 6 (2001): 88185.
Monk, Timothy H., Daniel J. Buysse, Bart D. Billy, Kathy S. Kennedy, and Linda M. Willrich. “Sleep
and Circadian Rhythms in Four Orbiting Astronauts”. Journal of Biological Rhythms 13 (June 1998):
188201.
Murayama, Yoriko, Atsushi Mukaiyama, Keiko Imai, Yasuhiro Onoue, Akina Tsunoda, Atsushi
Nohara, Tatsuro Ishida, et al. “Tracking and Visualizing the Circadian Ticking of the Cyanobacterial
Clock Protein KaiC in Solution”. EMBO Journal 30, no. 1 (2011): 6878.
Nikaido, S. S., and C. H. Johnson. “Daily and Circadian Variation in Survival from Ultraviolet
Radiation in Chlamydomonas Reinhardtiireinhardtii”. Photochemistry and Photobiology 71, no. 6
(2000): 75865.
O’Neill, John S., and Akhilesh B. Reddy. “Circadian Clocks in Human Red Blood Cells”. Nature 469,
no. 7331 (2011): 498503.
Ouyang, Yan, Carol R. Andersson, Takao Kondo, Susan S. Golden, and Carl Hirschie Johnson.
“Resonating Circadian Clocks Enhance Fitness in Cyanobacteria”. Proceedings of the National
Academy of Sciences of the United States of America 95 (July 1998): 866064.
Palmer, John D. The Living Clock: The Orchestrator of Biological Rhythms. Oxford: Oxford
University Press, 2002.
Panda, Satchidananda, John B. Hogenesch, and Steve A. Kay. “Circadian Rhythms from Flies to
Human”. Nature 417, no. 6886 (2002): 32935.
Pöppel, Ernst. “Time Perception”. In Handbook of Sensory Physiology. Vol. 8, Perception, edited by
R. Held, H. W. Leibowitz, and H. L. Teubner. Berlin: Springer-Verlag, 1978, 71329.
Ptitsyn, Andrey A., Sanjin Zvonic, Steven A. Conrad, L. Keith Scott, Randall L. Mynatt, and Jeffrey M
Gimble. “Circadian Clocks Are Resounding in Peripheral Tissues”. PLoS Computational Biology 2,
no. 3 (2006): 12635.
Ptitsyn, Andrey A., Sanjin Zvonic, and Jeffrey M. Gimble. “Digital Signal Processing Reveals
Circadian Baseline Oscillation in Majority of Mammalian Genes”. PLoS Computational Biology 3, no.
6 (2007): 110814.
Ramsey, Kathryn Moynihan, Biliana Marcheva, Akira Kohsaka, and Joseph Bass. “The Clockwork of
Metabolism”. Annual Review of Nutrition 27 (2007): 21940.
Reppert, S. M. “Maternal Entrainment of the Developing Circadian System”. Annals of the New York
Academy of Sciences 453 (1985): 16269, fig. 2.
Revel, Florent G., Annika Herwig, Marie-Laure Garidou, Hugues Dardente, Jérфme S. Menet,
Mireille Masson-P
é
vet, Val
é
rie Simonneaux, Michel Saboureau, and Paul P
é
vet. “The Circadian Clock Stops Ticking during Deep Hibernation in the European Hamster”.
Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 104, no. 34
(2007): 1381620.
Rivkees, Scott A. “Developing Circadian Rhythmicity in Infants”. Pediatrics 112, no. 2 (2003): 37381
Rivkees, Scott A., P. L. Hofman, and J. Fortman. “Newborn Primate Infants Are Entrained by Low
Intensity Lighting”. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
94, no. 1 (1997): 29297.
Rivkees, Scott A., Linda Mayes, Harris Jacobs, and Ian Gross. “Rest-Activity Patterns of Premature
Infants Are Regulated by Cycled Lighting”. Pediatrics 113, no. 4 (2004): 83339.
Rivkees, Scott A., and S. M. Reppert. “Perinatal Development of Day-Night Rhythms in Humans”.
Hormone Research 37, Supplement 3 (1992): 99104.
Roenneberg, Till, Karla V. Allebrandt, Martha Merrow, and C
é
line Vetter. “Social Jetlag and Obesity”. Current Biology 22, no. 10 (2012): 93943.
Roenneberg, Till, and Martha Merrow. “Light Reception: Discovering the Clock-Eye in Mammals”.
Current Biology 12, no. 5 (2002): R16365.
Rubin, Elad B., Yair Shemesh, Mira Cohen, Sharona Elgavish, Hugh M. Robertson, and Guy Bloch.
“Molecular and Phylogenetic Analyses Reveal Mammalian-like Clockwork in the Honey Bee (Apis
Melliferamellifera) and Shed New Light on the Molecular Evolution of the Circadian Clock”. Genome
Research 16, no. 11 (2006): 135265.
Scheer, Frank A. J. L., Michael F. Hilton, Christos S. Mantzoros, and Steven A. Shea. “Adverse
Metabolic and Cardiovascular Consequences of Circadian Misalignment”. Proceedings of the National
Academy of Sciences of the United States of America 106, no. 11 (2009): 445358.
Scheer, Frank A. J. L., Kenneth P. Wright, Richard E. Kronauer, and Charles A. Czeisler. “Plasticity of
the Intrinsic Period of the Human Circadian Timing System”. PLoS One 2, no. 8 (2007): e721.
Siffre, Michel. Hors du temps, L’expйrience du 16 juillet 1962 au fond du gouffre de Scarasson par
celui qui l’a vйcue. Paris: R. Julliard, 1963.
Siffre, Michel. “Six Months Alone in a Cave”. National Geographic, March 1975, 42635.
Skuladottir, Arna, Marga Thome, and Alfons Ramel. “Improving Day and Night Sleep Problems in
Infants by Changing Day Time Sleep Rhythm: A Single Group before and after Study”. International
Journal of Nursing Studies 42, no. 8 (2005): 84350.
Sorek, Michal, Yosef Z. Yacobi, Modi Roopin, Ilana Berman-Frank, and Oren Levy. “Photosynthetic
Circadian Rhythmicity Patterns of Symbiodinium, the Coral Endosymbiotic Algae”. Proceedings.
Biological Sciences / The Royal Society 280 (2013): 20122942.
Stevens, Richard G., and Yong Zhu. “Electric Light, Particularly at Night, Disrupts Human Circadian
Rhythmicity: Is That a Problem?” Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series
B, Biological Sciences 370, no. 1667 (March 16, 2015): 20140120.
Stokkan, Karl-Arne, Shin Yamazaki, Hajime Tei, Yoshiyuki Sakaki, and Michael Menaker.
“Entrainment of the Circadian Clock in the Liver by Feeding”. Science 291 (2001): 49093.
Strogatz, Steven H. Sync: The Emerging Science of Spontaneous Order. New York: Hyperion, 2003.
Suzuki, Lena, and Carl Hirschie Johnson. “Algae Know the Time of Day: Circadian and Photoperiodic
Programs”. Journal of Phycology 37, no. 6 (2001): 93342.
Takahashi, Joseph S., Kazuhiro Shimomura, and Vivek Kumar. “Searching for Genes Underlying
Circadian Rhythms”. Science 322 (November 7, 2008): 90912.
Tavernier, Ronald J., Angela L. Largen, and Abel Bult-ito. “Circadian Organization of a Subarctic
Rodent, the Northern Red-Backed Vole (Clethrionomys Rutilusrutilus)”. Journal of Biological
Rhythms 19, no. 3 (2004): 23847.
United States Congress, Office of Technology Assessment.
Biological Rhythms: Implications for the Worker.
Washington, DC: U. S. Government Printing Office, 1991.
Van Oort, Bob E. H., Nicholas J. C. Tyler, Menno P. Gerkema, Lars Folkow, Arnoldus Schytte
Blix, and Karl-Arne Stokkan. “Circadian Organization in Reindeer”.
Nature
438, no. 7071 (2005): 109596.
Weiner, Jonathan.
Time, Love, Memory: A Great Biologist and His Quest for the Origins of Behavior.
New York: Knopf, 1999.
Wittmann, Marc, Jenny Dinich, Martha Merrow, and Till Roenneberg. “Social Jetlag:
Misalignment of Biological and Social Time”.
Chronobiology International
23, no. 12 (2006): 497509.
Woelfle, Mark A., Yan Ouyang, Kittiporn Phanvijhitsiri, and Carl Hirschie Johnson. “The
Adaptive Value of Circadian Clocks: An Experimental Assessment in Cyanobacteria”.
Current Biology
14 (August 24, 2004): 148186.
Wright, Kenneth P., Andrew W. McHill, Brian R. Birks, Brandon R. Griffin, Thomas Rusterholz,
and Evan D. Chinoy. “Entrainment of the Human Circadian Clock to the Natural Light-Dark
Cycle”.
Current Biology
23, no. 16 (2013): 155458.
Xu, Yao, Tetsuya Mori, and Carl Hirschie Johnson. “Cyanobacterial Circadian Clockwork: Roles
of KaiA, KaiB and the KaiBC Promoter in Regulating KaiC”.
EMBO Journal
22, no. 9 (2003): 211726.
Zivkovic, Bora, “Circadian Clock without DNA: History and the Power of Metaphor”.
Observations
(blog),
Scientific American
(2011): 125.
НАСТОЯЩЕЕ
Allport, D. A. “Phenomenal Simultaneity and the Perceptual Moment Hypothesis”. British Journal of
Psychology 59, no. 4 (1968): 395406.
Baugh, Frank G., and Ludy T. Benjamin. “Walter Miles, Pop Warner, B. C. Graves, and the
Psychology of Football”. Journal of the History of the Behavioral Sciences 42, Winter (2006): 318.
Blatter, Jeremy. “Screening the Psychological Laboratory: Hugo M
ü
nsterberg, Psychotechnics, and the Cinema, 1892–1916”. Science in Context 28, no. 1 (2015): 53
76.
Boring, Edwin Garrigues. A History of Experimental Psychology. New York: Appleton-Century-
Crofts, 1950.
Boring, Edwin Garrigues. Sensation and Perception in the History of Experimental Psychology. New
York: Appleton-Century-Crofts, 1942.
Buonomano, Dean V., Jennifer Bramen, and Mahsa Khodadadifar. “Influence of the Interstimulus
Interval on Temporal Processing and Learning: Testing the State-Dependent Network Model”.
Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series B, Biological Sciences 364, no.
1525 (2009): 186573.
Cai, Mingbo, David M. Eagleman, and Wei Ji Ma. “Perceived Duration Is Reduced by Repetition but
Not by High- Level Expectation”. Journal of Vision 15, no. 13 (2015): 117.
Cai, Mingbo, Chess Stetson, and David M. Eagleman. “A Neural Model for Temporal Order
Judgments and Their Active Recalibration: A Common Mechanism for Space and Time?” Frontiers in
Psychology 3 (November 2012): 470.
Campbell, Leah A., and Richard A. Bryant. “How Time Flies: A Study of Novice Skydivers”.
Behaviour Research and Therapy 45, no. 6 (2007): 138992.
Canales, Jimena. “Exit the Frog, Enter the Human: Physiology and Experimental Psychology in
Nineteenth-Century Astronomy”. British Journal for the History of Science 34, no. 2 (2001): 17397.
Canales, Jimena. A Tenth of a Second: A History. Chicago: University of Chicago Press, 2009.
Dierig, Sven. “Engines for Experiment: Labor Revolution and Industrial in the Nineteenth-Century
City”. In Osiris. Vol. 18, Science and the City, edited by Sven Dierig, Jens Lachmund, and Andrew
Mendelsohn. University of Chicago Press, 2003, 11634.
Duncombe, Raynor L. “Personal Equation in Astronomy”. Popular Astronomy 53 (1945): 213, 63
76, 110121.
Eagleman, David M. “How Does the Timing of Neural Signals Map onto the Timing of Perception?
In Space and Time in Perception and Action, edited by R. Nijhawan and B. Khurana. Cambridge, UK:
Cambridge University Press, 2010, 21631.
Eagleman, David M. “Human Time Perception and Its Illusions”. Current Opinion in Neurobiology 18,
no. 2 (2008): 13136.
Eagleman, David M. “Motion Integration and Postdiction in Visual Awareness”. Science 287, no. 5460
(2000): 203638.
Eagleman, David M. “The Where and When of Intention”. Science 303, no. 5661 (2004): 1144
46. Eagleman, David M., and Alex O. Holcombe. “Causality and the Perception of Time”.
Trends in Cognitive Sciences
6, no. 8 (2002): 32325.
Eagleman, David M., and Vani Pariyadath. “Is Subjective Duration a Signature of Coding
Efficiency?”
Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series B, Biological Sciences
364, no. 1525 (2009): 184151.
Eagleman, David M., P. U. Tse, Dean V. Buonomano, P. Janssen, A. C. Nobre, and A. O.
Holcombe. “Time and the Brain: How Subjective Time Relates to Neural Time”.
Journal of Neuroscience
25, no. 45 (2005): 1036971.
Efron, R. “The Duration of the Present”.
Annals of the New York Academy of Sciences
138 (February 1967): 71229.
Ekirch, A. Roger.
At Day’s Close: Night in Times Past.
New York: W. W. Norton, 2006.
Engel, Andreas K., Pascal Fries, P. K
ö
nig, Michael Brecht, and Wolf Singer. “Temporal Binding, Binocular Rivalry, and
Consciousness”.
Consciousness and Cognition
8, no. 2 (1999): 12851.
Engel, Andreas K., Pieter R. Roelfsema, Pascal Fries, Michael Brecht, and Wolf Singer. “Role of
the Temporal Domain for Response Selection and Perceptual Binding”.
Cerebral Cortex
7, no. 6 (1997): 57182.
Engel, Andreas K., and Wolf Singer. “Temporal Binding and the Neural Correlates of Sensory
Awareness”.
Trends in Cognitive Sciences
5, no. 1 (2001): 1625.
Friedman, William J.
About Time: Inventing the Fourth Dimension.
Cambridge, MA: MIT Press, 1990.
Friedman, William J. “Developmental and Cognitive Perspectives on Humans’ Sense of the Times
of Past and Future Events”.
Learning and Motivation
36, no. 2 Special Issue (2005): 14558.
Friedman, William J. “Developmental Perspectives on the Psychology of Time”. In Psychology of
Time, edited by Simon Grondin. Bingley, UK: Emerald, 2008, 34566.
Friedman, William J. “The Development of Children’s Knowledge of Temporal Structure”.
Child Development
57, no. 6 (1986): 13861400.
Friedman, William J. “The Development of Children’s Knowledge of the Times of Future
Events”.
Child Development
71, no. 4 (2000): 91332.
Friedman, William J. “The Development of Children’s Understanding of Cyclic Aspects of Time”.
Child Development
48, no. 4 (1977): 159399.
Friedman, William J. “The Development of Infants’ Perception of Arrows of Time”.
Infant Behavior and Development
19, Supplement 1 (1996): 161.
Friedman, William J., and Susan L. Brudos. “On Routes and Routines: The Early Development of
Spatial and Temporal Representations”.
Cognitive Development
3, no. 2 (1988): 16782.
Galison, Peter L.
Einstein’s Clocks and Poincare’s Maps: Empires of Time.
New York: W. W. Norton, 2003.
Galison, Peter L., and D. Graham Burnett. “Einstein, Poincarй and Modernity: A Conversation”.
Time
132, no. 2 (2009): 4155.
Granier-Deferre, Carolyn, Sophie Bassereau, Aur
é
lie Ribeiro, Anne-Yvonne Jacquet, and Anthony J. Decasper. “A Melodic Contour Repeatedly
Experienced by Human Near-Term Fetuses Elicits a Profound Cardiac Reaction One Month after
Birth”.
PloS One
6, no. 2 (2011): e17304.
Green, Christopher D., and Ludy T. Benjamin.
Psychology Gets in the Game: Sport, Mind, and Behavior, 18801960.
Lincoln: University of Nebraska Press, 2009.
Haggard, P., S. Clark, and J. Kalogeras. “Voluntary Action and Conscious Awareness”.
Nature Neuroscience
5, no. 4 (2002): 38285.
Hale, Matthew.
Human Science and Social Order: Hugo Mьnsterberg and the Origins of Applied Psychology.
Philadelphia: Temple University Press, 1980.
Helfrich, Hede.
Time and Mind II: Information Processing Perspectives.
Toronto: Hogrefe & Huber, 2003.
Hoerl, Christoph, and Teresa McCormack.
Time and Memory: Issues in Philosophy and Psychology.
Oxford: Clarendon Press, 2001.
James, William.
The Principles of Psychology.
London: Macmillan, 1901.
Jenkins, Adrianna C., C. Neil Macrae, and Jason P. Mitchell. “Repetition Suppression of
Ventromedial Prefrontal Activity during Judgments of Self and Others”.
Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
105, no. 11 (2008): 450712.
Karmarkar, Uma R., and Dean V. Buonomano. “Timing in the Absence of Clocks: Encoding Time
in Neural Network States”.
Neuron
53, no. 3 (2007): 42738.
Kline, Keith A., and David M. Eagleman. “Evidence against the Temporal Subsampling Account of
Illusory Motion Reversal”. Journal of Vision 8, no. 4 (2008): 13.113.5.
Kline, Keith A., Alex O. Holcombe, and David M. Eagleman. “Illusory Motion Reversal Is
Caused by Rivalry, Not by Perceptual Snapshots of the Visual Field”.
Vision Research
44, no. 23 (2004): 265358.
Kornspan, Alan S. “Contributions to Sport Psychology: Walter R. Miles and the Early Studies on
the Motor Skills of Athletes”.
Comprehensive Psychology
3, no. 1, article 17 (2014): 111.
Kreimeier, Klaus, and Annemone Ligensa.
Film 1900: Technology, Perception, Culture.
New Burnet, UK: John Libbey, 2009.
Lejeune, Helga, and John H. Wearden. “Vierordt’s ‘The Experimental Study of the Time Sense’
(1868) and Its Legacy”.
European Journal of Cognitive Psychology
21, no. 6 (2009): 94160.
Levin, Harry, and Ann Buckler-Addis.
The Eye-Voice Span.
Cambridge, MA: MIT Press, 1979.
Lewkowicz, David J. “The Development of Intersensory Temporal Perception: An Epigenetic
Systems/Limitations View”.
Psychological Bulletin
126, no. 2 (2000): 281308.
Lewkowicz, David J. “Development of Multisensory Temporal Perception”. In
The Neural Bases of Multisensory Processes
, edited by M. M. Murray and M. T. Wallace, 32544. Boca Raton, FL: CRC Press/Taylor &
Francis, 2012.
Lewkowicz, David J. “The Role of Temporal Factors in Infant Behavior and Development”. In
Time and Human Cognition
, edited by I. Levin and D. Zakay. North-Holland: Elsevier Science Publishers, 1989, 143.
Lewkowicz, David J., Irene Leo, and Francesca Simion. “Intersensory Perception at Birth:
Newborns Match Nonhuman Primate Faces and Voices”.
Infancy
15, no. 1 (2010): 4660.
Leyden, W. von. “History and the Concept of Relative Time”.
History and Theory
2, no. 3 (1963): 26385.
Lickliter, R., and L. E. Bahrick. “The Development of Infant Intersensory Perception: Advantages
of a Comparative Convergent-Operations Approach”.
Psychological Bulletin
126, no. 2 (2000): 26080.
Matthews, William J., and Warren H. Meck. “Time Perception: The Bad News and the Good”. Wiley
Interdisciplinary Reviews: Cognitive Science 5, no. 4 (2014): 42946.
Matthews, William J., Devin B. Terhune, Hedderik Van Rijn, David M. Eagleman, Marc A. Sommer,
and Warren H. Meck. “Subjective Duration as a Signature of Coding Efficiency: Emerging Links
among Stimulus Repetition, Predictive Coding, and Cortical GABA Levels”. Timing & Time
Perception Reviews 1, no. 5 (2014): 15.
M
ü
nsterberg, Hugo, and Allan Langdale. Hugo Mьnsterberg on Film: The Photoplay: A
Psychological Study, and Other Writings. New York: Routledge, 2002.
Myers, Gerald E. “William James on Time Perception”. Philosophy of Science 38, no. 3 (1971): 353
60.
Neil, Patricia A., Christine Chee-Ruiter, Christian Scheier, David J. Lewkowicz, and Shinsuke
Shimojo. “Development of Multisensory Spatial Integration and Perception in Humans”.
Developmental Science 9, no. 5 (2006): 45464.
Nelson, Katherine. “Emergence of the Storied Mind”. In Language in Cognitive Development: The
Emergence of the Mediated Mind, 183291. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 1996.
Nelson, Katherine. “Emergence of Autobiographical Memory at Age 4”. Human Development 35, no.
3 (1992): 17277.
Nichols, Herbert. The Psychology of Time. New York: Henry Holt, 1891.
Nijhawan, Romi. “Visual Prediction: Psychophysics and Neurophysiology of Compensation for Time
Delays”. Behavioral and Brain Sciences 31, no. 2 (2008): 17998; discussion 198239.
Nijhawan, Romi, and Beena Khurana.
Space and Time in Perception and Action.
Cambridge, UK: Cambridge University Press, 2010.
Pariyadath, Vani, and David M. Eagleman. “Brief Subjective Durations Contract with Repetition”.
Journal of Vision
8, no. 16 (2008): 16.
Pariyadath, Vani, and David M. Eagleman. “The Effect of Predictability on Subjective Duration”.
PloS One
2, no. 11 (2007): e1264.
Pariyadath, Vani, Mark H. Plitt, Sara J. Churchill, and David M. Eagleman. “Why Overlearned
Sequences Are Special: Distinct Neural Networks for Ordinal Sequences”.
Frontiers in Human Neuroscience
6 (December 2012): 19.
Piaget, Jean. “Time Perception in Children”. In
The Voices of Time: A Cooperative Survey of Man’s Views of Time as Expressed by the Sciences
and by the Humanities
, edited by Julius Thomas Fraser, Amherst, MA: University of Massachusetts Press, 1981, 20216.
Plato. Parmenides.
Translated by R. E. Allen.
New Haven, CT: Yale University Press, 1998.
P
ö
ppel, Ernst. “Lost in Time: A Historical Frame, Elementary Processing Units and the 3-Second
Window”.
Acta Neurobiologiae Experimentalis
64, no. 3 (2004): 295301.
P
ö
ppel, Ernst.
Mindworks: Time and Conscious Experience.
Boston: Harcourt Brace Jovanovich, 1988.
Purves, D., J. A. Paydarfar, and T. J. Andrews. “The Wagon Wheel Illusion in Movies and
Reality”.
Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
93, no. 8 (1996): 369397.
Richardson, Robert D.
William James: In the Maelstrom of American Modernism: A Biography.
Boston: Houghton Mifflin, 2006.
Sacks, Oliver. “A Neurologist’s Notebook: The Abyss”.
New Yorker
, September 24, 2007, 10011.
Schaffer, Simon. “Astronomers Mark Time: Discipline and the Personal Equation”.
Science in Context
2, no. 1] (1988): 11545.
Schmidgen, Henning. “Mind, the Gap: The Discovery of Physiological Time”. In
Film 1900: Technology, Perception, Culture
, edited by K. Kreimeier and A. Ligensa, 5365. New Burnet, UK: John Libbey, 2009.
Schmidgen, Henning. “Of Frogs and Men: The Origins of Psychophysiological Time
Experiments, 1850–1865”.
Endeavour
26, no. 4 (2002): 14248.
Schmidgen, Henning. “Time and Noise: The Stable Surroundings of Reaction Experiments, 1860
1890”.
Studies in History and Philosophy of Biological and Biomedical Sciences
34, no. 2 (2003): 23775.
Scripture, Edward Wheeler.
Thinking Feeling Doing
. Meadville, PA: Flood and Vincent, 1895.
Solnit, Rebecca.
River of Shadows: Eadweard Muybridge and the Technological Wild West.
New York: Viking, 2003.
VanRullen, Rufin, and Christof Koch. “Is Perception Discrete or Continuous?”
Trends in Cognitive Sciences
7, no. 5 (2003): 20713.
Vatakis, Argiro, and Charles Spence. “Evaluating the Influence of the ‘Unity Assumption’ on the
Temporal Perception of Realistic Audiovisual Stimuli”.
Acta Psychologica
127, no. 1 (2008): 1223.
Wearing, Deborah. Forever Today: A Memoir of Love and Amnesia. London: Doubleday, 2005.
Wojtach, William T., Kyongje Sung, Sandra Truong, and Dale Purves. “An Empirical Explanation of
the Flash-Lag Effect”. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of
America 105, no. 42 (2008): 1633843.
Wundt, Wilhelm.
An Introduction to Psychology. Translated by Rudolf Pinter.
London, 1912.
ПОЧЕМУ УЛЕТАЕТ ВРЕМЯ
Alexander, Iona, Alan Cowey, and Vincent Walsh. “The Right Parietal Cortex and Time Perception:
Back to Critchley and the Zeitraffer Phenomenon”. Cognitive Neuropsychology 22, no. 3 (May 2005):
30615.
Allan, Lorraine, Peter D. Balsam, Russell Church, and Herbert Terrace. “John Gibbon (1934–2001)
Obituary”. American Psychologist 57, no. 77 (2002): 43637.
Allman, Melissa J., and Warren H. Meck. “Pathophysiological Distortions in Time Perception and
Timed Performance”. Brain 135, no. 3 (2012): 65677.
Allman, Melissa J., Sundeep Teki, Timothy D. Griffiths, and Warren H. Meck. “Properties of the
Internal Clock: First- and Second-Order Principles of Subjective Time”. Annual Review of Psychology
65 (2014): 74371.
Angrilli, Alessandro, Paolo Cherubini, Antonella Pavese, and Sara Manfredini. “The Influence of
Affective Factors on Time Perception”. Perception & Psychophysics 59, no. 6 (1997): 97282.
Arantes, Joana, Mark E. Berg, and John H. Wearden. “Females’ Duration Estimates of Briefly-Viewed
Male, but Not Female, Photographs Depend on Attractiveness”. Evolutionary Psychology 11, no. 1
(2013): 10419.
Arstila, Valtteri. Subjective Time: The Philosophy, Psychology, and Neuroscience of Temporality.
Cambridge, MA: MIT Press, 2014.
Baer, Karl Ernst von: “Welche Auffassung der lebenden Natur ist die richtige? und Wie ist diese
Auffassung auf die Entomologie anzuwenden?” Speech in St. Petersburg 1860. Edited by H.
Schmitzdorff. St. Petersburg: Verlag der kaiser, Hofbuchhandl, 1864, 23784.
Battelli, Lorella, Vincent Walsh, Alvaro Pascual-Leone, and Patrick Cavanagh. “The ‘When’ Parietal
Pathway Explored by Lesion Studies”. Current Opinion in Neurobiology 18, no. 2 (2008): 12026.
Bauer, Patricia J.
Remembering the Times of Our Lives: Memory in Infancy and Beyond. Mahwah,
NJ: Lawrence Erlbaum Associates, 2007.
Baum, Steve K., Russell L. Boxley, and Marcia Sokolowski. “Time Perception and Psychological
Well-Being in the Elderly”.
Psychiatric Quarterly
56, no. 1 (1984): 5460.
Bergson, Henri.
An Introduction to Metaphysics: The Creative Mind. Totowa
, NJ: Littlefield, Adams, 1975.
Blewett, A. E. “Abnormal Subjective Time Experience in Depression”. British Journal of Psychiatry
161 (August 1992): 195200.
Block, Richard A., and Dan Zakay. “Timing and Remembering the Past, the Present, and the
Future”. In
Psychology of Time
, edited by Simon Grondin, 36794. Bingley, UK: Emerald, 2008.
Brand, Matthias, Esther Fujiwara, Elke Kalbe, Hans-Peter Steingass, Josef Kessler, and Hans J.
Markowitsch. “Cognitive Estimation and Affective Judgments in Alcoholic Korsakoff Patients”.
Journal of Clinical and Experimental Neuropsychology
25, no. 3 (2003): 32434.
Bschor, T., M. Ising, M. Bauer, U. Lewitzka, M. Skerstupeit, B. M
ü
ller-Oerlinghausen, and C. Baethge. “Time Experience and Time Judgment in Major Depression,
Mania and Healthy Subjects: A Controlled Study of 93 Subjects”.
Acta Psychiatrica Scandinavica
109, no. 3 (2004): 22229.
Bueti, Domenica, and Vincent Walsh. “The Parietal Cortex and the Representation of Time,
Space, Number and Other Magnitudes”.
Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series B, Biological Sciences
364, no. 1525 (2009): 183140.
Buhusi, Catalin V., and Warren H. Meck. “Relative Time Sharing: New Findings and an
Extension of the Resource Allocation Model of Temporal Processing”.
Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series B, Biological Sciences
364, no. 1525 (2009): 187585.
Church, Russell M. “A Tribute to John Gibbon”.
Behavioural Processes
57, no. 23 (2002): 26174.
Coull, Jennifer T., and A. C. Nobre. “Where and When to Pay Attention: The Neural Systems for
Directing Attention to Spatial Locations and to Time Intervals as Revealed by Both PET and
fMRI”.
Journal of Neuroscience
18, no. 18 (1998): 742635.
Coull, Jennifer T., Franck Vidal, Bruno Nazarian, and Franзoise Macar. “Functional Anatomy of
the Attentional Modulation of Time Estimation”.
Science
(New York) 303, no. 5663 (2004): 15068.
Craig, A. D. “Human Feelings: Why Are Some More Aware than Others?” 8, no. 6 (2004): 23941.
Crystal, Jonathon D. “Animal Behavior: Timing in the Wild”.
Current Biology
16, no. 7 (2006): R25253. http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed /16 5 81502.
Dennett, Daniel C. “The Self as a Responding – and Responsible Artifact”.
Annals of the New York Academy of Sciences
1001 (2003): 3950.
Droit-Volet, Sylvie. “Child and Time”. In
Lecture Notes in Computer Science
(
Including Subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics
) 6789 LNAI (2011): 15172.
Droit-Volet, Sylvie, Sophie Brunot, and Paula Niedenthal. “Perception of the Duration of
Emotional Events”.
Cognition and Emotion
18, no. 6 (2004): 84958.
Droit-Volet, Sylvie, Sophie L. Fayolle, and Sandrine Gil. “Emotion and Time Perception: Effects
of Film-Induced Mood”.
Frontiers in Integrative Neuroscience
5, August (2011): 19.
Droit-Volet, Sylvie, and Sandrine Gil. “The Time-Emotion Paradox”.
Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series B, Biological Sciences
364, no. 1525 (2009): 194353.
Droit-Volet, Sylvie, and Warren H. Meck. “How Emotions Colour Our Perception of Time”.
Trends in Cognitive Sciences
11, no. 12 (2007): 50413.
Droit-Volet, Sylvie, Danilo Ramos, Jos
é
L. O. Bueno, and Emmanuel Bigand. “Music, Emotion, and Time Perception: The Influence of
Subjective Emotional Valence and Arousal?
Frontiers in Psychology
4 (July 2013): 112.
Effron, Daniel A., Paula M. Niedenthal, Sandrine Gil, and Sylvie Droit-Volet. “Embodied
Temporal Perception of Emotion”.
Emotion
6, no. 1 (2006): 19.
Fraisse, Paul. “Perception and Estimation of Time”.
Annual Review of Psychology
35 (February 1984): 136.
Fraisse, Paul.
The Psychology of Time.
New York: Harper & Row, 1963.
Fraser, Julius Thomas.
Time and Mind: Interdisciplinary Issues.
Madison, CT: International Universities Press, 1989.
Fraser, Julius Thomas.
Time, the Familiar Stranger.
Amherst, MA: University of Massachusetts Press, 1987.
Fraser, Julius Thomas, Francis C. Haber, and G. H. M
ü
ller.
The Study of Time: Proceedings of the First Conference of the International Society for the Study
of Time
, Oberwolfach (Black Forest), West Germany. Berlin: Springer-Verlag, 1972.
Fraser, Julius Thomas, ed.
The Voice of Time. A Cooperative Survey of Man’s Views of Time as Expressed by the Sciences
and by the Humanities.
New York: George Braziller, 1966.
Friedman, William J., and Steve M. J. Janssen. “Aging and the Speed of Time”.
Acta Psychologica
134, no. 2 (2010): 13041.
Gallant, Roy, Tara Fedler, and Kim A. Dawson. “Subjective Time Estimation and Age”.
Perceptual and Motor Skills
72 (June 1991): 127580.
Gibbon, John, and Russell M. Church. “Representation of Time”.
Cognition
37, no. 12 (1990): 2354.
Gibbon, John, Russell M. Church, and Warren H. Meck. “Scalar Timing in Memory”.
Annals of the New York Academy of Sciences
423 (May 1984): 5277.
Gibbon, John, Chara Malapani, Corby L. Dale, and C. R. Gallistel. “Toward a Neurobiology of
Temporal Cognition: Advances and Challenges”.
Current Opinion in Neurobiology
7, no. 2 (1997): 17084.
Gibson, James J. “Events Are Perceivable but Time Is Not”. Paper presented at a meeting of the
International Society for the Study of Time, Japan, 1973. [[how to access?]] [[Change to Gibson,
James J. “Events Are Perceivable but Time Is Not”. In
The Study of Time II: Proceedings of the Second Conference of the International Society for the
Study of Time, Lake Yamanaka, Japan
, edited by J. T. Fraser and N. Lawrence. New York: Springer-Verlag, 295301.]]
Gil, Sandrine, Sylvie Rousset, and Sylvie Droit-Volet. “How Liked and Disliked Foods Affect
Time Perception”.
Emotion
(Washington, DC) 9, no. 4 (2009): 45763.
Gooddy, William. “Disorders of the Time Sense”. In
Handbook of Clinical Neurology
. Vol. 3, edited by P. J. Vinken and G. W. Bruyn. Amsterdam: North Holland Publishing, 1969,
22950.
Gooddy, William.
Time and the Nervous System.
New York: Praeger, 1988.
Grondin, Simon. “From Physical Time to the First and Second Moments of Psychological Time”.
Psychological Bulletin
127, no. 1 (2001): 2244.
Grondin, Simon.
Psychology of Time.
Bingley, UK: Emerald, 2008.
Gruber, Ronald P., and Richard A. Block. “Effect of Caffeine on Prospective and Retrospective
Duration Judgements”.
Human Psychopharmacology
18, no. 15 (2003): 35159.
Gu, Bon-mi, Mark Laubach, and Warren H. Meck. “Oscillatory Mechanisms Supporting Interval
Timing and Working Memory in Prefrontal-Striatal-Hippocampal Circuits”.
Neuroscience and Biobehavioral Reviews
48 (2015): 16085.
Heidegger, Martin.
The Concept of Time. Translated by William McNeill.
Oxford, UK: B. Blackwell, 1992.
Henderson, Jonathan, T. Andrew Hurly, Melissa Bateson, and Susan D. Healy. “Timing in Free-
Living Rufous Hummingbirds, Selasphorus Rufusrufus”.
Current Biology
16 (March 7, 2006): 51215.
Hicks, R. E., G. W. Miller, and M. Kinsbourne. “Prospective and Retrospective Judgments of
Time as a Function of Amount of Information Processed”.
American Journal of Psychology
89, no. 4 (1976): 71930.
Hoagland, Hudson. “Some Biochemical Considerations of Time”. In
The Voices of Time: A Cooperative Survey of Man’s Views of Time as Expressed by the Sciences
and by the Humanities
, edited by Julius Thomas Fraser. New York: George Braziller, 1966, 32122.
Hoagland, Hudson. “The Physiological Control of Judgments of Duration: Evidence for a Chemical
Clock”. Journal of General Psychology 9, (December 1933): 26787.
Hopfield, J. J., and C. D. Brody. “What Is a Moment? ‘Cortical’ Sensory Integration over a Brief
Interval”. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America 97, no. 25
(2000): 1391924.
Ivry, Richard B., and John E. Schlerf. “Dedicated and Intrinsic Models of Time Perception”. Trends in
Cognitive Sciences 12, no. 7 (2008): 27380.
Jacobson, Gilad A., Dan Rokni, and Yosef Yarom. “A Model of the Olivo-Cerebellar System as a
Temporal Pattern Generator”. Trends in Neurosciences 31, no. 12 (2014): 61719.
Janssen, Steve M. J., William J. Friedman, and Makiko Naka. “Why Does Life Appear to Speed Up as
People Get Older?” Time and Society 22, no. 2 (2013): 27490.
Jin, Dezhe Z., Naotaka Fujii, and Ann M. Graybiel. “Neural Representation of Time in Cortico-Basal
Ganglia Circuits”. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America
106, no. 45 (2009): 1915661.
Jones, Luke A., Clare S. Allely, and John H. Wearden. “Click Trains and the Rate of Information
Processing: Does ‘Speeding Up’ Subjective Time Make Other Psychological Processes Run Faster?”
Quarterly Journal of Experimental Psychology 64, no. 2 (2011): 36380.
Joubert, Charles E. “Structured Time and Subjective Acceleration of Time”. Perceptual and Motor
Skills 59, no. 1 (1984): 33536.
Joubert, Charles E. “Subjective Acceleration of Time: Death Anxiety and Sex Differences”.
Perceptual and Motor Skills
57 (August 1983): 4950.
Joubert, Charles E. “Subjective Expectations of the Acceleration of Time with Aging”.
Perceptual and Motor Skills
70 (February 1990): 334.
Lamotte, Mathilde, Marie Izaute, and Sylvie Droit-Volet. “Awareness of Time Distortions and Its
Relation with Time Judgment: A Metacognitive Approach”.
Consciousness and Cognition
21, no. 2 (2012): 83542.
Lejeune, Helga, and John H. Wearden. “Vierordt’s ‘The Experimental Study of the Time Sense’
(1868) and Its Legacy”. European Journal of Cognitive Psychology 21, no. 6 (2009): 94160.
Lemlich, Robert. “Subjective Acceleration of Time with Aging”.
Perceptual and Motor Skills
41 (May 1975): 23538.
Lewis, Penelope A., and R. Chris Miall. “The Precision of Temporal Judgement: Milliseconds,
Many Minutes, and Beyond”.
Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series B, Biological Sciences
364, no. 1525 (2009): 18971905.
Lewis, Penelope A., and R. Chris Miall. “Remembering the Time: A Continuous Clock”.
Trends in Cognitive Sciences
10, no. 9 (2006): 4016.
Lewis, Penelope A., and Vincent Walsh. “Neuropsychology: Time out of Mind”.
Current Biology
12, no. 1 (2002): 1214.
Lui, Ming Ann, Trevor B. Penney, and Annett Schirmer. “Emotion Effects on Timing: Attention
versus Pacemaker Accounts”.
PLoS One
6, no. 7 (2011): e21829.
Lustig, Cindy, Matthew Matell, and Warren H. Meck. “Not ‘Just’ a Coincidence: Frontal? Striatal
Interactions in Working Memory and Interval Timing”.
Memory
13, no. 34 (2005): 44148.
Macdonald, Christopher J., Norbert J. Fortin, Shogo Sakata, and Warren H. Meck. “Retrospective
and Prospective Views on the Role of the Hippocampus in Interval Timing and Memory for
Elapsed Time”.
Timing & Time Perception
2, no. 1 (2014): 5161.
Matell, Matthew S., Melissa Bateson, and Warren H. Meck. “Single-Trials Analyses Demonstrate
That Increases in Clock Speed Contribute to the Methamphetamine-Induced Horizontal Shifts in
Peak-Interval Timing Functions”.
Psychopharmacology
188, no. 2 (2006): 20112. doi:10.1007/s002130060489-x.
Matell, Matthew S., George R. King, and Warren H. Meck. “Differential Modulation of Clock
Speed by the Administration of Intermittent versus Continuous Cocaine”.
Behavioral Neuroscience
118, no. 1 (2004): 15056.
Matell, Matthew S., Warren H. Meck, and Miguel A. L. Nicolelis. “Integration of Behavior and
Timing: Anatomically Separate Systems or Distributed Processing?” In Functional and Neural
Mechanisms of Interval Timing, edited by Warren H. Meck. Boca Raton, FL: CRC Press, 2003, 371
91.
Matthews, William J. “Time Perception: The Surprising Effects of Surprising Stimuli”.
Journal of Experimental Psychology: General
144, no. 1 (2015): 17297. doi:10.1037/xge0000041.
Matthews, William J., and Warren H. Meck. “Time Perception: The Bad News and the Good”.
Wiley Interdisciplinary Reviews: Cognitive Science
5, no. 4 (2014): 42946.
Matthews, William J., Neil Stewart, and John H. Wearden. “Stimulus Intensity and the Perception
of Duration”.
Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance
37, no. 1 (2011): 30313.
Mauk, Michael D., and Dean V. Buonomano. “The Neural Basis of Temporal Processing”.
Annual Review of Neuroscience
27 (January 2004): 30740.
McInerney, Peter K.
Time and Experience.
Philadelphia: Temple University Press, 1991.
Meck, Warren H. “Neuropsychology of Timing and Time Perception”.
Brain and Cognition
58, no. 1 (2005): 18.
Merchant, Hugo, Deborah L. Harrington, and Warren H. Meck. “Neural Basis of the Perception
and Estimation of Time”.
Annual Review of Neuroscience
36 (June 2013): 31336.
Michon, John A. “Guyau’s Idea of Time: A Cognitive View”. In
Guyau and the Idea of Time
, edited by John A. Michon, Viviane Pouthas, and Janet L. Jackson. Amsterdam: North-Holland
Publishing, 1988, 16197.
Mitchell, Stephen A.
Relational Concepts in Psychoanalysis: An Integration.
Cambridge: Harvard University Press, 1988.
Nather, Francisco C., Jos
é
L. O. Bueno, Emmanuel Bigand, and Sylvie Droit-Volet. “Time Changes with the Embodiment of
Another’s Body Posture”.
PloS One
6, no. 5 (2011): e19818.
Nather, Francisco Carlos, Jos
é
L. O. Bueno. “Timing Perception in Paintings and Sculptures of Edgar Degas”.
KronoScope
12, no. 1 (2012): 1630.
Nather, Francisco Carlos, Paola Alarcon Monteiro Fernandes, and Jos
é
L. O. Bueno. “Timing Perception Is Affected by Cubist Paintings Representing Human Figures”.
Proceedings of the 28th Annual Meeting of the International Society for Psychophysics
28 (2012): 29297.
Nelson, Katherine. “Emergence of Autobiographical Memory at Age 4”.
Human Development
35, no. 3 (1992): 17277.
Nelson, Katherine.
Narratives from the Crib.
Cambridge, MA: Harvard University Press, 1989.
Nelson, Katherine.
Young Minds in Social Worlds: Experience, Meaning, and Memory.
Cambridge, MA: Harvard University Press, 2007.
Noulhiane, Marion, Viviane Pouthas, Dominique Hasboun, Michel Baulac, and Sйverine Samson.
“Role of the Medial Temporal Lobe in Time Estimation in the Range of Minutes”. Neuroreport 18, no.
10 (2007): 103538.
Ogden, Ruth S. “The Effect of Facial Attractiveness on Temporal Perception”.
Cognition and Emotion
27, no. 7 (2013): 12921304.
Oprisan, Sorinel A., and Catalin V. Buhusi. “Modeling Pharmacological Clock and Memory
Patterns of Interval Timing in a Striatal Beat-Frequency Model with Realistic, Noisy Neurons”.
Frontiers in Integrative Neuroscience
5, no. 52 (September 23, 2011).
Ovsiew, Fred. “The Zeitraffer Phenomenon, Akinetopsia, and the Visual Perception of Speed of
Motion: A Case Report”.
Neurocase
4794 (April 2013): 3741.
Perbal, S
é
verine, Josette Couillet, Philippe Azouvi, and Viviane Pouthas. “Relationships between Time
Estimation, Memory, Attention, and Processing Speed in Patients with Severe Traumatic Brain
Injury”.
Neuropsychologia
41, no. 12 (2003): 15991610.
P
ö
ppel, Ernst. “Time Perception”. In
Handbook of Sensory Physiology
. Vol. 8,
Perception,
edited by R. Held, H. W. Leibowitz, and H. L. Teubner. Berlin: Springer-Verlag, 1978, 71329.
Pouthas, Viviane, and S
é
verine Perbal. “Time Perception Depends on Accurate Clock Mechanisms as Well as Unimpaired
Attention and Memory Processes”.
Acta Neurobiologiae Experimentalis
64, no. 3 (2004): 36785.
Rammsayer, T. H. “Neuropharmacological Evidence for Different Timing Mechanisms in Humans”.
Quarterly Journal of Experimental Psychology. B, Comparative and Physiological Psychology 52, no.
3 (1999): 27386.
Roecklein, Jon E. The Concept of Time in Psychology: A Resource Book and Annotated Bibliography.
Westport, CT: Greenwood Press, 2000.
Sackett, Aaron M., Tom Meyvis, Leif D. Nelson, Benjamin A. Converse, and Anna L. Sackett.
“You’re Having Fun When Time Flies: The Hedonic Consequences of Subjective Time Progression”.
Psychological Science 21, no. 1 (2010): 11117.
Schirmer, Annett. “How Emotions Change Time”. Frontiers in Integrative Neuroscience 5 (October 5,
2011): 16.
Schuman, Howard, and Willard L. Rogers. “Cohorts, Chronology, and Collective Memory”. Public
Opinion Quarterly 68, no. 2 (2004): 21754.
Schuman, Howard, and Jacqueline Scott. “Generations and Collective Memories”. American
Sociological Review 54, no. 3 (1989): 35981.
Suddendorf, Thomas. “Mental Time Travel in Animals?” Trends in Cognitive Sciences 7, no. 9 (2003):
39196.
Suddendorf, Thomas, and Michael C. Corballis. “The Evolution of Foresight: What Is Mental Time
Travel, and Is It Unique to Humans?” Behavioral and Brain Sciences 30, no. 3 (2007): 299313;
discussion 31351.
Swanton, Dale N., Cynthia M. Gooch, and Matthew S. Matell. “Averaging of Temporal Memories by
Rats”. Journal of Experimental Psychology 35, no. 3 (2009): 43439.
Tipples, Jason. “Time Flies When We Read Taboo Words”. Psychonomic Bulletin and Review 17, no.
4 (2010): 56368.
Treisman, Michel. “The Information-Processing Model of Timing (Treisman, 1963): Its Sources
and Further Development”.
Timing & Time Perception
1, no. 2 (2013): 13158.
Tuckman, Jacob. “Older Persons’ Judgment of the Passage of Time over the Life-Span”.
Geriatrics
20 (February 1965): 13640.
Walker, James L. “Time Estimation and Total Subjective Time”.
Perceptual and Motor Skills
44, no. 2 (1977): 52732.
Wallach, Michael A., and Leonard R. Green. “On Age and the Subjective Speed of Time”.
Journal of Gerontology
16, no. 1 (1961): 7174.
Wearden, John H. “Applying the Scalar Timing Model to Human Time Psychology: Progress and
Challenges”. In
Time and Mind II: Information Processing Perspectives
, edited by Hede Helfrich. Cambridge, MA: Hogrefe & Huber, 2003, 2129.
Wearden, John H. “ ‘Beyond the Fields We Know…’: Exploring and Developing Scalar Timing
Theory”.
Behavioural Processes
45 (April 1999): 321.
Wearden, John H. “ ‘From That Paradise…’: The Golden Anniversary of Timing”.
Timing & Time Perception
1, no. 2 (2013): 12730.
Wearden, John H. “Internal Clocks and the Representation of Time”. In Time and Memory: Issues in
Philosophy and Psychology, edited by Christoph Hoerl and Teresa McCormack. Oxford: Clarendon
Press, 2001, 3758.
Wearden, John H. “Origins and Development of Internal Clock Theories of Time,” n. d. 139,
https://www.keele.ac.uk/media/keeleuniversity/facnatsci/schpsych
/weardenpublications/wearden_origins.pdf.
Wearden, John H.
The Psychology of Time Perception.
London: Palgrave Macmillan, 2016.
Wearden, John H. “Slowing Down an Internal Clock: Implications for Accounts of Performance
on Four Timing Tasks”.
Quarterly Journal of Experimental Psychology
61, no. 2 (2008): 26374.
Wearden, John H., H. Edwards, M. Fakhri, and A. Percival. Why ‘Sounds Are Judged Longer
than Lights’: Application of a Model of the Internal Clock in Humans”.
Quarterly Journal of Experimental Psychology. B, Comparative and Physiological Psychology
51, no. 2 (1998): 97120.
Wearden, John H., and Luke A. Jones. “Is the Growth of Subjective Time in Humans a Linear or
Nonlinear Function of Real Time?”
Quarterly Journal of Experimental Psychology
60, no. 9 (2006): 12891302.
Wearden, John H., and Helga Lejeune. “Scalar Properties in Human Timing: Conformity and
Violations”.
Quarterly Journal of Experimental Psychology
61, no. 4 (2008): 56987.
Wearden, John H., and Bairbre McShane. “Interval Production as an Analogue of the Peak
Procedure: Evidence for Similarity of Human and Animal Timing Processes”.
Quarterly Journal of Experimental Psychology
40, no. 4 (1988): 36375.
Wearden, John H., Roger Norton, Simon Martin, and Oliver Montford-Bebb. “Internal Clock
Processes and the Filled-Duration Illusion”.
Journal of Experimental Psychology. Human Perception and Performance
33, no. 3 (2007): 71629.
Wearden, John H., and I. S. Penton-Voak. “Feeling the Heat: Body Temperature and the Rate of
Subjective Time, Revisited”.
Quarterly Journal of Experimental Psychology. Section B: Comparative and Physiological
Psychology
48, no. 2 (1995): 12941.
Wearden, John H., J. H. Smith-Spark, Rosanna Cousins, and N. M. J. Edelstyn. “Stimulus Timing
by People with Parkinson’s Disease”.
Brain and Cognition
67 (2008): 26479.
Wearden, John H., A. J. Wearden, and P. M. A. Rabbitt. “Age and IQ Effects on Stimulus and
Response Timing”.
Journal of Experimental Psychology: Human Perception and Performance
23, no. 4 (1997): 96279.
Wiener, Martin, Christopher M. Magaro, and Matthew S. Matell. “Accurate Timing but Increased
Impulsivity Following Excitotoxic Lesions of the Subthalamic Nucleus”.
Neuroscience Letters
440 (2008): 17680.
Wittmann, Marc, Olivia Carter, Felix Hasler, B. Rael Cahn, Ulrike Grimberg, Philipp Spring,
Daniel Hell, Hans Flohr, and Franz X. Vollenweider. “Effects of Psilocybin on Time Perception
and Temporal Control of Behaviour in Humans”.
Journal of Psychopharmacology
21, no. 1 (2007): 5064.
Wittmann, Marc, and Sandra Lehnhoff. “Age Effects in Perception of Time”.
Psychological Reports
97, no. 3 (2005): 92135.
Wittmann, Marc, David S. Leland, Jan Churan, and Martin P. Paulus. “Impaired Time Perception
and Motor Timing in Stimulant-Dependent Subjects”.
Drug and Alcohol Dependence
90, no. 23 (2007): 18392.
Wittmann, Marc, Alan N. Simmons, Jennifer L. Aron, and Martin P. Paulus. “Accumulation of
Neural Activity in the Posterior Insula Encodes the Passage of Time”.
Neuropsychologia
48, no. 10 (2010): 311020.
Wittmann, Marc, and Virginie van Wassenhove. “The Experience of Time: Neural Mechanisms
and the Interplay of Emotion, Cognition and Embodiment”.
Philosophical Transactions of the Royal Society of London. Series B, Biological Sciences
364, no. 1525 (2009): 180913.
Wittmann, Marc, David S. Leland, Jan Churan, and Martin P. Paulus. “Impaired Time Perception
and Motor Timing in Stimulant-Dependent Subjects”.
Drug and Alcohol Dependence
90, no. 23 (2007):18392.
Wittmann, Marc, Tanja Vollmer, Claudia Schweiger, and Wolfgang Hiddemann. “The Relation
between the Experience of Time and Psychological Distress in Patients with Hematological
Malignancies”.
Palliative & and Supportive Care
4, no. 4 (2006): 35763.
Примечания
1
Августин Блаженный. Исповедь. Кн. XI. Гл. 5 / Пер. М. Е. Сергиенко. (Здесь и далее
примечания переводчика.)
2
Августин Блаженный. Исповедь. Кн. XI. Гл. 12.
3
Августин Блаженный. Исповедь. Кн. XI. Гл. 29
4
Августин Блаженный. Исповедь. Кн. XI. Гл. 21.
5
Джеймс У. Существует ли сознание. Цит. по: Рассел Б. История западной философии и ее связи
с политическими и социальными условиями от античности до наших дней / Под ред.
В. В. Целищева. Новосибирск, 2001.
6
Пруст М. По направлению к Свану / Пер. Н. М. Любимова.
7
Аристотель. Физика. Соч. в 4-х томах. Т. 3. М., 1976.
8
Американский галлон равен 3,78 литра.
9
Миля – 1,6 километра.
10
Акр – земельная мера в Англии и Америке, равная 4047 кв. м.
11
Платон. Парменид, или Об идеях. Диалоги.
12
Аристотель. Физика. Кн. VI. Гл. 9 / Пер. В. П. Карпова.
13
Аристотель. Физика. Кн. VI. Гл. 9.
14
Аристотель. Физика. Кн. IV. Гл. 9.
15
Августин Блаженный. Исповедь. Кн. XI. Гл. 27.
16
Августин Блаженный. Исповедь. Кн. XI. Гл. 27.
17
Августин Блаженный. Исповедь. Кн. XI. Гл. 27.
18
Августин Блаженный. Исповедь. Кн. XI. Гл. 14.
19
Августин Блаженный. Исповедь. Кн. XI. Гл. 21.
20
Августин Блаженный. Исповедь. Кн. XI. Гл. 27.
21
Августин Блаженный. Исповедь. Кн. XI. Гл. 20.
22
Августин Блаженный. Исповедь. Кн. XI. Гл. 27.
23
Августин Блаженный. Исповедь. Кн. XI. Гл. 27.
24
Джеймс У. Психология / Под ред. Л. А. Петровской. М., 1991. С. 179.
25
Джеймс У. Психология. С. 180.
26
Джеймс У. Психология. С. 180.
27
Джеймс У. Психология. С. 181.
28
Джеймс У. Психология. С. 181.
29
Джеймс У. Психология. С. 181.
30
Джеймс У. Психология. С. 181.
31
Время.
32
Джеймс У. Психология. С. 182.
33
Августин Блаженный. Исповедь. Кн. XI. Гл. 28.
34
Августин Блаженный. Исповедь. Кн. XI. Гл. 27.
35
Джеймс У. Психология. С. 179, 185, 186.
36
Джеймс У. Психология. С. 185.
37
Джеймс У. Психология. С. 179, 180.
38
Джеймс У. Психология. С. 180.
39
Джеймс У. Психология. С. 185.
40
Джеймс У. Психология. С. 185.
41
Уэллс Г. Дж. Машина времени / Полное собрание сочинений. Т. 1 / Пер. К. А. Морозовой. М.,
1964.
42
Локк Дж. Опыт о человеческом разумении. Кн. 4. Гл. 14.
43
Локк Дж. Опыт о человеческом разумении. Кн. 4. Гл. 4.
44
Локк Дж. Опыт о человеческом разумении. Кн. 4. Гл. 23.
45
Уэллс Г. Дж. Новейший ускоритель. М., 1944. С. 5.
46
Ньютон И. Математические начала натуральной философии. М., 1989. С. 30.
47
Маркс К. Капитал. Критика политической экономии. Т. I. Разд. IV. Гл. 13.
48
Дюйм – 2,54 сантиметра.
49
Около 30 метров.
50
Августин Блаженный. Исповедь. Кн. XI. Гл. 27.
51
Августин Блаженный. Исповедь. Кн. XI. Гл. 27.
52
Вульф В. Дневник писательницы / Пер. Л. Володарской.
53
Августин Блаженный. Исповедь. Кн. XI. Гл. 26.
54
Около 4270 метров.
55
Манн Т. Волшебная гора / Пер. В. Курелла, В. Станевич.
56
Августин Блаженный. Исповедь. Кн. XI. Гл. 27.
57
Американский фунт – 453 грамма.
58
Кубический фут – около 28 литров.
59
Джеймс У. Психология. С. 183.
60
Августин Блаженный. Исповедь. Кн. XI. Гл. 28.
/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAAAyAAD/7QAsUGhv
dG9zaG9wIDMuMAA4QklNBCUAAAAAABAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA/+4ADkFkb2JlAGTAA
AAAAf/bAIQACAYGBgYGCAYGCAwIBwgMDgoICAoOEA0NDg0NEBEMDg0NDgwRDxITFBMSDxgY
GhoYGCMiIiIjJycnJycnJycnJwEJCAgJCgkLCQkLDgsNCw4RDg4ODhETDQ0ODQ0TGBEPDw8PERgWFx
QUFBcWGhoYGBoaISEgISEnJycnJycnJycn/8AAEQgD0wJYAwEiAAIRAQMRAf/EAaIAAAAHAQEBAQ
EAAAAAAAAAAAQFAwIGAQAHCAkKCwEAAgIDAQEBAQEAAAAAAAAAAQACAwQFBgcICQoLE
AACAQMDAgQCBgcDBAIGAnMBAgMRBAAFIRIxQVEGE2EicYEUMpGhBxWxQiPBUtHhMxZi8CRyg
vElQzRTkqKyY3PCNUQnk6OzNhdUZHTD0uIIJoMJChgZhJRFRqS0VtNVKBry4/PE1OT0ZXWFlaW1xdXl
9WZ2hpamtsbW5vY3R1dnd4eXp7fH1+f3OEhYaHiImKi4yNjo+Ck5SVlpeYmZqbnJ2en5KjpKWmp6ipqqusr
a6voRAAICAQIDBQUEBQYECAMDbQEAAhEDBCESMUEFURNhIgZxgZEyobHwFMHR4SNCFVJicvEz
JDRDghaSUyWiY7LCB3PSNeJEgxdUkwgJChgZJjZFGidkdFU38qOzwygp0+PzhJSktMTU5PRldYWVpbXF
1eX1RlZmdoaWprbG1ub2R1dnd4eXp7fH1+f3OEhYaHiImKi4yNjo+DlJWWl5iZmpucnZ6fkqOkpaanqKmqq
6ytrq+v/aAAwDAQACEQMRAD8A7IqiyEc88ay2MqrybiOULUA7dVOGi21owDLEhUioIAIIOa2UNaRKwB
UoAQdwQRgH49Hfu2mufmYCf1p+rFUf9Vtv99J9wzfVbb/fSfcMVVgwDKQVIqCNwQcvFVH6rbf76T7hkF/
NjV77y15Zj1DRWS2umuo4jJ6aP8DK5Io4YdVGdAzmP57f8oZD/wAx0X/EJcVeQ/8AK1PPH/VxX/kRB/1Tz
of5Q+bte80a3fWmt3C3MENr6saelGlH9RFrVFXsc4TnW/yB/wCUk1L/AJgv+ZqYpe/fVbb/AH0n3DN9Vtv99
J9wxbNihR+q23++k+4Zvqtt/vpPuGLZsVSvWFjtdNnngjRZEFVbiDTfB31W2/30n3DAXmD/AI5Fz/qj9Ywzx
VR+q23++k+4Zvqtt/vpPuGLZsVUfqtt/vpPuGb6rbf76T7hi2bFVE2ttT+6T/gRgTTIorixhmljQuwPI8R4kYYHo
cBaN/xzLf5H/iRxVEfVbb/fSfcM31W2/wB9J9wxbNiqj9Vtv99J9wzfVbb/AH0n3DFs2KqP1W2/30n3DAVokct
9qELxoUheMRjiNg0asfxOGeFth/x09V/4yQ/8mlxVGfVbb/fSfcM31W2/30n3DFs2KqP1W2/30n3DN9Vtv99J9
wxbNiqj9Vtv99J9wwBcLGmp2dusaCKUSF14jfipIw1wru/+O1p/+rL/AMQOKo76rbf76T7hm+q23++k+4Ytm
xVR+q23++k+4Zvqtt/vpPuGLZsVSLzS/wCjvLerX9mqR3NtazSwycVPF0QspoRTrnnD/lannj/q4r/yIg/6p56N8
7/8ofrv/MDP/wAmznj/ABSHqHkv8w/NmreatJ02/vVltLm4SOaP0YRyU9RVUBz0T9Vtv99J9wzyd+XP/Kc6F
/zFpnrfFSo/Vbb/AH0n3DN9Vtv99J9wxbNihR+q23++k+4Y17a3CMRElQCR8I8MEY2X+7f/AFT+rFUDpsU
VxYQTSxoXdaseI8cFfVbb/fSfcMD6N/xzLb/U/icHYqo/Vbb/AH0n3DN9Vtv99J9wxbNiqj9Vtv8AfSfcM31W
2/30n3DFs2KpXYrHNdX0ckaFYZAsY4jYEYO+q23++k+4YC0z/e7Uv+Mq/qwzxVR+q23++k+4Zvqtt/vpPu
GLZsVUfqtt/vpPuGb6rbf76T7hi2bFUqmVE1a2tljQROjMy8RuQG/pg/6rbf76T7hgC4/47tp/xjb9T4a4qo/Vbb/f
SfcM31W2/wB9J9wxbNiqj9Vtv99J9wzfVbb/AH0n3DFs2KpVrCpa2glgjRX5qK8QdjXB/wBVtv8AfSfcMAeY
P94B/wAZF/jhriqj9Vtv99J9wzfVbb/fSfcMWzYqo/Vbb/fSfcM31W2/30n3DFs2KvmHWvzM85Wms6jaW9+q
QwXM0US+hCaIkjKoqU7AYB/5Wp54/wCriv8AyIg/6p5H/Mf/ACkOrf8AMbcf8nWwsxS+07SCCW1gkeJC7
xozHiNyVBOLfVbb/fSfcMbY/wC8Nt/xij/4iMEYoUfqtt/vpPuGY2tqBUxIAOpoMWJAFTsBhU8kmryGCBili
hpNMNjIR+wnt4nFVJuN9K31ONUtIamSbiP3hH7Ce3ic2GpjSK2aONQqKhCqOgFM2KtWv+80X+oP1Yqyh
gVYAqRQg7gg4la/7zRf6g/Vi2KpX8ekP3fTnPuTAT/xp+rDNSGAZSCpFQR0IOYgMCrAEHYg7gjAscPqcyZ
HUB2VVViAANgABiqLzmP57f8AKGQ/8x0X/EJc6P8AVR/v2X/gzjXsYpV4ys8i9eLtyFfk2KvinOt/kD/ykmp
f8wX/ADNTO7fomx/32PuX+mPj062iJMVYydiUIU/8KBim0XmxD6qP9+y/8Gc31Uf79l/4M4oV82IfVR/v2X
/gzm+qj/fsv/BnFUH5g/45Fz/qj9YwzwObRSKGSQjwLkjL+qj/AH7L/wAGcVV82IfVR/v2X/gzm+qj/fsv/BnF
VfNiH1Uf79l/4M5vqo/37L/wZxVWPQ4C0b/jm2/yP/Eji/1Uf79l/wCDOULRQKCSQDwDkDFURmxD6qP9+
y/8Gc31Uf79l/4M4qr5sQ+qj/fsv/BnN9VH+/Zf+DOKq+Fth/x09V/4yQ/8mlwX9VH+/Zf+DOV9UUEkSSAnqe
Z3+eKojNiH1Uf79l/4M5vqo/37L/wZxVXzYh9VH+/Zf+DOb6qP9+y/8GcVV8K7v/jtaf8AKX/iBwb9VH+/Zf8
AgzlfVFqCZJKjoeZqMVRGbEPqo/37L/wZzfVR/v2X/gziqvmxD6qP9+y/8Gc31Uf79l/4M4qk/nf/AJQ/Xf8Am
BuP+TZzx/ntc2iMCrSSMp2ILkgj3BxH9E2P++x9y/0xV8rfl1/ynGhf8xceet8BrpdojBkTiw6MtAR8iBiv1Uf79l/
4M4qr5sQ+qj/fsv8AwZzfVR/v2X/gziqvjJf7t/8AVP6sT+qj/fsv/BnN9VH+/Zf+DOKqGj/8cy2/1P4nB2BxaKBQ
SSAeAcgZf1Uf79l/4M4qr5sQ+qj/AH7L/wAGc31Uf79l/wCDOKq+bEPqo/37L/wZzfVR/v2X/gziqD0z/e3Uv+
Mq/qOGeB/qijcSSAnqQ53y/qo/37L/AMGcVV82IfVR/v2X/gzm+qj/AH7L/wAGcVV82IfVR/v2X/gzm+qj/fsv/
BnFUDcf8d20/wCMbfqfDXA/1Ra19SSvY8zXL+qj/fsv/BnFVfNiH1Uf79l/4M5vqo/37L/wZxVXzYh9VH+/Zf
8Agzm+qj/fsv8AwZxVA+YP94B/xkX+OGuBzaKdjJIR7uTl/VR/v2X/AIM4qr5sQ+qj/fsv/BnN9VH+/Zf+DOK
q+bEPqo/37L/wZzfVR/v2X/gzir468x/8pDq3/Mbcf8nWwtz2idKs2JZkBJ3JIBJP3ZX6Jsf99j7l/pim1aw/3htv+M
Uf/ERgjEPqq/79l/4M4yWH0k5rLISCuxYkbsBuMUIR3k1aQwQkpYoaTSjYyEfsJ7eJwzjjSJFjjUKiiiqOgGWq
qihUUKo6ACgy8VWTf3Un+qf1Zs0391J/qn9WbFVlr/vNF/qD9WLYja/7zRf6g/Vi2KuxG36Sf8ZH/Xi2I2/ST/j
I/wCvFVbNiVwkzwstu4jlP2HIqAfcZGm1LWbXVFsbu4jRWIKyMgCsD79q4qyrNhZqo1KNHuLO4WOONC
zo6g/Z3JH0ZTrqs1hDLbXCCfgWeq7NUVWgpscVTTNhF5e1G8vzOLuVWaPYxhQrA+O3UYe4q7NmzYq7
NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7Nmwh8wX
eqaeouraVRASF4FQSCR1qcVT7NhZpMl/c2RuLiZXMy1hIWnE7jf6cS09tVkvJUuLhJIYCEcKlKsRWgPtiqc
Zsi13qGtW+px6eLlCZSoVuAoOZ4jtiuuX+rabJB6cycJlpTiDRk4BjuO5bFWSZsCaablrSOS7cSSSAPVRQUY
AgdsF4q7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7
NmzYq7NmzYq7NmyN3uo6o2sfo6xmShpUcahBT9o4qyTEbn+5PzX/iQyrRLiOELdSCWbqzKKD5DLuf7k/
Nf+JDFVbNmzYqsm/upP9U/qzZpv7qT/VP6s2KrLX/eaL/UH6sWxG1/3mi/1B+rFsVdiNv0k/4yP+vFsRt+kn/G
R/14qrYV67pY1K1JjFLmL4om7+6/ThpmxVJPL+pfXrZrO5/3ogHBwf2l6V/rgvR2ItGt2NWtpHhPyVtvwP04
Ua7aS6ddprdiCCD+/UdPmfY98H6ZdxT30ksJ/d3kSzKvg8Z4OPn4/RiqXXwOia5HfIKW11tKB0qftf1yUAggE
GoO4IwBrNgNQsJIQKyL8cX+sO304F8t6gbqz+ryn9/bfAa9SvY/wxVOs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2b
Nirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirsKvMUAn0mfarR0kX5jY/gThriVzF69vLCKVkRlBO4qRQYqlHla
4D6VxYj9yzCngp+Lf6a4M0YE2Znb7VxJJM3zZqfdtt7ZGNFuvq1nqcG4qgp2pU+nt7/F+GTK2i9C3ih2rGiqad
KgUxVjGqf8pPafOH/iYxTzh9qy/56frixPVP+UntPnD/AMTGKecPtWX/AD0/XFhVkNj/ALxW3/GJP+IjF8Qs
f94rb/jEn/ERi+BXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs
2bFXZs2bFUHql8mnWUly32gKRjxY9MLvLdi8cT6jc1NxdGtW6ha/xwHcE6/rK2yGtlabuexIO/39MlAAUBV
FANgB2GKt4jc/3J+a/wDEhi2I3P8Acn5r/wASGKq2bNmxVZN/dSf6p/VmzTf3Un+qf1ZsVWWv+80X+oP1Y
tiNr/vNF/qD9WLYq7EbfpJ/xkf9eLYjb9JP+Mj/AK8VVs2bNiqyWJJo2ilUMjijKfDIakUmg63DHI3+ilyY3PTi
44n7h1ya4Wa5p8d/YSVH72JS8TDrUCtPppiqZ9dxkVuwdD11LtQRa3WzgdN/tD6DvgnyzqxuYvqNwf38Q+
AnqyD+mGGtaeNRsJIgP3qfHEf8odvpxVMQQQCDUHcEZsJvLd+bux9CU/vrY8GB607f0w5xV2bNmxV2b
NmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxVg0dv6fmNr
U/DG0w5KT1UMGXf32OTnIXrUwt/MaTp1QxlqdyAPxpk0wlWJ6p/wApPafOH/iYxTzh9qy/56frixPVP+Unt
PnD/wATGKecPtWX/PT9cWKshsf94rb/AIxJ/wARGL4hY/7xW3/GJP8AiIxfArs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2b
Nirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirsKPMGomxs/TiP+kT/BGB1A7nDV3WNGkc0VQWYnsBu
cjOnI+uatJqUwra2x4wKele39Tiqa6Hp36Osgr/38vxzH3PQfRhnmzYq7Ebn+5PzX/iQxbEbn+5PzX/iQxVWzZs
2KrJv7qT/VP6s2ab+6k/1T+rNiqXLpzzxxyi8uIgUX4I3oo27DL/REn/Vwuv8AkZ/Zg21/3mi/1B+rFsVSz9ESf9
XC6/5GYMthRXHWjsKn54viNv0k/wCMj/rxVWzZs2KuyiAQQRUHYg5ebFWGXdjNbIdRtP7+xlaOWm/JV
NVenyNMlGm38Wo2qXMfU7Ov8rDqMRAWPVZoXFY7uEMa9CyfAV/4HfCNeflrVeJqdPuTt7f2rXCqpcg6
HryXK7Wl5s9OgJO/3HfJSCCKjcHC3WrJdS051jozqPUhYb1IFdvmMR8u35vLERyH99b/ALtwetB9k4FTjN
mzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmwNqE3o
WU8obiVQ8WHUE7A/ecVYnrUTS2cepAH95cSsG60U0VQT8029slemyiewtpBvWNQampqBQ/iMK9Xs6eX
REwAeBUeg6BujU/wCCOKeV5vV0pVr/AHTslP8Ahv44VS3VP+UntPnD/wATGKecPtWX/PT9cWJ6p/yk9p
84f+JjFPOH2rL/AJ6frixVkNj/ALxW3/GJP+IjF8Qsf94rb/jEn/ERi+BXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFX
Zs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2I3d1HZ28lzKaJGK/M9hiqS+Y7139LSLU1nuCBJTsp6D6
cN9Ps47C0jto/2B8R8W7nCXy9bSXc8utXYq8pIhr2HQkfqyR4q7NmzYq7Ern+6P+sn/ABIYriNz/cn5r/xIYqg2
0mRmJ/SF0Kkmgk2GV+iJP+rhdf8AIz+zDPNiqWfox4qyG+uJAoJ4O9VNB0IzYYTf3Un+qf1ZsVWWv+80X
+oP1YtiNr/vNF/qD9WLYq7EbfpJ/wAZH/Xi2I2/ST/jI/68VVs2bNirs2bNiqX6n+5ktLwf7plCOe3CX4W/himp6
fHqVo9u9A3WNz+y3Y5Wq21zd2b29qUDvSvq1pQGtQVruDuMdY/pIKw1D0iRTgYSx+deQGKpP5d1CSN3
0e9PGaEkRV6kDqtf1YjN/uD19Zh8NpebN4Anr9xwRq2i6leagt5aPDGYwODksr1HjRWG2XqGm61qVqsM/w
BWEivyDqX2FOx44VZBmwv0uLU7eMQX5iZI1CxvGWLbfzVVe2GGBXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZ
s2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXYX6t+8S3tR/wAfEyKw7lV+I0PtSuGGE91ba1JfJcwm29OHmI
Q5cGj03NFO9BiqZXcXr2s0Pd0ZR33I2yOeUJSrXdq1aghqeFCQdvpyRz/Wvq5+r8PrFBTnXhWo5dN+nTI9Y
aLrOn3bXUTW37z4XXk5HEkHb4PbFVLVP+UntPnD/wATGKecPtWX/PT9cWPutH1q41FdQ5W3OMj015P
SiGq8vgxXWdJ1XVHi4tAqRDYlnB5MF5/skUqu2FU5sf8AeK2/4xJ/xEYvgXT47qK1SK74eog4j0iSvECg+0
Aa4KwK7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7I
zrEr6tqUWj25/dRnlcMOxHWvyGHl9+kCgGn+kHNeTTEinhx4hsLdD0i906eaW6aJ/VG7oWL1r03VQBiqcxR
RwRJDEOKIAqgeAx+bNirs2bNirsRuf7k/Nf8AiQxbEbn+5PzX/iQxVWzZs2KrJv7qT/VP6s2ab+6k/wBU/qzY
qstf95ov9QfqxbEbX/eaL/UH6sWxV2I2/ST/AIyP+vFsRt+kn/GR/wBeKq2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV
2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV
2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV
2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2I3P9yfmv/Ehi2I3P9yfmv8AxIYqrZs2bFVk391J/qn9WbNN/dSf
6p/VmxVLlvrqGOOOOxkmUItJFYAHbL/SV9/1bZf+CGDbX/eaL/UH6sWxVLP0lff9W2X/AIIf0wZbGquSK
EuxI8N8XxG36Sf8ZH/XiqtmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZs
VdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZs
VdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdiVz/dH/AFk/4kMVxG
5/uT81/wCJDFUG2o3oYgadKQDQHkN8r9JX3/Vtl/4IYZ5sVSz6/dyVR7CSNWBBcsCAKdc2GE391J/qn9Wb
FVlr/vNF/qD9WLYja/7zRf6g/Vi2KuxG36Sf8ZH/AF4tiNv0k/4yP+vFVbNmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7
NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7N
mzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7Nm
zYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7Ebn+5PzX/iQxbEbn+5PzX/iQxVWzZs2KrJv7qT/VP6s2ab+6k/1T+r
Niqy1/3mi/1B+rFsRtf95ov9QfqxbFXYjb9JP+Mj/rxbEbfpJ/xkf9eKq2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bN
mxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bN
mxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bN
mxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2I3P9yfmv8AxIYtiNz/AHJ+a/8AEhiqtmzZsVWTf3Un+qf1Zs0391J/
qn9WbFVG2liW3iVnUHguxIHbFfXg/wB+p/wQwJFp1jPDHLNAjuUWrEbnbHfojTf+WZPuxVE+vB/v1P8Ag
hjbfpJ/xkf9eIfojTf+WZPuxe2ACuB0DsAPYHFVbNmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7Nmz
Yq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzY
q7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7
NmzYq7NmzYq7Ebn+5P+sv/Ehi2I3O0RI/mT/iQxVd68P+/F/4IZvXg/36n/BDA50nTWJY2yEncmmV+iNN/w
CWZPuxVXkmhaNwsiklTQAjwzYHbTLCJWkjt0V1BKsBuCBmxVEWv+80X+oP1YtiNr/vNF/qD9WLYq7E
bfpJ/wAZH/Xi2I2/ST/jI/68VVs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2cw/
MH83bbyvcPo+ixJe6rHtcSOT6MB/lbjQu/tXb8M5mv52ee1m9Q3FuyVr6Jt04fKoo3/AA2K0+m82QT8u/zJtP
O0UlpcRLZ6vbrzlt1NUkStPUiJ32PUHpk7xV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV
2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV
2bNmxV2I3P8Acn5r/wASGLYjc/3J+a/8SGKq2bNmxVZN/dSf6p/VmzTf3Un+qf1ZsVWWv+80X+oP1YtiNr/
vNF/qD9WLYq7EbfpJ/wAZH/Xi2I2/ST/jI/68VVs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs
2bNirsAa5eSafompX8P97a2s00denKONnX8Rg/A2o2i6hp93YPst1DJAx9pFKH9eKviyWWSeV55mLyysXkdj
UszGpJPucZi11by2dzNaTrxmgdopF8GQlSPvGI4sk68pa5J5c8xadrEbELbzL6wH7UTfBKv0oTnsON0lRZY2
DI4DIw6EEVBGeIs9N/kvrN7rHk0LfSGVtPuHs4pG3YxIkciAn/J58R7DFBeiZs2bFDs2bNirs2bNirs2bNirs2b
Nirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirsRuf7
k/Nf8AiQxbEbn+5PzX/iQxVWzZs2KrJv7qT/VP6s2ab+6k/wBU/qzYq8n8zfnI/lXWJtCGjC6FqsX783Jj5c41k+
z6T0+144Uf9DCyf9S8v/SWf+qGQX81P+U41H/Vg/5MR5DMU09t/wChhZP+peX/AKSz/wBUM7TYyetAJq
U9Q86dacvip+OeKc9p6V/vFF/qr/xEYqUZmzZsUOzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs
2KuzZs2KuzZs2Kvkb8wbHUrDzjq0eqqq3E1w84ZBxR45SXR09iPxyM56n/MnyFb+ctKMsChNZs0Y2U3Tm
PtGB/wDJbt4H6c8tSRvFI8UqlJEJV0YUIYGhBGKVueivyDNfKV8PDUJP+TMGedc7p+QeuWMdpqOgTTL
HePMLq3jcgGRSgjcJXqV4DbFS9rzZs2KHZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZ
s2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXYlcCsVPFkH/DDFcTn
+wP8AXT/iYxV4tdfn/Jb3M1v+gFb0naPl9bIrxJWtPQ9sS/6GFk/6l5f+ks/9UM47qf8Ax0rz/jPL/wATOBMU09
+0L875Ne1ez0Y6IIBfSCD1vrJfhy25cfRWv35s5J5B/wCUz0T/AJikzYq9t1/8ntO806pLrk+pz28l0sfKFERlXh
GsexO/7OFn/Qvukf8AV5uf+RUf9c65a/7zRf6g/Vi2KHjv/Qvukf8AV5uf+RUf9c6zYxiKD0QaiMlAT34/DX8
ME4jb9JP+Mj/rxVWzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2Kuzyr
+bEFlb+fNVSxACM0bzBenrPGry/8Md/fOv8Anz83NM8terpujcNQ1cVViDWCA/8AFjD7TD+UfSc85Xt5c6h
dz315IZbm5dpZpG6s7nkxxSFDHI7xuskbFHU1VlNCCO4IxubFLMtO/NTz3pkIgh1Z5Y1AA+sIk7UH+XKrN
+OGkX53eeo/ty20v+vAo/4gVznObFD1e0/PvzRHKhvLKzniBHNUWSNiO9G9RqH6M7zomr2evaVaaxYNytr
uMSJXqp6Mje6tUHPF+dh/I7zh9SvpPKd9JS3vSZbAsdlnA+OP/ZqKj3HvipD37NmzYodmzZsVdmzZsVdmz
ZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmz
ZsVdmzZsVdiVwaRV8GQ/8MMVxG5/uT81/4kMVeT3H5B6TcXEtw2sXIMrs5Ajj2LHl44n/ANC+6R/1ebn/
AJFR/wBc7FmxW3lej/knpmhana6xFqs8slk4mWJo0AYrvQkZs6jN/dSf6p/VmxVZa/7zRf6g/Vi2I2v+80X+oP1
YtirsRt+kn/GR/wBeLYjb9JP+Mj/rxVbfXQsrWS6K8xGK8QaVqaYuCGAZTUHcEdKYC1i3kutPmgiHJnoKD
rSorhHY6hdaFcjTdUqbc/3M3UAeI9vbFWVZspWDAMpBUioI3BBy8VdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdm
zZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVWSyxwRPNKwSONS7uegVRUk/IZ568/fnHfayZdK8tM9lppqkl39meYdPhp/do
fvP4Z2/wA23H1TytrVx/vuyuG/5JtnjnFIb65WbNil2bNmxV2bNmxV2K29xNaXEV1bOY54HWSKRdirqeSsP
kRiWbFX195J8zQ+bfLtpq6UE7D0ryMfsTps4+R+0PY5Ic83fkr5qOjeYjoty9LLV6RqCdluF/uj/svs/dnpHFi7N
mzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7Nm
zYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7MSAKnYDqcTnnhto2mncRxr1Y5Gpbu/8AMUjW1iDBYj+8lYULU9/4Yqn1j
eC8E7LThFM0SMpqGChTX8cVuf7k/Nf+JDAWi2sNlDcW0MvqrHOQTShB4J8Jwbc/3J+a/wDEhiqtmzZsV
WTf3Un+qf1Zs0391J/qn9WbFVlr/vNF/qD9WLYVpq9haxxwzSOJFRagRSMOniqEZf6f0v8A36//ACJm/wCqe
KpniNv0k/4yP+vAX6f0v/fr/wDImb/qngy2IKuR0LsR8icVUNWupLO0E0ZoQ6A0Fdid9sQuJNI1q3Nu8yE9U
JPFlPivKlcM5I0lXjIoYVBofEdMSnsrS5/v4Uc/zEfF9DdcVY7ZX11oNyNN1MlrVj+4n6gD+n6slCsrAMpBU7
gjcEYT3Xly1uIzFHLJElaiMHkgNeoVuh+nCiO+1Py9L9QnCyW5P7qR60Ar2IwqzDNhaNWZFD3VrJGhofV
SksdD35rgmDULK5p6MysTsFJ4tXw4tQ4FRObE4J4rmJZoG5xvurDv9+KYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7Nm
zYq7NmzYq7NmzYqxj8xmK+RtdK9fqjj6DQHPI+ewvOtsbvyjrluBUvZT0+YjZh+rPHuKQ7NmzYpdmzZsVd
mzZsVdmzYJhsLi4s7m9iXlDZmP6wR1USkorfLlt9IxVRhlkglSeFiksTB43HUMpqCPkc9f8Ak7zBH5n8uWGs
IR6k0YW4UfszJ8Eq/wDBDb2zx7nZfyG8yehfXnle4f8Ad3QN1Zg/79QUlUf6yUP+xxQXvWbNmxQ7NmzYq
7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7
NmzYq7AWo6na6bEZJ2qxHwRD7THAmq67FZH6taj17xjxCDcKff+mBrDRXd/wBJ62/qTfaEb/ZQduXb6M
VQ8Nlf+YZRdaiTDZqaxQjYkf598F3+rwaeF03SoxJc/YRE3CE7D5nA93q11qsp07RV+Cn7y4+zQDw8Bhppe
jW2mJyH7y4b7czdan+XwGFVLy/FdRW9yL0H12uGZmPf4E3B+e2GNz/cn5r/AMSGLYlc7xEf5Sf8SGBVX
Nha2vaYrFTI9QSD+5m6j/YZX6f0v/fr/wDImb/qniqYTf3Un+qf1ZsL/wBNadPWGKRy7gqoMUqipHiyADNiq
Ntf95ov9QfqxbEbX/eaL/UH6sWxV2I2/ST/AIyP+vFsRt+kn/GR/wBeKq2bNmxV2Br6xt9QgMFwtQfst3U+Iw
TmxViltdXfl25FlfVksnP7qXw+X9MkMlpYXyCR4klVwCJANyP9Yb4+8s4L6Bre4XkjfeD4jI3b3F15auvqt5
WSwlP7uUb8f8+4xVPtKtpbSwitphR4+Q61qObcTt4jfBuB7G7W9tUulXir8qA7/ZYr/DBGKuzZs2KuzZs2Kuz
Zs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2Koe/t/rdjc2v+/4pIv8Ag1K/xzxU6lHZD1UkH6M9u5418zWhsPMerWZHH0LudAP
YSNx/DFISrNl/PDfzH5evfLWofUbujpJGlxa3CghJYZBySRa/cR2OKUnzZs2KuzZs2KuyfflLHaahr955dv6G1
1uxntWHfktJlZfdeBI98gOGfl7VpNC1zT9Xj3NnOkpUd1B+NfpWoxVT1nSrrQ9Vu9IvRS4s5WifwNDsw9m
G4y9C1afQtYstXtv72zmSUAdwD8S/7JajOn/nrptq93o/mayAaLUoDHJKvR+AV4n+lH/DOQYofbNpcw3trBe
W7cobiNZYm8VcBlP3HFsgn5QasdU8jWKuay2LPZufaM8k/wCEZRk7xQ7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzY
q7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7I1eaxqN3cS6Xp8VJg7I0o/
ZXoDXt88kuEMmp2WkLdsCJrmWd6RKKNWg2J6kDxxVdaWFhoMDXl5IHuCPjlbc18I64BJ1DzNJRa22mo
evdv6nFLTSrzV5l1DWSRH1itum3b5DJIiJGoRAFVRRVGwAwqo2dlbWMIgtk4KOp6knxJwRmzYFdiNz/cn
5r/xIYtiNz/cn5r/xIYqrZs2bFVk391J/qn9WbNN/dSf6p/VmxVZa/wC80X+oP1YtiNr/ALzRf6g/Vi2KuxG36Sf8
ZH/Xi2I2/ST/AIyP+vFVbNmzYq7NmzYq7ELu1hvLd4J0Dow6dwexB7HF82KoLSIXt9OhhkUq6cgQev2mO
Dc2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZ5U/NiyNj591ZafDO0dwp8fVjVz/w1c9V554/PuwM
HmaxvwPhu7QIT2LQuwP4OuKQ8nzunmjRl81flFo2uxKGv9ItY25j7TRRgQTqflw5/RnC89Jfk1LDq35fPplx8
ccU1xaSp34Sj1P1SnFS+bc2CtRs30/ULqwk+3azSQt842KfwwLil2bNmxV2bNmxV6THq6+ZvysudGuDy1Hy
zLFdW9ftNaM3omn/ABj9Sh9uOc2wRZ3tzYvJJbPxMsckEg6ho5VKOrD5HA+Kvd/+cfb3lZ63pxP93LDOg/4
yK6N/ybGdozz7+QE/HzBqlvX+8swwHuki/wDNWegsWJdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVd
mzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdhLY6TC2oXl/cxkyeswhDj4eNAeY++mHWbFXZs
2bFXZs2bFXYjc/3J+a/wDEhi2I3P8Acn5r/wASGKq2bNmxVZN/dSf6p/VmzTf3Un+qf1ZsVWWv+80X+oP1
YtiNr/vNF/qD9WLYq7EbfpJ/xkf9eLYjb9JP+Mj/AK8VVs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNi
rs2bNirs2bNirs5j+eOhtqXlWPVIV5S6VMJGoN/RlpHJ9zcTnTsQvbO31GzuLC7T1Le5jaGZD3RwVP68VfE+
da/InzGlhrV15fuH4xamokt69PXhBPH/AGSE/dnPPM+gXPlnXbzRboEtbORHIRTnEfijkH+suALG9uNOvLe/t
HMdxbSLNC47Oh5A/hilkf5l2wtfPeuRAUDXBl/5Gqsv/G2RTJH561u38x+ZrnW7YcUvI7Z2T+WQW8SSJ/s
XUjI5il2bNmxV2bNmxV2bNmxV6h+RBI85XAHQ2Mtf+RkWej888/kFBz8y6jP/AL6siv8Awcqf8056GxQXZ
s2bFDs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirsR
uf7k/Nf+JDFsRuf7k/Nf8AiQxVWzZs2KrJv7qT/VP6s2ab+6k/1T+rNiqXLpv1iOOX63cR8kX4I5GVRt2Ay/0P/
wAv13/yObBtr/vNF/qD9WLYqln6H/5frv8A5HNgy2FFcdaOwqfY4viNv0k/4yP+vFVbNmzYq7NmzYq7Nmz
Yq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq8t/OjyYda0ceYbGPlqGlqfXVRvJb
fab6Yz8XyrnnLPbzKrqVYBlYUZTuCD2OeWPzP8AJjeUfMD/AFZCNKv+U1i3Zd/jh/2BO3tTFIYRmzZsUu
zZs2KuzZs2KuzZs2Kvon8kfKyabox8zfWPUfV4+Ag409MQzSIfiqeXLiD0zq2c9/JW4M/kO1jJ/wB5554vvf1P
+N86FixdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsV
dmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdiVz/AHR/1k/4kMVxG5/uT81/4kMVQbaRyYt9euhUk0EzUFcr9D/8v13/A
MjmwzzYqln6L9Gsv1y5fgCeDysVNB0IObDCb+6k/wBU/qzYqstf95ov9QfqxbEbX/eaL/UH6sWxV2I2/ST/AI
yP+vFsRt+kn/GR/wBeKq2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2
bNmxV2bNmxV2Rzzv5UtvOGgT6VNRLgfvbKcj+7mUfCf9U/Zb2yR5sVfFl7pWpadLcQ3lrJE1rKYJyynisi/sl
ulcB57XurGzvraazvIEntrgFZ4XUFXB68hnmL8zPIT+TNVEtoGfRr0lrSQ7mNhu0DnxH7J7j6cU2wXNmzYp
dmzZsVdmzZsVfQv5BXXqeW9RtCamC85geAkjX+KHOtZwj/nHy7K3ut2HaSKGcD/AIxs6H/k5nd8WJdmzZ
sVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZ
sVdmzZsVdmzZsVdiNz/cn5r/AMSGLYjc/wByfmv/ABIYqrZs2bFVk391J/qn9WbNN/dSf6p/VmxVZa/7zRf6g
/Vi2I2v+80X+oP1YtirsRt+kn/GR/14tiNv0k/4yP8ArxVWzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2K
uzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2Kuwo8zeXrHzTo1zo2oD93OKxyAVaOQfYkT3U/0w3zYq+Mte0S/8u6tc
6PqKcLi2biT+yyndZE8VYbjC3PSv5weSV8xaKdZsY66rpiF/hG8tuPieP3K/aX6R3zzVil2XQnplYc+VJrWLzB
YpfCtlcubS6r2iuQbd2/2IeuKUmzYM1bTp9I1S80u5/vrOZ4HPiUYrUfOmA8Vel/kbd/V/O31cmgu7SaMDxK8
Zf1Ic9KZ5N/LG7Nn570SQGgef0SfaVGi/wCNs9ZYoLs2bNih2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2
bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2I3P8Acn5r/wASG
LYjc/3J+a/8SGKq2bNmxVZN/dSf6p/VmzTf3Un+qf1ZsVS1b29iSOOKxaZAi0kD0rt4cTl/pHUv+rY3/Iz/AJsw
da/7zRf6g/Vi2KpX+kdR/wCrY3/Iz/mzBttUq5IoS7Ejw3xfEbfpJ/xkf9eKq2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV
2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV3XPKX5neV/wDC3mq5gg
ThYXn+lWVOgRz8UY/1GqPlTPVuQH82/Kf+JPLElzbJy1HS+Vzb0HxMgH76P6VFR7jFQ+XssEqQRsRuDl
ZsWTNvzGiF5NpHmqMfu9esYpZm7fWoAILgfeoOQnOg2Sf4g/Ky9th8V35ZvFuovH6tcjjIPkHqx+Wc+xQm
Xl+6+pa9pd5WnoXcEhPssisc9m54iRijq46qQR9Ge1NPuPrdha3Va+vDHLX/AF1DfxxUonNmzYodmzZsVdm
zZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdm
zZsVdiVz/dH/WT/AIkMVxG5/uT81/4kMVQTajqIYgaaxAJAPqdff7OV+kdS/wCrY3/Iz/mzDTNiqVi/v5KpJp
7RowIaQvXiKdacRmwxm/upP9U/qzYqstf95ov9QfqxbEbX/eaL/UH6sWxV2I2/ST/jI/68WxG36Sf8ZH/Xiqtmz
ZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdm6
7HNmxV8q/mh5V/wALeaZ44E46ffVurKnQK5+OMf6jbfKmQrPT35w+Whr3lOW7hTleaSTdRUG5jApMn/A
/F9GeYcUh6B+UV5CPMk+hXh/0PXrSaxmU9CSpdfp2I+nIZq2nT6Rqd5pdyKTWczwv7lGK1+R65tI1CXSd
UstTgNJLOeOdaeKMGp9NM6P+dmixpqlh5qshWz1qBS7jp6qKCD/s4yv3HFXleeu/y/vPr/krQ7ivI/VI4mP+V
EPRb8UzyJnov8iNW+ueV7nS3NX065PH/jHOOa/8MGxUvVM2bNih2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2b
NmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2I3P8Acn5r
/wASGLYjc/3J+a/8SGKq2bNmxVZN/dSf6p/VmzTf3Un+qf1ZsVWWv+80X+oP1YtiNr/vNF/qD9WLYq7Ebf
pJ/wAZH/Xi2I2/ST/jI/68VVs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs
2bNirs2bNiq10SVGjkUMjgq6ncEEUIOeQPOegP5Z8y6ho5BEUMha2J/ahf44z/wACaH3z2DnGfz68uetZ2Xm
eBPjtj9UvCB/utzyiY/6rVH04pDwbO52yDzn+STREepe6IG4dyDafEPvgamcMzsX5D6nG91rHlu5IMN7CJ0Q
9yn7qVfpVx92Kl47nWvyD1AQeY9Q05jQXdrzUeLwuP+NXbOYanZvp2o3enyfbtZpIW+cbFP4ZJvytv/0d570
eQmizym2b39dTGo/4Jhir6uzZs2KHZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFX
Zs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXYjc/3J+a/8SGLYjc/3J+a/8SGKq2bNmxVZN/dSf6p/VmzTf3U
n+qf1ZsVULe4gS3iV5UVgi1BYA9MU+tWv+/4/+DX+uBY9NsbiKOWaEM7ItTVh29jjv0Ppv++B/wAE39cV
RH1q1/3/AB/8Gv8AXNbdJP8AjI368D/ofTf98D/gm/rgi2ACuB0DsB8gcVVs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs
2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirsLte0iDXtGvtHuf7u8iaKv8rEfA/+xahwxzYq+KL6
zuNOvLiwul4XFtI8MyHs6Eq34jD78v8AWDoXnDSb8txi9cQznt6c37p6/INXJb+ePlz9G+Y4tbgSlvqyVkIGwu
IgFf8A4JeJ+/OWgkGo2I6HFLM/zW046d581ZaUS5dbpD4iZA7f8PyyLaZdtYalZ3ymhtpo5gR1+Bg38Mnn5o
SfpjT/ACr5rUVOo2HoXDj/AH/bNR6n5ufuznGKvt2N1kjWRd1cBlPsRXHYR+Tb39IeVNFvK1MlnDyPiyoE
b8Rh5ih2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2
bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2I3P9yf9Zf+JDFsRudoSR/Mv/Ehirf1q2Gxmjr/AKw/rlfWrX/f8f8Awa/1wO
dI05iWMAJJqTybv9Ob9D6b/vgf8E39cVVpLm3aN1WVGYqQAGBJ2+ebEDpdhEpljhCugJU1bYgfPNiqJtf95
ov9QfqxbEbX/eaL/UH6sWxV2I2/ST/jI/68WxG36Sf8ZH/XiqtmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZs
VdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVYd+Z3lz/ABJ5QvbeJOd3aD65a
ePOIEso/wBZOQzyjnt/PJ35leWv8MebLy0jTjZ3J+tWfh6cpJ4j/Uaq/RikIy2k/S/5W3tofin8v6hFcp4i3uwYmoP
+Mm+QXJn+XVby+1Xy+dxrOm3NvGv/ABdGv1mE/wDBR5DSCDQ7EdcVfU35Q3DXH5f6UWNTH60Q+
STOB+GTjOe/kq1fIVqP5Z7gf8lCf450LFDs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNir
s2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirsRuf7k/Nf8AiQxbEbn+5PzX/iQxVWzZs2KrJv7qT/VP6s2ab+6k/wBU/qzYq
stf95ov9QfqxbEbX/eaL/UH6sWxV2I2/ST/AIyP+vFsRt+kn/GR/wBeKq2bMSB1zYq7NmzYq7NmzYq7NiSX
EMk0sCNWSGnqLQ7chyG9KHbFcVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmz
ZsVdmzZsVdmzZsVdnL/AM7/AC2NU8tJrUCVutIbk5A3NvIQsg/2LcW+/OoYG1Gyi1LT7rT5xWK6ieB677S
KVP68VfIvk7Uf0T5q0fUCaLDdxeof8hmCP/wrHFvPekfoPzdq2nBeMS3DSQD/AIql/ep9ytTCKWN7W4eImk
kLlSR/Mpp/DBOravqWuXr6jq1w11duFVpnpUhRxUfCANhiyfQ/5GzLJ5I9MHeG8mRh8wj/APG2dKzyh5E/
MHVPI9zIII1utPuWU3Vo5pUjbnG37LU+g56X8s+ZtL816XHqulScom+GWJtpIpB1jkHY/rxQU4zZs2KHZs2
bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZsTkniieOORqPKSsYoT
UjftimKuzZs2KuzZs2KuxG5/uT81/4kMdFcRTmQRNyMLmKTYijAAkb+xxtz/cn5r/xIYqrZs2bFVk391J/qn9
WbNN/dSf6p/VmxV5L5n/OObyrrM2hJpC3S2qxUnM5QtzjWT7PptT7XjhR/0MJc/wDVhT/pJP8A1SyD/mp/y
nGo/wCrB/yYjyGYpp7X/wBDCXP/AFYU/wCkk/8AVLO12EnrQCalPUPOnhyo1PxzxTntPSv94ov9Vf8AiIx
UqetRzS2XG3DGQOhHEFiN+tBletq1tX1oUu4x+3CeL08Sh6/IYpq1zLaWEtxCaOlCDQHuPHCO483szFbK2
5eDPU7f6q/1xQncWrWUjem7mCUdY5hwI+/b8cVn1CythWedE70JBNPGg3yJyQ+Y9aCiVCsVaryAQeFe1e
uCI/J8rITPdDn2CgkfeSMKoy5822MVVto2nboD9lT+s4XtrWv6iSlnCY1OxMamu/8AlGtMMLXTU00/v9NE4
HWeI+p/yTf8f44bW2oWM1I4pFVhQCJvgYewU0r4bYqlXl+C9t7u7S/PKdwruSa/eRkgxMTxGY24ceqF5lO/
Hx/HFMCuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZsIfM3nHQPKVt6
+s3QjdhWG1T45pP8AUQfrNB74qn2c1/Mv8zbHy5ZT6TpE6z65Mpj/AHZqLYHYu5H7f8q/Sc5n5u/OLzD5h
L2ek10rTn+HjEa3EgO3xyjpXwWn04VR/lj5rk8uXfme5t/QhgQTrby1FxLHWryBKbBV+L4tzimmK6fY3Wra
hbadaj1Lq8lWGIHu8jcRU/Tvno3RvyU8nWNkkWqQvqV4V/fXDySRry7+mkTLQeFanPP3ljVl0HzDpusOnO
OzuElkQdSgPxU9+PTPX2m6nYaxZxX+mXCXNrMAySxmo37HwPiDipfPH5pflpb+UFh1fR3d9LuH9F4ZTy
aGQgsoDd1YA0ruMZ+SWuTab5uXSy5+q6pG8ckddvUjUyRvTx2K/Tkv/PPzTpraXB5YtZUnvXnWe6VDy9
FIwwVXp0Zi3TwyAflDYS33nzTnjB4WgluZWHZVQqK/NmAxXo+pc2bNih2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bN
mxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxVJdesrq+a1itaqQXJk3AXYdSoNK4V/wC
GdY/5a0/5GP8A80YY6/PewXNibAM8xExEaitQOFfh9q4X/pLzT/yyv/yK/wCbcKu/wzq//LWv/Ix/+aMr/DGrf
8taf8G//NGO/SPmn/lmf/kWP6ZX6Q81f8s7/wDIsf8ANOKGv8Mar3u1/wCDf/mjL/wvqn/LWv8Awb/805v0h5
q/5Z3/AORY/wCac31/zX/yzv8A8i1/5pxVN9AtJ7K2nhuAefrsQx/aHFByFe22GNwKxU8WQf8ADDC7y+88ln
LJc19ZpnLg9jtUU7YZT/YH+un/ABMYEvFLr8/ri3uZrf8AQSN6UjR8vrJFeJK1/usS/wChhLn/AKsKf9JJ/wCq
Wcf1P/jpXn/GeX/iZwJimnvmg/ndPr2sWejNoyQC9kEJmFwWK8tuXH0xX782cm8g/wDKZ6J/zFJmxV7br/5P
ad5p1STXJ9Tnt5LpY+UKRoyrwRY9iTX9nCz/AKF+0j/q83P/ACKT+udctf8AeaL/AFB+rFsUPHf+hftI/wCrzc
/8ik/rnWbGMRQekDURkoD48fhr+GCcRt+kn/GR/wBeKofWFifTLlZmKR8ficDkRuP2e+K29lZWtPq8KRkd
CAK/f1xLWYpp9NnhgXlI/FaDfYuvI/QtcIv8GKdzdb/6g/rirK6jNUZFf8GL/wAtX/CD+uV/g3/l6/4T+3FWV1
GIz2lrcik8Sv7kb/QeuRr/AAaf+Wr/AIT+3N/g5u11/wALiqa2llFaaq/pSEr9XFImJYgF+xPQfD0w2wh0bSJdKv
5VLGSN4QRJSg5cj8P8cPsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmy
K+dvPekeSrH1bthPfyg/VLBD8bn+Zv5UHdvuzgmsfm55z1mxuNPmuUt4LlyWNunpuIyKeiHBrx/H3xWnp35
g/nDaaIZdI8tFLvUxVJrvZoYD3A7SOPuHevTOGwxa95v1kRp6upapeNuWJZj4lidlVfuAxTyz5W1jzZqK6dp
EPNtjNM1RFEn88jdv1ntnpvyR5E0nyVY+laj17+YD63fOKO5/lX+VB2H34p5JH5D/KfSvK6RahqoTUNZHx
c2FYYD4Qq3Uj+c7+FM6DcPbxwSvdsiW6qTM0pAQJT4uZbalPHIJ5v/ADb8ueWGks7Y/pTUkqDbwMPTR
vCWXcD5Cpzi2sebvOn5kahHpScnSZqQaXaArFt+1Jv8XHuzmg9sVY/5li0iHX9Qj0Gb19LEzfVJKEfAd6Cu5
CnYHuN8AQXl3bBlt55IQ32hG7KD8+JGej/I/wCUei+X7ZLrXIYtT1ZxVzIvOCL/ACI0bZvdiPlTJZd+SvKN8
Q1zolk7DoRAin/hQMVt8k6fp2o6zex2OnQSXd3OfgjjHJie5PgPEnPTX5aeQI/JWmvJdFZdXvQpu5F3VFG6w
xnwHc9z9GSnS9D0bRUMek2EFkrfa9CNUJ/1iBU4YYrbs2bNih2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmx
V2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxVKdY1KPTJrSeWPmp9RSQByFQOhPT3wF/jCy/3zJ+
GHNzYxXc8E03xCDl+7IBDchx3rl/o+xH/AB7R/wDAjFUl/wAYWf8AviT7xlf4xs/98SfeMPPqFj/yzx/8AP6Zv
qFl/wAs8f8AwA/piqR/4xs/98SfeM3+MbT/AJZ3+8Ye/UbL/lni/wCAX+mb6jZf8s8X/AL/AExVC6JcfW7L6xw
VBJI7BVAXavfiBv74MuDSKvgyH/hhjLO0SziMMZ+EszgdKcjWgx1z/cn5r/xIYq8nuPyD0m4uJbhtYuAZXa
QgRJtyJanXE/8AoX7SP+rzc/8AIpP652LNiryvR/yT0zQtTtdYi1WeWSycTLE0aAMV3oSDmzqM391J/qn9W
bFVlr/vNF/qD9WLYja/7zRf6g/Vi2KuxG36Sf8AGR/14tiNv0k/4yP+vFVbNmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7
NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7Nmwu1vXtJ8u2L6hrF0lrbr0LH4mP8sajdm9hiqY5AfOv
5raD5VElnasNS1Zaj6tE3wRt/wAXyCtP9Ub/ACzl3nb849W18yadoHLTNMaqtKDS4lU7fEy/YU+C7++Gulfl
R5d0bRV8y+fNTIt2RZRbwlo1PMclQsy+o7t/KoGKUp0nz/588zao/wBW8wQ2N8WQWGmPGFhuHZqeih9N
1H/PRt/HJ/5v/NdfLGmRacvoXXmpolF3FAS9tbTFfj5t3IPRa/POTav56t4/VsvJmmQ6FYmqC6RQ19IhFDyuG
5MnLwU/TkLJLEsxqTuSepOKorUtTv8AWL2XUdSne5u5zyklkNSfYeAHYDAmbB2laidKuxfJBHPPECbf1x
zSOT9mXgfhYr2DbVxS+ifyzvNM8t+TLeDWpbTS71Ea7uoXdI5/Rdj6U06E86stKV9sgv5i/nBLqwk0byrI9vY
Gq3F/ukkw7rH+0ie/U+w68ou7u5vrmW8vJWnuZ2LyzSEszMepJOTHyB+XF954lknFwlrpls4S5mqGlLEBuEc
fjTu23zxQkPlvyxq/mvUl03SITI5o00zbRxJXd5G7D8T2z055J8iaT5KsfStVE9/KB9bv3Hxuf5V/lQdl+/DTy75a
0fytp66bo8AhiG8jneSRv55H/aP+Yw2xW3Zs2bFDs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bN
irs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirsRuf7k/Nf+JDFsRuf7k/Nf8AiQxVWzZs2KrJv7qT/VP6s2ab+
6k/1T+rNiqy1/3mi/1B+rFsLo9Ts7eKOKVyHCLUBHPbxCnHfpnT/wDfjf8AIuT/AJpxVH4jb9JP+Mj/AK8Dfp
nT/wDfjf8AIt/+acE2xqrkdC7EfScVVs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bID+ZH5
kWvk60NlZFZ9duFrDD1WFT0mlH/EV7/LFVXz/wDmVpvkuL6rEBeazKvKK0B+GMHpJOR0HgOp/HPOG
ueYNb81aj9c1Wd7u5kPGGIV4ryO0cMa9B7DC+8vLrULqa9vZWnuZ2Mk00hqzMepJyUeXda0ryhZjWII01D
zLOD9SVxygsU+z6zj9uZv2V/ZHXc0xSyfR/Luh/l1aQ+ZPO6i51qQeppfl9SCyn9mScbgUPjsPdthCPNfnDWv
OF+b3VZf3ak/VrRKiKFT2RfHxY7nCnUNQvdVu5b/AFGd7m6mPKWaQ1Yn+ntgbFXZs2bFLs2bDny55W1r
zVfCx0a2MrChlmO0USn9qR+g/We2KpZbWtxe3EdpaRPPcTMEihjBZmY9AoGekfyn8gah5Ptbm+1Wal7qCo
HskNUiVCWXmejPv22Hvhr5F/LnSPJcAmUC71Z1pPfuNxXqkIP2F/E98meKLdmzZsUOzZs2KuzZs2KuzZs
2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2
KuxG5/uT81/4kMWxK53iI/yk/wCJDFVXNgE6vp6kqZGqDQ/u37f7HK/TOn/78b/kXJ/zTiqMm/upP9U/qzYD
OqWMwMUchLuCFHBxuR4lc2Kom1/3mi/1F/Vi2I2v+80X+oP1YtirsRt+kn/GR/14tiNv0k/4yP8ArxVWzZs2
KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KsR/MXzmvkvQTeRKJL+5YwWMbfZ50qZH/
wAlBv8AcM8rXt7d6ldzX19M091cMZJpnNWZj3OemPzc8pz+Z/LXq2Q5X2ls1zDH/vxONJYx70FR8qZ5fxS
HZs2bFLs2bNirs2CbGwvdTuo7LT7d7m5lNI4YlLMT8hnY/Lv5T6L5ctF1/wDMW7ijRKMtgXpEp7CVhvI3+
Qn44oYF5Q/LrX/N5+sW6C00xT+91Ceqx0H2vTHVyPbbxOS7TPzch8vabHovlzSInkFy6x1XghhDBIwfTPKS
VwKs57nF/Mv5mal5qP8AhD8v7B47WdfQ9SNOMrx/ZKxovwxR06k9vDJV+X35Q2fl14dY15lvNXSjwwrvD
bt4j+dx49B28cVenxszxqzLwZgCyHehI6fRjs2bFDs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNi
rs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirsRuv7k/Nf+JDFsRuf7k/Nf+JDFVbNmzYqsm/up
P9U/qzZpv7qT/VP6s2KrLX/eaL/UH6sWxG1/3mi/1B+rFsVdiNv0k/4yP+vFsRt+kn/GR/14qrZs2bFXZs2bFXZ
s2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs5158/NjS/KjTabpyi+1uJlV4GDCKIMA9ZHFKmh+yp+dM8/
6j5t8y6rdTXd5qlyzzMWZVldUFf2VRWChR4Ypp9Z3/AJg0LTFdtQ1G2txGpd1klUNxU0NFryO+2wzyHr82n
3Gt6jPpKldPluJXtFYUIjZiV27bYXszMSzEknck7nKxV2bFHhmiVHkjZFlHKNmUgMOlVJ6jE8Uuw40nSbK
4UXmsX6afp4NKqPVuJadVhgU1/wBk5VffthPgiysb3UrmOz0+3kubmU0jhiUuxPyXFXoFt+Zem+V7N7HyL
oqWjuOMuqX5E11J/lMqUUfKpX2xPQ/Kvnb80b8ahqlzMLEH49Qua+mB3S2j2BPstB4nJp5D/JWO2Meq+cF
WWUUaLS1PJFPjOw2Y/wCSNvGudlREiRY41CIgCoigAADYAAdMUJF5V8m6H5Qs/qukwUlcD6xdyUaa
Uj+dvD/JG2H+bNih2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmx
V2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2I3P8Acn5r/wASGLYjc/3
J+a/8SGKq2bNmxVZN/dSf6p/VmzTf3Un+qf1ZsVWWv+80X+oP1YtiNr/vNF/qD9WLYq7EbfpJ/wAZH/Xi2I
2/ST/jI/68VVs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirsB6tfrpWl3upuvNbOCScoO/pqXp9NMGYW+Yb
KTUtB1PT4f725tZoox/lOjKv44q+O9QvrnU7651G7bncXUjzSt4s55H9eBsc6PG7RyKVdCVZSKEEbEEY3Fk
7Buk6ZdazqVrpVkhe4u5FijA8WPU+wG5wFnfvyQ8mizsX816hDS6u6x6fzG6QftSiv+/DsPYe+KGfap5J0PW
fLtv5cv4A8FpCkNrOoAkiMaBFkjbsdt/HvnnXXvyw836LqL2UWnT6hCWIt7u0jaRHXsTwB4HxDZ6tzYofPfl
f8jNXvylz5lnGnWxoTaxEPcMPAndE/H5Z2vy95V0HyvbfVtFs0gqKSTfalk/15G+I/LphzmxV2bNmxV2bNmx
V2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmx
V2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2I3P8Acn5r/wASGLYjc/3J+a/8SGKq2bNm
xVZN/dSf6p/VmzTf3Un+qf1ZsVS1dLS5jjmN1cxlkX4Ip3RRt2VTTL/Qif8ALbe/9JMn9cHWv+80X+oP1Ytiq
V/oRP8Altvf+kmT+uDbYUVx1o7Cp67HF8Rt+kn/ABkf9eKq2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2b
NmxV2bNmxV2bNmxV5V5//J2DzFdyazoE0dlqEx5XMEoIhlb+eqglGPfYg5x3Vfy/8zaLqttpWo2oia7dI4Lupa
2Jc8QfVUECneu+et82KbeKeVPyJNteRXvmq6iuIoiG+oW3Iq5HQSSMF+H2A3ztKIkaLHGoREAVEUUAA2
AAHQDHZsUOzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2Ku
zZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuxK5/uj/rJ/xIYriNz/AHJ+
a/8AEhiqCbRUZi3128FTWguJAN/DfK/Qif8ALbe/9JMn9cNM2KpWNISGsou7tygJ4PO7KaDoyk0IzYYzf3U
n+qf1ZsVWWv8AvNF/qD9WLYja/wC80X+oP1YtirsRt+kn/GR/14tiNv0k/wCMj/rxVWzZs2KuzZs2KuzZs2K
uzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2Ku
zZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2Kuz
Zs2KuzZs2KuxG5/uT81/wCJDFsRuf7k/Nf+JDFVbNmzYqsm/upP9U/qzZpv7qT/AFT+rNiqy1/3mi/1B+rFsRtf
95ov9QfqxbFXYjb9JP8AjI/68WxG36Sf8ZH/AF4qrZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZ
s2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bF
XZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXYjc/3J+a/8
SGLYjc/3J+a/wDEhiqtmzZsVWTf3Un+qf1Zs0391J/qn9WbFUtW71CKONILH1owi0k9XjXbw4HL+v6t/wB
Wwf8AI7/r3g61/wB5ov8AUH6sWxVK/r+rf9Wwf8jv+veDbapVyRQl2qPDfF8Rt+kn/GR/14qrZs2bFXZs2bFX
Zs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2b
FXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs
2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXYlc/3R/wBZf+JDFcRuf7k/Nf8AiQxVBNfaqGIGmggEgH1uo8f7vK+v6t/1bB/yO
/694aZsVSv65qT1SXT/AE42BDSerXiKdacBmwxm/upP9U/qzYqstf8AeaL/AFB+rFsRtf8AeaL/AFB+rFsVdiN
v0k/4yP8ArxbEbfpJ/wAZH/XiqtmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVd
mzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVd
mzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdiNz/AHJ+a/8AE
hi2I3P9yfmv/EhiqtmzZsVWTf3Un+qf1Zs0391J/qn9WbFVlr/vNF/qD9WLYja/7zRf6g/Vi2KuxG36Sf8AGR/14
tiNv0k/4yP+vFVbNmzYq7Nmxk00UEZlmcIi9WY0GKr8A6nqUGn20jvIqzcCYUO5LU+HbwrhTca/dX0htNE
hLsdjOw2HuOw+nGjy/HDbz32rytPMI2YivQ0PQt1Ph74qyG2dpLeKRvtOisfmRXFcSteP1aHgCF9NeIO5pQ
UriuKuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2Kuz
Zs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZTMFUs
eigk/RjIJ47mFZ4q8HrSoodjTFVTNmzYq7NmzYq7Ebn+5PzX/AIkMWxG5/uT81/4kMVVs2bNiqyb+6k/1T+r
Nmm/upP8AVP6s2KoaC7tYoIkknjRwi1VnUEbeBOKfX7H/AJaYv+Ri/wBcQi06ynhjllhDOUWpqfD5479E6d
/vgfef64qq/X7H/lpi/wCRi/1x1tushHT1G/XiH6J07/fA+9v64vbCiuB0EjAfQcVVs3Tc4B1a+bTrT6yq8qOoYex
O9MJP9zXmA/8ALHYk+4JFf+GxVHah5jt7ZvQsx9auTsFX7IPzHXAcOi6jqsgudZlKIPs242NP4YNWLRvLs
XJiPWp1PxSN22HbAButY18mO0U2lmdmkPcf63f6MKoy51bS9Fj+q2aCSYbCKPx/ym3wBLY6vrEUl1qEot
bdFZ44jsNgTuB29zhjDYaRoMf1i4cNN/v192JrX4VwvutV1PWEli0yApbBSJJCNyKVp9IHQYqyW1AW1hU
HkBGoDCtDQDffFsRtFK2sCsCGEaAg9QQoxbArs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bN
irs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs
2bNiq2QFkZR1IIH0jIrGutaABKV9ezY1kiG/Den0e2SzK2I8QcVQen6paalHzt3+MD44jsy/Rg3CG/wDLwMn
1zSn+rXI+Liuyk+3hjbHzA8cv1LWU9C4GwlIorfPFWQZsoEMAykEHcEbgjLxV2I3P9yf9Zf8AiQxbEbnaE/6
y/wDEhiq031kDQ3MQI6jmv9c31+x/5aYv+Ri/1xM6Vp7EkwAk7k1P9cr9E6d/vgfef64qve8s3RkS4jZmUhVD
qSTTsK5sTbTLGJWkjhCuoJU1OxA+ebFURa/7zRf6g/Vi2I2v+80X+oP1YtirsRt+kn/GR/14tiNv0k/4yP8ArxV
C6wbdbVGujxiEsZbao6969sK7jXrm9kNpokJY/ZM5Gw9x2GGmsW63VosLkBGlj51NNq9B74CudW0vRY/q
tmgeYbCKPx/ym3xVTtPL8UR+u6xN68v2m5t8Cn3J65V15hLMLPRIfWkGwYL8AA/lAxFNN1bXHE2pSG3
tjusA60+X8Th9bWllpkPGFViQfac0BP8ArMcKpPaeXZZ5PrWtSmeXqIuVQPmf6ZII444kEcShEXoqigwuudZ
ghjMsQLoNjK3wR/IMR8R9gMJ7efWtfc8X+rWQNHdBxqO4Hc4FZXmxsaCKNIwSQihQT12FMdirs2bNirs2
bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bN
irs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirTAMCp6EUORi7TVtBkM1o7XFiTUo/xcanof6jJRlEB
gVYAg7EHcEYqkth5msroiO4rbzdCG+zX59vpwwvLCz1KHhcKHU7o46j3U4W6hotqwLSR8rcDd1/vIvf/KU
e++F62etaSom02b63aHcKNxT/AFf6YVVSmq+XGqlbvT61I7qP4Ye2GpWmox+pbPUj7cZ+0vzGFdl5ntZz6N
8n1aToxb7B+/cZV7oKyOL/AEaUQT7kBD8DfIjpirIMRuf7k/Nf+JDC/QJ7yeC5N8T66XDKyn9n4IzxA+Zrhh
c/3J+a/wDEhgVWzZs2KrJv7qT/AFT+rNmm/upP9U/qzYqstf8AeaL/AFB+rFsRtf8AeaL/AFB+rFsVdiNv0k/4y
P8ArxbEbfpJ/wAZH/XiqB16GS4sRDHUM8qAMKmm/XbwxC10/SdF+KRhLdd2b4nJ6jigrTB2qW0t3brDFU
H1EZiDxIUGpIOLQWdtbbwxhW7v1Y1/yjviqh6uoXO0EQto/wDfk3xPT2QHY18cAahNYaaokvGN7dt9iNzX
cjsnRRm1LXiJPqOlr6921VLDcKf447S9BEEn13UG+sXjbnluqk7/AEnFULa6XeavKt7q5KQdYrUbCnbbsMka
IkSCONQqKKKo6DHZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZs
VdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZs
VdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdgN4JLZjNaCqHeW37H/KTwPt3wZmxVLZrDTNZi9R4/iOxcDjI
pHUN74TPpOs6Oxk0uYzQ/776n6UOx+jJDPasZBc2zCOcbGv2XHg4H68fbXSz1RlMU6f3kLdR/Ue+Kpf5fu
JLqC6nmjEUjXB5qopv6cfWvfDG5/uT81/4kM1vbR27TshNbiQzPX+Yqqbf8Dmuf7k/Nf+JDFVbNmzYqsm/u
pP8AVP6s2ab+6k/1T+rNiryTzR+cVz5V1mbQo9JS5W1WKkzTFC3ONZPshD/NhP8A9DB3n/Vij/6SG/6p5Cf
zU/5TjUf9WD/kxHkMxTT2n/oYO8/6sUX/AEkN/wBU87bYSerbialPUPOnhyo1PxzxTntPSv8AeKL/AFV/4i
MVK++vI7GETyj4eSoT0A5GlT8sIbjUb7XZTZ6UDFa/ZluDtUfPww51aybULUWw6M6lzWnwg70wTb28Nr
EIbdAka9AP14oQum6Ta6ZHxhHKRvtyt9o/0wfmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7
NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7N
mzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7ELi
1Wfi4YxzJ/dyr1H9R7YvmxVAaXJdyfWxdmrx3DIlPs8eCH4a9qk4KuBWKniyD/hhiuJz/AGB/rp/xMYq8Suvz
9u7e5mtxokbCKRow3rsK8WK1/u8S/wChg7z/AKsUf/SQ3/VPOQ6n/wAdK8/4zy/8TOBMU0960H87brXtZst
GfR44VvZBCZRMzFeW1acBXNnKPIP/ACmeif8AMUmbFXt+vfk/pfmnU5NcudRuIJbpY+UUaoVHBFTYtv
8As4Wf9C/aJ/1d7r/gI861a/7zRf6g/Vi2KHj/AP0L9on/AFd7r/gI86vYxiKH0gaiNigJ7hfh/hgnEbfpJ/xkf9eKq2b
NmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2b
NmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2b
NmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2JXBpFXwZD/wwxXEbn+5P
zX/iQxV5VcfkJotxPLcNq10DK7SEBI6AsS2Jf9C/aJ/1d7r/AICPOwZsVt5bpH5KaRoWp2usQ6ncSyWTiZI3R
ArFd6GmbOnzf3Un+qf1ZsVWWv8AvNF/qD9WLYja/wC80X+oP1YtirsRt+kn/GR/14tiNv0k/wCMj/rxVWzZ
s2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs
2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2
KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuxG5/uT81/wCJDFsRuf7k/Nf+JDFVbNmzYqsm/upP9U/qzZpv7qT/AFT+rNi
qy1/3mi/1B+rFsKl1rTrRI4J5gsiovJfmM3+I9I/5aBiqa4jb9JP+Mj/rwB/iPSP+WgYOtiCrsOhdiPkTiqvmzZsVdm
zZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdm
zZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdm
zZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdiNz/cn5r/xIYtiVyKxEf5Sf8SGKqubCtvMOkqxU3AqpIPzGV
/iPSP8AloGKplN/dSf6p/VmwuGu6ZcVginDSSAqo8SRmxVHWv8AvNF/qL+rFsRtf95ov9QfqxbFXYjb9JP+
Mj/rxbEbfpJ/xkf9eKq2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNm
xV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNm
xV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2I3X9
yfmv8AxIYtiNz/AHJ+a/8AEhiqtmzZsVWTf3Un+qf1Zs0391J/qn9WbFVlr/vNF/qD9WLYja/7zRf6g/Vi2KuxG
36Sf8ZH/Xi2I2/ST/jI/wCvFVbNmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzY
q7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7
NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7E
bn+5PzX/iQxbEbn+5PzX/iQxVWzZs2KrJv7qT/AFT+rNmm/upP9U/qzYqstf8AeaL/AFB+rFsRtf8AeaL/AFB+
rFsVdiNv0k/4yP8ArxbEbfpJ/wAZH/XiqtmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVd
mzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVd
mzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdiNz/AHJ
+a/8AEhi2I3X9yfmv/EhiqtmzZsVWTf3Un+qf1Zs0391J/qn9WbFUDHY+tFHJ9Znjqi/DHJxUbdhTH/oz/l8uv+
Rv9mCLX/eaL/UH6sWxVA/oz/l8uv8Akb/Zgi2FFcdaOwqfni2I2/ST/jI/68VVs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNir
s2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2b
Nirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirsSudoif8pP+JDFcRuf7k/Nf+JDF
UOdNqSfrdyKmtBLt+rN+jP+Xy6/5G/2YOzYqgDp/pqZPrVw/EE8Xkqp27imbBk391J/qn9WbFVlr/vNF/qD9
WLYja/7zRf6g/Vi2KuxG36Sf8ZH/Xi2I2/ST/jI/wCvFVbNmzYq7NmzYqh5b+zhcxyzojjqpO+UdRsQiuZ0CtU
Ka9aZGpYIdX8xmJIx6EFfWIH2iOtSPE4p5kSFpbTS7SJRK5HQCoBJoo8NycVZJDd21ySIJVkK9eJrTHySx
woXlYIo6k7YjZWNvYxCOBAp4qHYChYgdThDrVydQ1S20eI1jVwZqdz133/ZGKsmVgyhlNVIqCO4OXm
AAFBsB0GbFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFUDLr
GmwyNFLcBXQ8WWjbEfRguGaK4jWaFucbfZYe22RXzFHGNZswEFGCFthuS7Vr49MlioqKFRQqjooFBiq
mbmAXC2pcesw5Km/QYrkWurgJ5sh/yeMR+brT/AI3yU4q7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7Nm
zYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYqpzzxW0RmnbhGvVqE9flj1ZXUMpqrCoI7g4ld263
VtLbvSkild96HsfoOEflu/YGTSbk0mgJEdepA6j6MVZFmzZsVdmzZsVdiNz/cn5r/xIYtiNz/cn5r/AMSGKq2b
NmxVZN/dSf6p/VmzTf3Un+qf1ZsVWWv+80X+oP1YtiNr/vNF/qD9WLYq7EbfpJ/xkf8AXi2I2/ST/jI/68VVs
2bNirsBareCwsJritGpxj/1j0wbkX1931HU7bSIT8IIaXvQnxp4DFUT5atRbWEl/Ps89XYnsi1wNoaNqerXOrSj4
ENIq+J2H3LgrzHciz05LGDZ5qRoo/kWmGGkWQsNPigpR6c5P9Zuv9MKqt9c/VbdpBTmaJHXpyPc+w65Gv
K8BuNQub5qsEqFc9SzH+mDdauv9GuLqtESttb+7ttI33VXBPlq1+raWjEUeYlztQ06D9WBU4zZs2KuzZs2Ku
zZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KsU8x/8AHasvlH/xNsleRTzH/wA
dqy+Uf/E2yV4qwjUZHj11Lk7OJytT0orcV/Drk3yFaynOysrpTUSyzEsOvxNt/HJjbyieCKcdJEVx/shXFVTNm
zYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7IlrtpL
Z6h+krX4XHGWg2BoaP8zXc/PJbgHVIuUAnC82gPIr/Mh+GRfpU4qq2F7Hf2sdzEftD4l/lbuME5FbCX9Caqb
Nm5WN3RoJK7fF9k/wAMlWKuzZs2KuxG5/uT81/4kMWxG5/uT81/4kMVVs2bNiqyb+6k/wBU/qzZpv7qT/
VP6s2KoGO5vI4o0is2lQItHDqtdvA5f13UP+rc3/I1MFWv+80X+oP1YtiqA+u6h/1b2/5Gpgm2rxcnY82qPDfFs
Rt+kn/GR/14qrZs2bFVK4nS2gkuJPsxqWP0dsj/AJZge5nudXnFWkYrGT7mrUx/mm6Yxw6bDUyXDAsB/KD
sPvwTeOmiaH6cf21X0093bqe3viqXJ/ua8xF68raz3XuDxP8AFskN7K6RiKH+/mPCP2r9pv8AYjC/y1ZG108S
yD97cH1GJ60/ZwXa/wClXEl8392tY7avTiD8T/7I/hiqQeYFDT2Oj2+4WlRXcs5/a9z1+nJXFGsUaRL9lFCj5A
UyK6Z/uS8xz3h3jhqVr7fAuSzFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs
2bFXZs2bFXZs2bFWKeY/wDjtWXyj/4m2SeeQxQSygVKIzAeNBXIx5j/AOO1ZfKP/ibZIdRcpYXDA0PAqP
m3wj9eKse1qCJPL1mydAVZABt+8BkOH+kymbTbaQ7koB9238MBa3B/uAeOlDEkZA8ONAfwy/LMok0mJ
R/utmQ/Mnn/AMbYqnGbNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bN
mxV2bNmxV2bNmxV2UyhlKsKqwoQe4OXmxVj91p7X+ny2Z/wB6rFj6LHqV6p942+jBHl/UjfWvozH/AEm
3+CQHqQNg2Cpv9H1CKfpHcj0ZD25jeP6TuMJdWik0bU49Xtx+4lPGdB0qetevXCrKM2MhljniSaI8kcBlI98
fgV2JXP8AdHt8Sb/7IYriNz/cn5r/AMSGKoZry/BIGnsQDsfUTfK+u6h/1bm/5GphhmxVLzdXrgrJYtGhBDOZ
FNBTrQZsGzf3Un+qf1ZsVWWv+80X+oP1YtiNr/vNF/qD9WLYq7EbfpJ/xkf9eLYjb9JP+Mj/AK8VVsokKCz
GgAqSegAy8KPMd6bPTmRDSW4Ppr40P2jiqWaWDq+uT6k+8MB/dg/cn9cvV2Oq61b6ZHvHCaykU+bfcM
MNOjTRdE9aUAOF9V/ct9kfqwJ5YtyVuNWuT8cxIDN/L9pjvhVN70kRx2Fv8LzfBt+xGB8TfdtjNTlTT9Km
MfwhI/TjHz+EUx9iGmeS/k/3d8MKn9mIdP8AguuE3m2csttYJ1lbkwp/sV/jgVX8qWxisHuGFGnao/1R0p+OH
+IWduLW1htwAPTUKadK9/xxfFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZ
s2bFXZs2bFXZs2bFWKeY/+O1ZfKP8A4m2Hmsj1LFoASrzOiRkGh5cgw/4jhH5j/wCO1ZfKP/ibYeanRmsoy
K8rmM/LhVv1jFVTVEWTTrpW2URsxp/kjl/DCnyhITYywk/3cnT/AFh/Zh/IgkjeM7hwVI+YpkW8ovwuLy3b
7Rox/wBgSP8AjfFWV5s2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bF
XZs2bFXZs2bFUPfQG4tXjXZxRoz/lKeS/iMT4w6tpwEgBSdPip2bvT5HBmALT/AEe8ubMn4WP1iLxoxo49
gGxVKdBupbG6k0S8NGU1gJ6eNB8+2SXCHzJp7yRpqVrtcWvxMR1Kjev0YYaTqCalZpOP7wfDKvgw6/fiq
OxG5/uT81/4kMWxG5/uT81/4kMVVs2bNiqyb+6k/wBU/qzZpv7qT/VP6s2KrLX/AHmi/wBQfqxbEbX/AHmi
/wBQfqxbFXYjb9JP+Mj/AK8WxG36Sf8AGR/14qqSSRxI0krBEUVZ2IAA9ycilzNDq/mCKEuv1WAhalgAx9
t9+R2FMlU0MU8ZimUOjdVPQ4Gj0nTYnEkdsiuu4YDcYqkXmTUIbr0NPtZkdZGrM6upUUNKM1dqYPkls
0itdIguI+LUWZg6j4RQlev2nr0wYdG0smptUJ8aY9dL09ZhOLdfVB5B+9cVRDyQ28fORliiWg5MQqgdBuds
iQli1PzQrGRfRiakZ5AhuA24/wA3I5K57eG5T050DpWvE+OIQ6Vp1vKJobdEkXowriqMzZs2KuzZs2KuzZs
2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KsR8wzRPrVpxkU+nwWSjA8
SHaobww3u721Oo6ewuITCPUMhLrtyUem3XxGCpdI02eRpZbdXdjVmNak/fmOkaaxVjbqSoAU77AfTiqLeS
ONDJIwRFFWdiAAPcnIhoc8NvrlyglX0ZOSLIWFGIbah71yXSwxTRmGVQ0ZpVT023GBE0bTI3EiWyB1N
Q29a/fiqOzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2K
uwv1ORLVra9LKvpvwYMQOSPs1PEjqMMMSuLaC6j9K4QSRk14npUYq3HLBcxloXSaM1UlCGX3G1cisc
0eg628aSK1ncNRwCDwPgadCtfuyUW9pb2ilLeMRqxqQK9fpxGbStOuJDLNbo8jdWPfFUTHLHMgkhdZEP
R0IYH6RjLn+5PzX/iQy4LeG1j9KBAiVrxFev05Vz/AHJ+a/8AEhiqtmzZsVWTf3Un+qf1Zs0391J/qn9WbFVlr
/vNF/qD9WLYja/7zRf6g/Vi2KuxG36Sf8ZH/XiN7emBlt7dfVu5fsR9gP5n8BigtgRyZ2V23cI7BeR60GKojNiH
1Vf9+S/8G2RL8xPMlz5L0JNWs4/rUj3CQGOaSQLR1dq/AQa/DirNM2eef+V8a5/1a7f/AJG3H/VTJn+W/wC
Ymoed9Vu9PvbVLVLe39dXgllLE81Sh5sdvixWnqebEPqq/wC/Jf8Ag2zfVV/35L/wbYqr5sQ+qr/vyX/g2zfVV/
35L/wbYqr5sLdSb6jZS3SM7tGKhWkYA7+xwX9VX/fkv/BtiqvmxD6qv+/Jf+DbN9VX/fkv/BtiqvmxD6qv+/Jf
+DbN9VX/AH5L/wAG2Kq+bEPqy/78l/4Nv64HsR9btY7hmkQuCSokagoSO5xVH5sQ+qr/AL8l/wCDbN9VX
/fkv/BtiqvmxD6qv+/Jf+DbN9VX/fkv/BtiqvmxD6qv+/Jf+DbAtufXu7y3LOq2zIqsJGq3NA++/viqY5sQ+qr/AL
8l/wCDbN9VX/fkv/BtiqvmxD6qv+/Jf+DbN9VX/fkv/BtiqvmxD6qv+/Jf+DbAkzGK+trQM5WcOWcyNUcVL
bb4qmWbEPqq/wC/Jf8Ag2zfVV/35L/wbYqr5sQ+qr/vyX/g2zfVV/35L/wbYqr5sJvMFw+j6HqOqwl5ZbK3kn
SN5HCsY1LANxNabZxL/lfGuf8AVrt/+Rtx/wBVMVfQ2bOH+V/zh1fXvMGnaNPYQxRXsywvJHLPyUN3X
k5Gdp+qr/vyX/g2xVXzYh9VX/fkv/Btm+qr/vyX/g2xVXzYh9VX/fkv/BtlPbqqs3qSbAn7bdvpxVEZsAWI+t2k
VyzSKZBUqJGoN/c4I+qr/vyX/g2xVXzYh9VX/fkv/Btm+qr/AL8l/wCDbFVfNiH1Vf8Afkv/AAbZvqq/78l/4N
sVV82Fto31i4uoWZ1Fu4RSJGqaiu++C/qq/wC/Jf8Ag2xVXzYh9VX/AH5L/wAG2b6qv+/Jf+DbFVfNiH1Vf9
+S/wDBtm+qr/vyX/g2xVXzYWSuY9QhsgzlZVLF/UaooG6b07YM+qr/AL8l/wCDbFVfNiH1Vf8Afkv/AAbZ
vqq/78l/4NsVV82IfVV/35L/AMG2b6qv+/Jf+DbFVfNhbqTmxt/WRnc8gtGkYDevgcF/VV/35L/wbYqr5sQ+qr
/vyX/g2zfVV/35L/wbYqr5sQ+qr/vyX/g2zfVV/wB+S/8ABtiqvmzgmqfnbrNhqd7YppsDpazywK7Sz1IjcoCaP7
YE/wCV8a5/1a7f/kbcf9VMVp9DYjc/3J+a/wDEhiVvEJreKYvIDIiuQJGoOQr44p9VTu7tTejOxFRvuK4qr5sB
Wt47TNZ3aiO6WpUD7MidmQ/rwbiqyb+6k/1T+rNmm/upP9U/qzYqstf95ov9QfqxC9vTCVtrdfVu5f7uPsB/O
/gBiL3rQ28FtbL6t3Kg9OPsBT7b+AwRZWQtQ0jt6tzLvNMepPgPADFXWVkLUNJI3q3Mu80x6k+A8AMF5
s2KuzmP57f8oZD/AMx0X/EJc6dnMfz2/wCUMh/5jov+IS4q+bs63+QP/KSal/zBf8zUzkmdb/IH/lJNS/5gv+Zq
YpL6EzZs2KHZs2bFUs8wf8ci5/1R+sYZ4WeYP+ORc/6o/WMM8VdmzZsVdmzZsVaPQ4C0b/jmW/yP/Ejg0
9DgLRv+OZb/ACP/ABI4qjs2bNirs2bNirsLbD/jp6r/AMZIf+TS4ZYW2H/HT1X/AIyQ/wDJpcVTLNmzYq7N
mzYq7Cu7/wCO1p/+rL/xA4aYV3f/AB2tP/1Zf+IHFU0zZs2KuzZs2KpB53/5Q/Xf+YGf/k2c8f57A87/APKH6
7/zAz/8mznj/FIZR+XP/Kc6F/zFpnrfPJH5c/8AKc6F/wAxaZ63xUuzZs2KHY2X+7f/AFT+rHY2X+7f/VP6sVQ
ejf8AHMtv9T+JwdgHRv8AjmW3+p/E4OxV2bNmxV2bNmxVLNM/3u1L/jKv6sM8LNM/3u1L/jKv6sM8Vd
mzZsVdmzZsVSq4/wCO7af8Y2/U+GuFVx/x3bT/AIxt+p8NcVdmzZsVdmzZsVSrzB/vAP8AjIv8cNcKvMH+
8A/4yL/HDXFXZs2bFXZs2bFXxn5j/wCUh1b/AJjbj/k62FmGfmP/AJSHVv8AmNuP+TrYWYsn2vY/7w23/G
KP/iIwRgex/wB4bb/jFH/xEYIxYoe8s47yMKxKSIeUUq/aRvEYjZ3khkNlegJdoKgjZZV/nT+Iwdge8s47yMKx
KSIeUUq/aRvEYqqzf3Un+qf1ZsAw3khEllegJdohII+zKtD8afxGbFUNplfrM/HjXinLjT1eg+1z2p/q4afvP+LP+
SebNirv3n/Fn/JPN+8/4s/5J5s2Ku/ef8Wf8k8hf5nel/h2P619R9P6zH/x2fU+r14v9n6l+85+Halc2bFXkH+4n/v0P
+5pk7/Kz6p+mLz6p+hef1b4v0L9a9anNf7z698HD5b1zZsUvWP3n/Fn/JPN+8/4s/5J5s2KHfvP+LP+Seb95/xZ/
wAk82bFUFq3L9Hz86cab+vx9Pr+16fxfdg395/xZ/yTzZsVd+8/4s/5J5v3n/Fn/JPNmxV37z/iz/knm/ef8Wf8k82
bFXfvP+LP+SeBdO5fUouFeNDT0uPDqfs8/izZsVRX7z/iz/knm/ef8Wf8k82bFXfvP+LP+Seb95/xZ/yTzZsVd+
8/4s/5J4DteX12+p9rlHy4cef92P73l8NfDj2zZsVRn7z/AIs/5J5v3n/Fn/JPNmxV37z/AIs/5J5v3n/Fn/JPNmxV37
z/AIs/5J4CuOX6RtK05Uk48uPqfZP2KfD865s2Ko395/xZ/wAk837z/iz/AJJ5s2Ku/ef8Wf8AJPN+8/4s/wCSeb
NiqVeZa/4e1P1eHp/Vpef1yn1enA19b0fj4ePHfOA/7if+/Q/7mmbNiqdeUv0d/iXS/R/wz6nrpw+o/pD6zX/in1/3f
Lw5bZ3n95/xZ/yTzZsVd+8/4s/5J5v3n/Fn/JPNmxV37z/iz/knlP6nBvt9D19On05s2KofT+X1KHhXjx29Ljw6/s
8/i+/BP7z/AIs/5J5s2Ku/ef8AFn/JPN+8/wCLP+SebNirv3n/ABZ/yTzfvP8Aiz/knmzYqgrPl9ZvONK8xy9Pjy6f7
s5bV+WDf3n/ABZ/yTzZsVd+8/4s/wCSeb95/wAWf8k82bFXfvP+LP8Aknm/ef8AFn/JPNmxVAy8v0nb1py4
NTlx9Xo32afDT54O/ef8Wf8AJPNmxV37z/iz/knm/ef8Wf8AJPNmxV37z/iz/knm/ef8Wf8AJPNmxVA6ry+qjn
SnMf3/AB49/wDfe9cHfvP+LP8AknmzYq795/xZ/wAk837z/iz/AJJ5s2Ku/ef8Wf8AJPN+8/4s/wCSebNir551f9
F/pa/5/wCFef1ibl6/6S9WvNq+p6fw8vHjtXpgL/cT/wB+h/3NM2bFL6Otef1aGnKnBacOHHoPs13p4Yr+8/4s/
wCSebNih37z/iz/AJJ5v3n/ABZ/yTzZsVS7Va8rXnT+8+H1Kc69vT9P8a7Zs2bFX//Z
/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAAAyAAD/7gAOQWR
vYmUAZMAAAAAB/9sAhAAIBgYGBgYIBgYIDAgHCAwOCggICg4QDQ0ODQ0QEQwODQ0ODBEPEh
MUExIPGBgaGhgYIyIiIiMnJycnJycnJycnAQkICAkKCQsJCQsOCw0LDhEODg4OERMNDQ4NDRMYEQ8
PDw8RGBYXFBQUFxYaGhgYGhohISAhIScnJycnJycnJyf/wAARCAE9AjIDASIAAhEBAxEB/8QBogAAA
AcBAQEBAQAAAAAAAAAABAUDAgYBAAcICQoLAQACAgMBAQEBAQAAAAAAAAABAAIDBAU
GBwgJCgsQAAIBAwMCBAIGBwMEAgYCcwECAxEEAAUhEjFBUQYTYSJxgRQykaEHFbFCI8FS0eEzF
mLwJHKC8SVDNFOSorJjc8I1RCeTo7M2F1RkdMPS4ggmgwkKGBmElEVGpLRW01UoGvLj88TU5PRldY
WVpbXF1eX1ZnaGlqa2xtbm9jdHV2d3h5ent8fX5/c4SFhoeIiYqLjI2Oj4KTlJWWl5iZmpucnZ6fkqOkpaanqK
mqq6ytrq+hEAAgIBAgMFBQQFBgQIAwNtAQACEQMEIRIxQQVRE2EiBnGBkTKhsfAUwdHhI0IVUmJy
8TMkNEOCFpJTJaJjssIHc9I14kSDF1STCAkKGBkmNkUaJ2R0VTfyo7PDKCnT4/OElKS0xNTk9GV1hZWl
tcXV5fVGVmZ2hpamtsbW5vZHV2d3h5ent8fX5/c4SFhoeIiYqLjI2Oj4OUlZaXmJmam5ydnp+So6Slpqeoqaqr
rK2ur6/9oADAMBAAIRAxEAPwDol1eeab7T3tPqNuy3AoJYnqB/w2FGv6xr2laAumSWCm4NI1kFCCP+Cx
fy5P8AojQru+sFlNzWp0mQnlF/qrQYQeY9W1C/sbHWA80l1HOoSyKMity/1sVZjo1zrcFjbmDTEimZAHZi
N9v9bACaH5htNdk1rTYYkkuBxmjdtq/zdcklzez/AFWC2jNL64hDcD0Tbfl4Yj5eubu709jfSCWZJGjaRDVTT
6TiqWhPO6XJumhtjy2+1/zdjzc+eV2W1td+nx/83Yes5J4bUHTH0J4ty3xVjqHz8T+8gtV8Pi/5uyivntn5v9WXt
xDH+uSGUGgqa++OVY0FVavjirHq+f1qBBayp+zV9/8AiWCIbjzotPXt7etNgG/5uw7QgEMKivvjj8TEkdMV
SAS+etx9Wtedfh+Pb/iWL/XfOCgK1pbF69n7/wDBYcENTY7Y12KlVQd9ziqUfW/OSTVaztzHTej9P+GyEe
ZvI3mfXtX/AE/60dgFFJBy2FP5eudQPPluPh8fHCHVPLg1bWYr/Ub2ZrSMUjsIjxjr/wAWdcVee6Z5avtL1S1
1GXUIJ57ZuSRFzxP+ttkztrzVo9Um1Q2MM7XACfunrT/giMFXGk6NDq0Gkfo9TBcozvN8NVp26YLXytp
MMRit2lt1PQowBH/AjFUi1ma61gUvtGdLm2NIZk4mo/4I47SJNQ0uKtlpVZafvJHoCR/wQyY2yPZQRxGVp
uIoHY1JynkcuDyNa7e+KsfHmXXGQzRaQKLsVNAT/q/HhdA8P1o3qeXD9Zc1Zzw6nr+1kl1PVG0yB5YUa
6vKfBapXb3anTE7HzDZXttDzvoo7uT+8thICVI6q2+KoM+YdZgWkOi0jHUbf814VHUSt2dRfy+/11D8LjhT/
iWS23uo7oPLZ3P1iNWIcoagEdcVE5ZarJzAPY1HyxVIB5nv5omSfRn4sPjSi1p/weFy3MFpbyQW2hTelcGs1
QtQP8n4sl/1iU/HyNTt16Zpb9YfS+sTCIyGgBbjXFWMtdWCzW040Sb17df3D0WgH/BYu/m25kUk6PLWtOi
/815IpHdPjaUqh2BJoKn+XKaSdXVfUoCK1JoTiqRHzNeb8dIkBC7VA6/8FhHpupalp91c38+kSPLdHcqFIA/4
LJxLcLbpJPczelEOsrGij2y1uE9MTGfjEw2PLY4qw3Up4NYBlu9JnqU9NlAXp95xTTbm20jT4tIsNFlNmvxA
MF6/8EMmIlYmokPSo32x8UrsaMxFASfoxVhmoajay3UF5caLO1xAKQsoWg/4bCzV5bq5vlv9KspreaRQl5z
AHw/5PE4eP+YMUt/JY6XYzXoif05p1VhGjDb7XHjg6w8yX9zevZajZfo8H+4eR95R4riqAstXi022SBbK4mf
9slB1+8YpP5lEkclu2lTmKVSrnivf/ZZJPVatAG59utMAXesQ2MnG5aR5CPsRBnoPFuINMVYoktwNJOjRad
LDByLLIAKnv44zT9PW3dL6DSGluoT8DtxB/Xk2truK6tfrlvPWE9yaUPg2ORyB6izClNzy2GKpUNU1qZaD
T0BbxI2P/BYVywebf04mppBCsfp+nLDy6j78lUFzDNz+rzJP2JVgaHEkmLMyvKrv0ABBK+3XFWN6Vba3o
z3M1lZQkXDlnjL+P0jAt7o1/dalDqf1GOO7gb1FoRxJ+/JRe6lY6Q0UV7II5bohYkrUljg4xTVqNlO4qeuKsaW
TXBqH6TewiN3w9PqKU/4LEL3STqGoLqtxpqSXcdKCop+vJL6gkHG3PrANQuhqAfDH81WsZlAI61NCM
VYP5h8q/ptjdtZ/V7lF+0pFCB9+CtN1HVNKsEtbTSeSRDiS1Kn3+0Ml6sxA4kMBXcGuOX1FcDkSDvtvvirF
ZPMPmP8Aci20dZIz/fE0BH+r8eLtruoQLw/RLO79em3/AA2SSR5UJoStRv8APEDNIaUY/wCXTFUmTWtU
jtjIdMAYdF2/5qxb9KajSOT6iBIR/dmn/NWbXtcttCjj+sySSzS0WCFFLNv+1xUHI8mt2D+ZUvFlu7iaOEtdUj
cRxe1OOKsgi1HVwZRNYLRhsKj/AJqx9vqGuGQRmxQJTZq/83YIt9US+tfrsT1ty3wzHb/iWDVcNAZmkEd
uo5GUnb/gsVSqa48yP6nowQoBslT3+/AiP5vZaP6KuPAmn68H2WsaVq3qPb3SNHCxVt9zTqeOBE826SZZ
OR420J4JMASzv/krSuKtLF5kaOT65LHuPgCEn+OJppt/dKGnuyjjagrT+OGX6SiuIXvJl+r2Krz9aT4D/wAC1
ML7HzDDqdwE0u3M9iNjeb0r9wxVQk8qGeoGoye/+fHEj5Vtlokt9KfA0/5tyTqZalSAEP7fQY305QDxowPeo
xVjn+GbQGpu5W4dNv8Am3ErnyxZ3YRVvJo3r4f2ZI3XgvEkCm5NRiX1y1hlpJOgNNgTirHT5Ls5KD69KS
nf/NcWPlWyt41g+vSCR68Iz3/4XJKoWShjYFK1+Y/1sjc+p2F55mF0z1trJTGiL8RaTw40xV1p5Wt7YFvrMh
Nfj/zpmTygzSPIt7IofcL/AJjDO28wW87SNe8NP4k8EnPBmHjxama4k0rVE4HVEBP2BFKK/wCxxVLz5XEG
xnkFd6/5jMnlxCam9k6dCP7MTbSbiPURZadq8vqCPkVkq9PxGDLOXVLW7TTdXuIpXm/ueH2j7/aOKoO68
rpIAn12T4tuX+YwOfJ8SxiP6/Lt/n/LkmW6s47k2DzIbiMVKEjbH3lzb2Fu1xdOI4KbOep/1cVY/a+VI4fiivZD/
n8sdN5YfYreyc/Dt+rDm11C1ks5NRBIt4lLnlUVphFpOt3+uJJqNvcRx2YchI/tGg7tuKfdiqNtdDvbVvVW+J9j
Xc/dkP8AzL8ra/q+hzT1E7xujrGpoaBgf2s6Lb3cbxIzSLM9afDuK/jiGq6ymjOrXMR+qSAetPQlRXs3HFXy1/g
rzL/yxfq/5qzZ6Y/xr5Z/38n/AAJ/pmxVQ0fQL3TdQfUtSv1u55l4FFHFSPddh+GDdX0+W7u7Ke39MW9k3rX
EfEcTT6MOPRopbj9+ANbhu30O9jsgPXkjKgVA6/62KsetY7zzfb6hcxXLWMckpSKZftemh+MKy0wfpnlu80
B1TR78NprCssFx8bl+7qzcv14P8taeum6DZWTssU4WskZYdT1wzkhjYgEoadPiH9cVS60m1D15xqEKxwD+
5I7+/QYKG6/CdgcXeOo4lkp4chjUh22KUPbkP64qpiXc8t/DLIDqAtBXri3oodvh/wCCHX78a0ag0p9xrirY4ql
GINO+ZJF6169DlCIF+JjOwrllRsI1qP2/bFVwZKceXzxikK3xGvgcuOMMSOJI8cUSJqElemKrA3JwoPwjx6Y
Vz+Y9CineCa4MUgbi9QKf8SwyeMg14keFcTewspFBntFZ61qa/wBcVY1HrmiL5nlM+oKvKMC3ElAo8ePJs
kX6S0dvh+vwsabfGv8AXG3OjaLdcRcWMUhjFUPxAj8cDLoXl/kT9Qj5ihqC9f8AiWKpkAssY4yBu4IO2E3
mDXBosaW1nA11qdz8Fsg3VSe7df1YdxQRwJRFCxdAN9spY7dqtxBK9HPXFWEWvk3zW31q/wBV8wD17
hCwjjXiY678Ogwv0/yVaaxp1rJBJJYTwSut7cHkHl36rvtnR+Aaleg3yyo5V4gAjoMVYAvlfzVpGk6np+m6lH
Bp/wATwsqkzsG6/FSv45IPKL2SaNaWsF99alFTcGRgZOffuTh6gCE02Hj1+jAq6dplrK9za2yxTv8AaYctye/X
FVZ0+IFelemQH8x0v9Z1DT9G0UuLi1Zbm4lir8CqQxVuNfDJvqGpwaNp1xqd2pdbZSzIgqc5HZ/nBai/u7y20
6U3FxVF4wseQ/yt8VekQ6imsS2/1Ob1LSxh/wBKTYn1VFPi41wot0hjgvPMGva0XeV2Wytkk4+nT7KqnJfiy
I6HrPnHTri91DQtC+C+PqMkxUKWO/8ANi0cPn5r8anaeVbWWdviYTS0RX8VXkcVZTq1/aywadZa3dGCy
4meSFmo9zTdU6qa4u/m/SdYsI9M0q3cX81EitCPjhUftsFJP4YSXMv5n6iIbu/8sWEt1annbgvSjf8ABYrZ3P5q
y3pujoOnWM0tEmueXJin3kYqz+CNreCGzkflIqAPJ74X3et2llIbQXMdver9kz0VCPBWY/wwzg5tDH9cX/Sa
fvCvSuBrzS9M1Rfq+rWiXMX7IfkCPuIxV59qvnq28j6l9ZlNtd2moH47W1dOQf8AmbbIrqH5wyyeYxqn6Km
mjtkKWcYIZV5ftfCKZ1Ky/LzyNptXtdKDOzcmZ2c/8bYdRaTocAKwafEn0H+uKvDI/wA7vNvxz3EMQiB5e
iAA6r/yLwNb+bPPGoC91+ASfUpRV5E3on7QVuHHO5jyx5ZllkZtNTlIKOfi7/Tgm30vT7GyOmWlsEsz9qI1
NcVeA2vmy6tzALT63PHcnm9hFNUn+ZuK4K1nzZ5h1b0ovLmkanaC3NLoPzKOv7SjZs7daaD5fsrj1bXT0ik
6+p8RI/4InDODjb1S3j4Rsak06nFXhOlea77ToJ1tvLOrJdyoQ0nx8A/81CcBWPnTU7G2kWbQdXe5kJP1kep
Wv3Z6GkklPwgbfIU/VibzyheCjdeuw/pir5hv38/Xhju7pb1zI3K0eRXLx/y12xcf8rNef6vNqt+soXkoHLjT+X7O
el6vKVPEfIjK4D1KmNS4703xV82w65+Z2hQxwW7TUnalOBYg/wAz8kx+rX/5mxNHZ3F1I8t+QPUgU/u6/
wAzKgz0cY0LFmiT2JyhbxRoQYF+L6cVeKeXPMGueWdQiTzc95erEv7pLRGYP/rN8HLJ1rV35hluIZPK98
qvqC1NnKKmAH9ptmpkzRTFGRFEvwrVAQDvhXommPayXV7ex11C6Y82B24dhiqtpNhLptksN9em/u2FZ
5iSRU9l36YIMq2kE13IOQiUtQdyOgXFPR4AcVO/bHKgoV49PuxVIvL1q1+0nmLV0BuLgkW8E2/pRj+VW
p+rCyS01jW5NTPl+WLT0eQRSySIORXvxNDtkwe3V1UqpJH0DExFQNGqgV3IrQYqx0R6gJrPy1La+nYxg
Ga9i2RiPoH2vniPmXSNT8yP+jrDUG07TbVaPCtQZz/rL/XJMiyF+DqFQCgNR/XFWgQlfVK1TdPiH9cVY1
5W8vHStGk0+5hVLxywWc9aH/WypfKM8C2dxpNzCs1s1ZknTkj71/a5b5JHMR2eRQ3UfEOmMIhZDzlQDr
1xVjWvWOr3SyQXdub20li3S3coA3yUDBPk/TpNI0QWkkZgYEn0jUkA/wCthub3T4AP3wHE9txiEut6ISW
N2A460Bp+rFVe5hF7am3Z2jB/bU8WH4jCM+UoKcE1a7qN/wC8an/E8E/4q8uKaG85OdjRWoPwx0nmfRB8
NvznY+Ckf0xVDR+V7FQaajdSP35yMf8AjfBi6LYQOo4+s4HWTf8AicDL5is3YiGynk49SBT6OuKjWZHeia
ZN02Ykf81YqmMq+nC8cTKrMpEQ8DkO1Cwu9P02IWtn6mqczK93HWnLsGWmH0l/rDEelpew/mI/5qxB77
zgn7uHTYRvVGJB/jiqT6kl5qXltbnzJYqb8yIoeMfF6fL9riEyQWHlzy2v1URWvpmMBkkBNSf8r4sRml84yK
A1tb826g0p+vGxp5neM8hbxP0NAcVRGmRudbv7q4iMQ/u7d99wPuwFeWOuyazJc2iItVpDcSgn0x/k/CcWj0
3zMQQ99ANv5f8Am3Hy6Z5ilhpLqMY4n4OA/wCbcVSi7/L2RZzrEF/PJqIPJ05PxJ7rSp2+jBOpHUvVt4r7TZ
L2NQpRASIwf8rbBsOma8ZA0moq1RQqKf8ANOLDRbgkrcX8pQ9UFP8AmnFVTU7P9JaK1pBPFYyy05qS
AAvcYSQ+WLLTPSi03VYra1IpdxcgS57ldzxw2j8raMkhkYzSu387/wDNNMVh0DRFJX6tUe5b+uKoJ0tLU
RW2lanDAw3f1Crch1J6nI55g1sa3DLpUd2fq8LASsiA8yCP5flkxl0TR0IkSyX1B+1Vv65kgtLVSbe1WNyQS
dz/ABxV5V+gbP8A35L/AMCf65s6t9Zf/fa/dmxVD/4c1CQ8v0/M0fco1R+DHFh5YtmNJr64lPd+W2cP/LzzN5
x015dQlvDfaSGCXMFw5Llj/JVWzqvmnzsNA8vPqkluedxH+4jQ/Eteh6YqmjeVvLnqhpb1mk95VH8cbJ5J0W
ZmIupqnvHIGp/wNc856C+rea9Z9OfWprUysWossnw8v2fhK51vRY9Q8gNIrXlx5hmujSCy5M8i070YtirLx5
H0aLb61cn/ACy+aTyXpMhqbm5Wg7PhLaefdd1BZlh8s3JeA8XipvX/AIHJDomparqwaPUNKl01wKgvXf26
DFUPD5N0eGrJfXda92wRJ5ak4AWOq3EbnvXf9Yw1ETftClD9OKCMgAo3EnriqQN5d1hfs+YJ+Y2cV/5ux
8Wh64hLHW5CANhX/m/DxY+JIryqdzlNH1XluehGKpEnl/VC9Zddnqeyn/m7F20K/wDsrrlwCOor/wA3Ybc
AvEg049T44qIyxqpoW7nriqR/oLVgvJddmNOzHb/iWKLba5DvJfiTsK9/+Gw19MluAkrXCa/8yafZagdPktbm
4mhHImNKp/scVV+PmU1KGA07Hw/4LGBPM6vxIgKNv7/8SwJF5xsZm+G1vBIK1j4UrTF1816YSPrKz2rn
osopT8cVXS3Hm5jSO1thGuwr3/4bEvr3nRFKnTLY/wApB/5uw4tr22voSYJSwPQ/5nFgtEqJTUbHc/1xVIU1
LzjQ+pplvVew/wCusEnU/MbJGH0tRy+0RhgVYyV9U1bc/wCdccsjE/3hoDQbnFUALzzBuq6ctR49P14EN/5x
L0Gk26nsxP8Azdh+omdmUyEbbsdgB44Saf5r0/UdbuNDsnaaS2X95ck/AT/Ku5xVQa486ykpNYWXpsKFOo
P/AA2KiHzDDEot9M05SPtHiP64dFnqQrHkD36ZYeG2KrdzBXf7CMaFj/k74qlC3PnJlIEFslO4FB/xLGep5xI
5NHbgjYUPWv8As8PJEuGPwScIl3JOwp/lYwBzQiWoPSp2xVJpLXzXKUb61Hbmg5AE/wDNeY6b5iLep+k
+vTfb/ieG6iRiaygr03x/HgK8vhHSm+KpINM8ytNWbU14r0Ujb/ieKfVvNSx/u5YJWHj/ANd4aFZHohNSxqH
yJeYPMt1pvmLTNJ0yQyeowW9HZB+OKpzFF5pdau1utPD/AK7xz23mArQ3MS8u47f8NjvMWrL5d0yXVrh
XmVSBHDH1YnHyara2ujxazq062Nu8YkZZSARXfiOVN8VQ503zFTi2qKgO9QP+b8S/RHmE7/pgkHv/AJv
gXTvN0etXSRQ6bdW1m+0N7cJwR/8AVw71e8ttHthfXkhSAMFAFNyenHFUrbQvMZen6bYD5f8AN+O/w/r
YADa5LX2/66w7jcuiykjgyhg52oD/ADZkZnJCMHoCQf2f+CxVJv0J5gLcF1uVkPUnt/w2Jt5f1c7HXJudd6f9d
YK0O71O+W4kvwsISRljVN6qD8hhov2ioNfDFWPjy9qYYg67cB+1D1/4bBK6HqTRcW1Wdj3au/68Mz6iksz
BUQfHK37I8cJpb/UNYufqXl649KJN59R6g/5MfX9eKqz+W5lhHqancHfx6fjmfRpyirHqc+3cn+3AFsNZ0rW
otNk1RtWjnHOVCoBi/wBbc7YcaxqdvounTapdI8sMPSOLd3Pgq4qhP0BdunCPWJxJ3avT8ctfLt2Ca63OXIpz
r/zdhdZ+dLi4ijnby7fwtJQoxj6ocPJL4wW4m9FjdTf3dudiCehfwxVBjy3qqmq65cU7VrT/AIlin6C1M0L61Nt4f
9dYCF9qiava236QW8Mx/wBIt4KNHAP8psO9UmuLWyaS2INwx4wofsljiqBOgagQWbXJ4oj3J41/4JhlSeXH
kgCHVJy56vXc/jhS3lXzFqMPqeYvMDRgMHjtbY8FTwXkpXJJPys4oLZZg1668bcMQOm3NsVS3/B8JWs1/
csPDlviM3k3TJCfUubmoG3xYlFpnn23vBcNqsF1FzrLbNsqp/rUwxuddT6x9T063k1CetHeL4ooz/lNviqDh8l6
PwozTv8A5Tnf9WCz5c0iNRSJyO1f9rEDe+bIrsWb20J9UVjmDfAP9Y8cRuL3zha3UVkYLW6llFVo9KD/A
CvgxVMRpelqoAtRx78v9rN+iNKY1NlEPag/piQvNWsoZLnXooUjJCxJC4LVP0DBN3dQWNot/eOIoWpsSA
ST0xVZFpmnxI4js4ozWteA/pgm3t4ovigjQH5DCjV9Rk002V4lzE1jckLIGYVFenjh3DCXINvcI6MKpxIK0+/
FXK7Ka+mB7gDLaRjWv0YVwakb7U59Os6vFa/39wN1591wyCkUAao8TirbSPwKkGnh3xP1YIp0tnuALllL
JET8VMLfM3mSx8r6ebm5mWS7l+C2gqKhj3K/2ZA9L8wJB5jTUbwXGrahLGaxQbxpy6D/ADGKvUzzqGo
Q9DlCrD9eRcXfmiTW7P1pEjs7ip+qD7Sr/lbDJU0TK5VZOvYYqt4lCT0Wm5PTGpQkgfECdsKdT9fUbhNJs
LjgkREl1IprUfyfDg2Vm0tIkBLu44wRbVr4tiquFZN6b49Cxb4hQnIjo17dWerajFrepLK4blBbg14qa/D1w6vN
Unj0y4v7dfSEYPCSb4an2xVNiOLUcUftXFDt9paV6HILonmt1tikzTa1qUxJj4LWOLwVmWv6sONEXX2e41
DzDcokQr6NsnRPwGKsiKczsMY0IZwnEk/LCTVIdY1Wx9by9etZzKf7xlqCMj02nfmF9WMltr6vcKQHVkA
HX4sVegfUR/Ic2cz+r/ml/wBXdP8AgP7M2KsW/Lfyh5pgiGqxwWtxaO37u1eU7EftMajH/mD5T8+X8x1q8uL
OG1RfTjtFkJ28KUb9eXL+S3meyhCabrdwj0+FPVKJX5BlwjubX8ztAjl8t3Omyaik5/d3JDS/a7iQEjFUPoF/rvl
6e28t20Fra6m9JhdTHkrKencn/hclFv5k8/P5j9G3uLU38kfGS6EYMKj78KbfyDqmhW8N35h0w6lqE9PT5zKS
v8qitcnWk+X9UsLVI49FKrN8bHmKivbFWM23mLzZo19eJFfSTXUz87yUxKYx4mLZcObXz1FqV7BpyeZJ
4ppPttJbAKr915GMjJUsOsIghm01IwAAXShNM0nlvSNehe1miWMndyIgpr/rMMVdpeswWbXFtLqf6Zvqc4
URQP8AgqKmH1tdy3Nol5dRmCRjvH3H4nIrpP5X+XNC1FdW0ySWK7iNQFICn2ooGTAySuearX+euKruY
EXrJ8SAZo5A68ehbcYmysgMxKwwqKl2IC4A/TDzNTSrVtQod3FREP8AZ0piqaAN9kDlXr7Y24vLaxiWS9
uUth3MhPT/ACaA5F9T1jXr50s9PRTNUh4oDX0/Dk6mmB7T8v4L6aPUvNbvf3se627EGJB4UblXFUxuvOK
tfW1joVjLeQyvS5vCAI19wzMG/wCFyTFuNGQLsNzSp3xOHnDa+jbQrDHxpBElFFR0DccIRqnm635LL5eS
bix4uJgK+Hc4qmX1x59d+rxKoSBKyGm5rg+Vo2Yc4kcU7ipyLWl/5xguri8fy0i+tT/d67AfTi8et+bnkoPLiqp6
N6yn+OKp81AKKBGlOijvlAyREUHJT9s4EbV4rO1STWzHYzOaGMtXEovMWhyzEwajGynqA2KpoQK81
O/hjY1dyEEfxE74ja3lteBjZyCVAd3GCGBIqhILAgkdh44qxHzB5t5ai3lzS7SS6iG2oXEY2Ud0DMR+rApuZ
NL1XTBpejejbOOAjY/GfEt8fXJZpWkWmhRPDZsI/rLmVncgSMx+7NqOlrq09s9wZI5LR+aPGab/AOU2Ko
PzNrUei6FLfUKzEhYUpU+of2cItYt55tEsvMmtxyS3duyzR20FPhXb9n+3JjcWsV0/p3MKz8SOCEhunfvvlh7
4TcTAPSUUFdx8sVYte6jeeaNAvLtoZLHTI4ecKNRZnYU+1u22HmhV/Q1iJQS5iBCeG37TYNuoJLq1ntZo+
AmQrXrxB/lwu0+yj0XTE09J/hSpWeZgCfbtiqKT00JjCkHqcEI7cR6VPTPWvXC9tX02I8by8gicAbmQf1xi6p
pElXg1CBt/sLKu/wDscVTFryC2iuLuY/uIEZmb3AyGaJpq6hpOp+aJ0rcXUpuLZh1EaHb4f9XJa37+BrZog8E
6/HSlGH+TjLdZbUi1toaWqIQU6KPZlxVjWja7b+etUguLNzLpemrxuEZeJ9ZcV1jRbfzh5nhF8a2OkUlWE/Cp
P7PLrkit7WOy5mwsEto5DWT0wF5Hx+GlcLNV8uWuu3Sz3TTQSoKOLZ+AYf5WxxVdea1Z6jqtto+nH1Vtj
zuJFFI4x2HbAHnWfThfaPHqVx6dnHJ6koatPhofh2OSGw0xNLtTaWNiIo9qtQcm92K0rlXlnaXhRb+xjuPT3
RnUEV/2QOKsa1DULjzpomo/opnstMhHGKSnGSXj9/w7YP0/U7PS/Jto80tJmj9KMCrO8nTD63BjjZREkcZF
OAAVQuR6Cw8m6TfyXHrK925L+gzrIqnuY1C/DiqZaJby2ulxxSD4mPqOTud98MvWQNU7P28MK7fzJplx
MY4vUQjq8sbLGP8AZMAMHic3KepaFJ4yftqQQMVSTztPfjy1dWmmuqXt7+6hL9CW+HIRZn80fKWgJpl
w2nW8AWkNyz1k33avEH9WSDzZeeaLnVbGw0vy8btbRhN9baQJF/qsWoMVv7zzJq0iHU/KMd0kVGiYTo
6hh9+KpT5e83CCNlW6R71t7uTjWv8Aq7YA1LzH581/U45dDtRLYWLVUsqhXf35PktivvMiKVTybbQqwI
Uh4+lKfFtkZtfL/wCZVulxBI4gtpXaSKOB+JQE147SYq0nmj85rNp3vtLtnj+0n2BTwU0kwsun/OGRE1u+SzS
2mYAR8gG4t2qp2yaaRaedrDTmsbtTe82B9SWSrD2+JsHtcedHElrcabC9rIvGhcbD/gsVSJYvzP0+252EGl2ay
AH1GcszMRUeOR/X0/NTUZNP0zU7i1iuJ25w/VxTp3avLJPZeX/MunTGSKP68hPOOC4lBWI/5PI4YPd+ej
Okk+iWzSIPhkEi1Uf5PxHFWCR/l35ze9V7u59SVDy3l+GowDPaeYtX8xPaaxq0dve6eOMDueChT2WinlnTz
qPngyeodOhCU7yD/mrAV9ea7cSf6Z5Pt79SKNPzj5fe1cVYzp3lHzfcRXZ0zVklWYFXlZtmPgtVGK+XtH8x
xWh0SbWYtPnhJ9RP2n/yuRVq5K4tW8yWkXpWvleOO3WnGOOQDf8A2OB7vUdQ1Ikan5RrIv8Au0MpYf
6rcTiqUS+U766mitU8zSzXo/33x4KP5m/dDC3Tfy2fU7+6e48w3vqWremrKygn/K/u8mVhqr6ZEEg8uPbo3Uo
Kv/siq4JHmNau7aVLF7BGqf8AhcVYXL+XdnNrsOmyazey20UZkmLsN2H/ADzx48jaZ5i1R7JrqWfRrD4PS
MjBnf32yXp5lt0BZdKnatfUcxtWn+txyJzaN5UvJpr6CPVNOuJmLs0IkVK/7GPFUxl/K/yjJEbeWG4YHYK0z
kDwPXIkfy4az1ddN8t69dBm/wB6wWDLHF/KGeM/Fk/t9ehtrRLRLK7lKJxSeRH5N4H7OA9K1O70WJhBos
s0t1IXkcght/oxVPtF0q00exTTLMk8RWSZ/tSP3ZumLaxrVh5c02TUtRfiFHGKMCrM52Hw/PCs+bJ0cC40Se
N+wAY/8a4FvdRsdTu7e9u9GuJ5LT4oldG4qf8AVZcVQuj+SdO1S7j80+ZoWnv529W1hLkLEh3Sir7Hxwy09
rIeaNSggVYWjVaoB2wQ/mW/mAYaNLwHTqPl2wDFqkqXRvV0CQXMoIdzsT+GKpXqUnm+88zS2Ok26
W1nKgU6nJQ8F7hRU/8AEcVh1TUvLSSeXuMmo6lcVFreMo4fFt8bVTx8MN/8Say/7hNClp3BJ4/qx51rzIq0t
NAV0H2i70Yf8FTFUPbQz+WdJkdovrmpTVd0Q1+M/SuEMPkfVtZf9N6rq0tpdzH91bRleEY8PsP/AMSw9/S
3m0kH9BRh67ETD+uKPqXnBmo+lRgf8ZAf44qk3lXyyNJ1+9a7g9WQja6d+XPrvgnWNQtdX1+PRWBe2g
WrQLtvhguo+bxVpNKjY9EpIP64jb3HmK0upLiPy7CJZvtzc15frxVB6PqUnlia50u6sj9XLGS3liAYkHszVx+r
a0uqSWxuhJZaZzHqFh8TH/hsNE1DzcCzHRovasgP8cTnuvNM/wC6l0mCeL9pGYED/gjiqjqMt0fSHlvVYV
mYAQxNuKf5VVw30qwuLSz4ajIJb1zymZOlf8nI/bQahpty11beXYvUbo3NaY+613zfHUroIqSDX1e1fnirKv
RT3zZDv8R+bv8AqyD/AIP+3NiqO1zz55a0q7Fg9wb2/anC0t2DHfpsrfwx58062tsb06C4tkFau3x0/wAnkn8cD
aLJ5ObUFit7BrLVYt19XkSf9lyIyS3Kx3TBpgx4GoA238cVSHzDNpl5ottrmqF4Xt6TR2gP71u/HjVcZZefrG/t
UurXT7tIePx8lKkU+nAP6P1jR9Vm1y8t11O0Zvikr/vPH/krVcmFrdwXsUU9gOUEwr0AxV1jqkOo2q3Vpy4n
qG2b/ZLvi8ciEkUCHqT0Jwi1PzVoelXBtkWSa6H95FChNPEs3TB1pe2epWy3tsSUf7NftV8OOKo0seVE3jbt
44B1zWrHy3pr3+oMFP8Aui3qBJI/ZeLUwRdz3kdjcvYoPr4jP1RZPs8u3LOLP5X/ADLv9bGv+Y7NL6aIEw
Qq6iOP/VUEYqzyHX7bWPLzweZVaKa7JZLSFuJCdlaRSmEWl6b5o1TUIrPQL6bSvLtu3+lQmpaQd+MlGr9
+CfKttrl9ObnzBb2wtHYqLS32av8AxZvXOjJwVBDGojEeyIvQDFVKzsLPSU9DT4gqn7ch3dj3LM1cFVAq1
evXKZqrw964wuhZQQSwO3hiq8Gu/wBkDoPDAmtaxZ6Bp0ur6lITDGKpCCOcrdlVWIxS+1Gw0uzm1DUZ
fQtIN5WbqT4DIfon17zZrf8AijVIxFokAKaVbNsxH+/GUf1xVMfJk3mbVvret687W1reb6fp7V5RRduey75JQ
7RoQspAFBXvjJ7yC1t5Lu6m9GAH7VK7f5IphS/mfSI2hNwkscEzBIrgj4Wrt0rXFVPzZqOm6TZm81nTfr1vT
aXjyofwwFpGpeR57WGaOwjjnk+ynpgE1/2WB/OvnWz0eSHSrvTrqW1kKv8AWI4+aMNjTY8sXh87eX5Yo
Ht9OnKkD06RkMKfTiqfiWztmhsrG2EJuByPAUoP8pcFX95Hp8AZqPIfhjjFASciE/mE6hew31haTwrFtMJFF
WH+TucUm1W7utftb9tLmaxjjKhdq8j3b4sVW30cvmOeOz0ySf6xE4a41BSRFD/xWvEkVwTr8fmkXVpDpV
ykmkooF8Eelxt1cMqk/jhaYJbO5mkia6i0uVzJJZxcefM/5TDp9OB76Hy9qFymoxx6jaTxrwcIRQj/AGRO+Ksh
0uHTr+3lTQ7+UXINJGlkLuh7/tNgG40ctrMekJqt2/KP1LhllaoP/BYH0XVfL3l+Nn0zTr55JG/fzS0LFv8AgsXi
8waRZ6nc6zFp92bideDgrUf7Fa4qnGj6RcaB60U+pS6jFMax+sSzIP8AWJOC9R0ix1SOL68zfCaoEJWv/AkY
Sp5206Yb6bdAjtx/5uxzecdMYhTYXfD+fj0/HFVmr6boVhJZWiaZ9cuL2TiOVWIA69zhs3lryyjEx6dHG9BV
kqN/vyNzebLKbX7e+ks7lbaxRhBJw3JfY/DXDCTz1pMbhjZXTdDQJ1Pj1xVF3sjwa1ZWcEwg02yiM945NA
ABWnL6PHIjqnm7zRr93bz+TNOeTS45+JuSSFuKGnIcUccf9lhqdW0eWe7utRtbmaO9HD0elF8PhIODbPzhp
dhAljYadcRWsIoiBNv+GNcVXeXdU8yS6jeWnmR4I/TAMSRU29vspiHnvWLOAW/l5dSbSby/+L9IpT92Pe
pFMCrq3lOPV28wi1vTeuOEikN6a+/GuE2sa1qf6UmvdBsodRtLtQHa9Vg0Y7heJGKqujeXfMF+5hs/Pb3otm
BkcUKOn8vwsc6LCsvprE8nMoKGTxI75GdK17yvp9gqxW7Wz8azxRI5HPv1Jwenm/RJUEsfrKvSnpnFUfqs0
dvp8k1wXNvEpeb0vtU/DItoXmDydeW7XsdgxmVjwcpzY/7Llh1N5m0O4tZbWSd4vWSgrG3T7jgfT/MflPSrJ
YLUtxg6kRtVie/xYqhp/M9rqt5J5c07SmErpzb1QEBX/J2Jw00u8ttOtpLKaD6j9TXlIlftf7JqZG9c8xSTajDrPl+
P1H4mJp5ozWNT14rlXV7oN5pL2czXMs8rCW4uACCxHxEL02+jFUzk8wapqU620cD0l3gtFf02ZP52ZRW
mG2g2Gp6Yk7X1yZPXbkluST6X+T8WR281jypq9pbw3S3trJAvCCeBWVwB9+GFh5j8t2trHZC6uG9I7SzK
S5/1uIxVk7u9fjY08c3Mum5JHamR+6836TFDKbKRpZ+P7tHjahOIaN53sLm0Lay31S6BNYljant44qyj1FCg1
3P341nZj1yIr5+0madomR42VqeoyNSnjgv/ABx5WaUwG6cOB1Eb0/VirI15uxC7EqQPn2wn0zV3nkurbVZxB
PaOebyEIrRj+XlSuJ23nLytN8AvyGG5/duD+rI5qupeUvOF+jXt36Wnaea1Cujysv8Aqj7O2Ks3ttQtby2luoiBbJ
UJM5AVj/k9sKrHVdcnjlRPRm4cmV1IAVR/NxXCXXte8vxS2cCSG50hEAjtIQwIfpVmND+OF8UehRRTyaf
qItY7pv8ATI5Q7N6fguxxVluheZv03dPbfVmtZYqguzDjIR/Lm1rzpb6ZO2mWUD6pqe3KC3o/Cv8ANxrx+7I
e+n+Un1W0Sw1eaG2EZpQn4W/2S4M07QNG0O/kutC14QG7qb4zAtI7H9peSEYqyXWdf1PSrGyvJIlT6wQs
yMRyUnt8S4a21xcyQI9yoDuARQCm/wBAyL2/lvyotyt9eanPfPy5r67/ALsP48VAwxm8ywW119S9P1I/91yrT
jTt3GKp6ZmVfTIG/XYf0zFyVpRaDolBT9WA5b6H6obsOrTDpECP64np2pS3ZpcIkCUqKstR+JxVFtO4IFA
T22G34YoJpSdh8zQbfhhZBqV7LdSQG3SKBGoZyy/F79Tgv6wPrX1aMgnryqCP14qilkZnKvQmmxIFf1YR6
/5iGl6e1xbkSTBwshouw78sNY7iP1ZFYUfiRzqONfvwh0vy89tc382qzR3UV0xMUIbZR/saYqmOl+YdM1Vx
bWFyJ5lQNJSnEGlT9knAmp+ZotOkljt7WXVJLcc5zb7iMfMVy5fLmlPcxz2biyES8DHE32q/61cBzeVrqO9V
dK1IWukT73lvUGV27/Eyn9eKoq283aPc2J1T9ILDD0aB+IcH+XrviOteabizsPrWhQHUrjh6ksCsKKnj8IbH6h
5Q8vagFBiVJIVKxEMR8id+uKaJ5bsNG0qbToJmdp6iWZ3BO/ZcVY5D5x8wzaMvmG6tFsLPmFCSkBh8XE
/aUYaRed9I1G89HT76OVIIfUuVUqzFqcqDiThtceX9IvtIXSNQAlt4wVUBqGp+7Ce28ieW9M09rTS2W2n5c
hdGSrU8PiqPwxVQ0Lz9Pr9/Jax6RPDboxT60TsOO2+2S4VBqGPXrXC/y9pem6HFLHHdK5nPKdiwIr+GLQ
SXPryJcBDbA/uDHuTiqNJdKHkTXKJZmBX4fE5SygnvtmqrUBNAcVVFkFaHfGsweoY4wGNSaVwNcF+J
KDoRiqL4ReIzYWc7jwzYqxzWNVuPMAitLW3jgdXDtdyUV1p7qa5KINUsordIjcCW4jShpU8iB1yFJ+USQ
gonmm8/yuVN8Wg/Ku5tmaWDzFcNtRCVHw/8NiqPs/Ptiv1izS2lkvmLKqSL+6b574U6r5guPLfl+4tI50Gp3r
GQJFXjCr9l6UxC6/KvzQSZrTX29UftMo/4L7a5DdQ8h+dG1+HS21KOW6lHJJHpuF/1pMVemeX9csTo0Fj5
fSO81idf39w60RWPVpHNDmg8p+cNMvGl0m5gaGdCZWldqiQ7/u+NM59cfl1+ZkF5BDHcIkTELJPatwPH9
rlSTJPB+VGu2pT6n5vvlkUA8XfkAf8AgxirKNM8zyWbnSvNcLWmoQkhLoDlFKP5gyljXJFbX8V4DJasXQ
CgO4B+/OeXPl3814VCjU7TVEhNY1uEoW++fB+i6z+ZMOpRWGsaJbLZMKSXcL0ofkGOKsxh03T7WZ7y
2hAuJf7x/f2wSQOJIG43qcuaMp8Td+m/TGpSZCtC3yxVoGo7dK+2J3eo2Gk2L6jqTiK1iFS1K1Pgq9cLNZ8z
6F5eRYr+cS3rf3VhD8UrnsAqhsJINL1HzZdR6v5qg9DT0+Kw0jtQdHlDE/qGKoeHTdR8/alFrOsoYPLls/Oxs
gaGanRpY/iXwyb3U9paWclzOBDZ2ac+Kjai9uK5SvVfTioFUAIg2AA7YT+cvrUmgRWdmnqPPMiToNz6f7
WKqFhqVt5g9PXbeGS45grZ28opCB/MytgnUfqelomq+ZZFIB/0S1pyiEnbitDh5ZwRW1tbW6IsUUSKFRaLS
n+rkZ1DSx5k16SLWrT1NKtV5W6tuC/83xV/VirX6SuY9as7vUbuE2t4nwWQBdVHZqb0ww1TzOmlR/8AH
Nkcs/CExolGr/LuMBf4WsrDVrO6023VoekokIJX/V2GGNyt1d69ErDjp9slYyehfFUVaat69o15d25tOC/YkUf8
a1xVb6AwLdzsI4n+xUbH32rhV5ibUJYraOG3NzEJQ06jrQdvlkcvtYuJpZmhuIVFRCNLm24jpVeRG/0Yqzn6
7aOwiEq1IqNu33Y8E8gV4iM/t0G+RvVrOfWLRNAtENrD6KtJdJs1afZVtsJIR5iutJMN/bS28Wmv6UIWpeV
V/b6nFXoBnQvwBQEdQAM1zcra2z3bKGSIVkCgEgeOR7Rbm3USLo9nLPdhCXluKhS9OnxBf15GQddna6a
Oe4tdbuJON1ZOjND6df2WqB9n/KxVnGj6/p+uRPJprcghoQ6cT+rDAyclovEEewp+rAtrDHb2kUaQrEyqPV9
MBSWpvy444uBSo4JiqISR+6r9wxC/v47ARoojN7cnjBGQAK+LdMExLR/i3FKgePtnM4/Kp87eYNQ1HzTL
PZw6fJS0gjfgAg/a5GuKsp1JmW/sLYTepqhcSSpHugTJBe39rYcPrBX1pB8EaqCW/DIt5bt9O0JNUnsqyaXC
CyXEjc5GYV2VqVp9GR1RLfX02ttrMcLXFfq0NeRhHj9rZsVZ6mtQ3DUFo8e/xh0X78Vl1nSIHS2luIo55to4
Qu/4DI3b32o6zH+ik1FILOAUutUrR5T/ACLyYYC1ryx5W0m9028BL6tJIoty5BZx+032f44qz9fT41ES0A2+F
d/wynZCtPSQHt8IyNX2qXFprEM97L6OkBaPK1QoYfT/AAxXT759ZkvNQtJQkKKYrR2NEZqbPuRiqelI1H
Joo/aoWuNpC4oYIwe3wrv+GQrQ2trjUHsdZvmm1u3YuFRiYyvYL9ofjk0KspHLp28MVXh0T4Sigf6oyi8akg
RoT/qjGE1c9zjGDBqrviqsHDqeMa1/1RiXpQbcoUJ8Sq/0xRCGSo+E98viSCtOnfFVpS33b0I2Fd/hH9MY1va
OzNcWse1P2V/pl8Txoh37+GMVeZILdO+KtmKxqG+qRkH7B4rt+GNe2smWv1OHr/Kv9McslKggbfccx3UB
f2jv7Yq0lhpzKf8AQ4R/sV/piYsNKYUbT4DQ0+wv9MEgFTxO9RSuJF6fuv2hua9cVWjTtJi3Wwh3/wAhf6Zj
p2l8C6WEX7zZhwXf8MeAer7AZayVNN6Dpiql+i9LKiJrGKij+Rf6YlJovl6agksYvf4R/TBhkoeRHH598RJJk
2PX7sVQkvlrQHjSOSyXj2oB/TMNA0I8YxZqFQ+A/phk3L4e4GMJ3qR8sVQL+XNCY8jaKKdP86Yj/hXQZ
W9RoCvy/wBrDY1YBRu1cRL0m4MTsOmKpVP5U0B9+Mij2P8AZiUfk/S4zW3lnRD3r/Zh0ytIOKffmjMw
XgKUU774qks3k+0l2F9PQDpzP9MR/wAG6WKf6TcEnr8f9mSMNxGwqcaGNdxTFUhTyZpocStcXBA6fF/Z
j/8ACliW9QXM4bt8f9mHz8ioFaL4jGMvIKa7A4qkCeULBWY/Wpy7H4vj/sxX/CemCNozdTk9m5f2Yd8AD
yG1cTKlSeQ+WKpR/hPTAgJlmkI9/wCzMvk/QWUtIJGfwr/ZhsCy9e+NNWFOhxVKX8peW5I+DROv0/2Yb
WlpbWEMdva/3afzbnL24gncjLb4qGvTtiqsGTmVIFD3yiyxua0AOI8/iBNAB2zP+8NSPhGKq+ytVRUHrlkCt
DQA4iXC0Kn4O4wPdtLXnH022xVMOCZsJvUu/wDP/bzYqkXk/XLrWfM2r2ZV5dLgC+hc9QWK7quRjzp5
w81yeaToXkgSNJbp/pMSrzAB6Hocmujx2XkvygZrtuDyBmkdfi+PoD+ORA+T7eLTbjz/AKFrLQapIjTNKW
HB6/7rdWRsVTjSNI/MO6ks9TuvMUclmhH1yyCUJp9tK5J7/wAupqHmXTvMMcnptZKyGEV+Ll8sLfy+u59
W8qWt/drS7uWq/HZS3c4rf6lqn+IB5fspYo7Jo+V1O32l8VU+P0YqyglSZIkmVpSN41arL81xiKgpt8Y+3kTs
YNITzAsujNIfqyH9I3TmqsB4cv6YvpvnfSb+e8ZHd7e3cxKyRk/EvdsVZBd3FnZQPe3svoW8Qq7saf8AEiM5
pq/5wreXD6N5QgluZzsL0UZB8h8WdIltbDX9IltrhPrGn3qFXI2ND4eByD2X5U2Oh3UreWr423qDdZv3hHtu
hxVA+X77zPYz/pLWVvNWuJgQIFVliTw9vww7kj/MHzCrtBNH5etwKKOPqOf8r7K4cado/mS0miNzqyS2E
XWNUAYt3/YGHxeORSKk+BOKsZ0fyTo2mst/eL+ktY/b1CerGvioYnjkhKqfiYlnUf5jLHIA06UygWoB361x
VeIoylR8LjfCbXNeGh3Fvarp0uoy3G6+ktVB/wArDliWHGlTjkY8lowLA7D9rFWPfpzWHY/7g5VBHi1P+I4
pF5hvPVigutImiSQ0MwqQPwGGBuL6bzOLaKatvDFWWPbYn6MMZGkQFXJoT0xVSCpTxDdPEY30kX7
RLA/fi3wq1COoriasqGpXeu2KtqFVPU9XggBMj9gP8rIxpWoaF5j1S7gXTU9W2fil4Ap9Snf4cCeddT1yS6g8
seX4o7h774rkGgKx/tbsR4YzT7fVbPzPFYQ+lZ2tvbgzIPiYtT+bfFWatbpEo9RgnhvRspebVIqaDwqDnIGt/M6
a7cebtVeV9FtpeENpHTlJQ7fDQf8AEsmsus68db0q8ugljo138CwNQylv8rjX9eKspiiCKXSke9XC/DXMyrITI
KGT+cqOf39ceycmqPGte1MaZAm9KmuKqM11aWrAXV1FE/eMsOZ/2LYVXnmjy/bTiGe4Mlf5ArKP9b4ts
df6XpFkbnzIbN7m7RCSpJI/2K1HjkQ8qeZbdYrmUaPT6xKTR+PLftxZ8VejWbwXUCT2cvrRHfmDWnt3wJ
eaXa385Jm9NgP3qRMRzHg3EjOYXVxqGs+ZBY+XbSe105v974+QT4u/FmJpg9tT1C0u/wBBeWdMkOoxj/e
ueUPGKfzNzr/wuKs/dtCsLf6gZI4bcL+8gYgE/wDBHAFlbeU7eQLZxwGSU1PqBSN/5eRORHWdb8ypc2dhf
QWRv7gD1dq1H+sDleafNVp5e0X07/0Tqcw4W0cSE/E304qnXm7y7FdelpmgoYby6cPLLE7KkafzcF2w/bRd
PsbWzl1iVZbixQBLyY7+/Hkc4xY6hr8F5ptxYXBg1G5/3oa4IZeB/ZVaHD/zNdaTBbL9f1CabVbtvS+PaFQ3
UrsMVeoz2um6vaCO5RLmxm3WnT54je6Hps+nDTApt7MfY9ElD/wSkZEdL8/+VdB0+HR1me69BQrFAW3
7/FUYHtPzJi1K/ubuCwmn06AcUjRaHl4t8WKsqsPLXlzSJxPZRlLwDjzlkLuR4/EThrPbC8j9NZytDXbqfbrkC
vvNt4LhfMkegzSWNvHwZGKq9fFV9T4sGaf5m86eaeC6XpY0axk+3dXQUvQ/yqryfqxVmxiKIAKii09zjUiL
LtUHvXAthaz2MCW91cm4krUyf5gYOVpZG9Om9a17UxV3ooVNZPTC7uT0yLXWvavJ5ksbKxtmTSJKpL
dSfZLDvWh/Xhfr995n1/Wz5d0V44NEUD69esBzDDqqGh/Vlr5aTWdVis7/AFSSa009AyR27cKuP5vhxVmEt
7p8NwLEXMbXMvSFWBP/AAOO9P0yXdgi9NztkHsE0ry7q13qd1pswmL+lFdseSqnSrfFh3q1zD5l9PSdIk5x
hhNeXf2UVBuV5N/TFU+l9CK2e4mcRRKKtKdhTKtXiu4Bc20nqRNskg+z88gnmCbXvNUNzYaH6cfl/To+F
xcyUDTOo+ynU/qwXoNncaX5US/1e9rFGjC2ij+Fd/s8tsVZjCYZJTHDOJ5R9rgeQU4X3V/plnqMemS3YfUro
/DGpBKj/K3qM5boOpaxb3dxpOqyNp1pdv6kd1CvNnRj9lWo+SyC30BoLqw8t2c97cPU3N3IeMof2ZiP1Yqz
VzboxRp02G6chXMkYJpG3uH9sJvLehNDpaHWbVorlG2+PkxHYtxOH4SMKKAqB0GKqUq8kClqkY0Qkk
EHrghgjfF0ONP7ytBSgxVbxkpsehyzF1BbdhsctCBX5dMvidu1TiqHRWX4a7jauYoEPL7Uh74oEALCvXHP
RdwNyMVQixPUhpDsa7Y5I6Ekk0pgmOMFSa798t6AAdjiqEQlwaHptiixcifi7dMeoXcKcwoklD4YqpNGxHE
MRT7sYI3p9rpi5kYkhdhlRspqHG+KrPSc0rJivAsaA9Bj+/tjCQD8O5PfFVGRG2AbfHiMrs5rt1x+wrXrjVcFe
R3xVYYaEMDtlGEHepxUUND+GZmP7I2HXFVIWgY1JO2KEBmCqKU645pCSoGKMKPzXw3xVRe3jY
VrSh6ZmjiHU/RllkZq9MRueTiiddsVVOMHtmwD6U2bFUsHmrybPafo2S69W0dTGySROSK9xyXITP5H/Lu
cyInmK8SzdubWSl/TDf6tM6e2naVWn1CA9weA/plLpuls9Rp8Ibu3Af0xVI7DzH5W0HR5LHT70enZxN9XV
kYEsB16ZE/Kd35U1TSrm41nVx9cnneRzUkqOX2eX8udEvdI0ie1ubdLCBXnjKKeA2P3YV+WfKGi6RpK2
V5p1vNOrEs5XqDiqrb+YfJqRi0s9VtooVXi8ZIWvjy6YIstZ8l2sMtvYX9pEk4IkVCoBJ6nHTeUPJdxy56NCA
/2iop/xE5rfyb5Ogj+rw6RDwr8LGtf14qk1hprWMkiaL5lgfTpyXMMrqWjJ7L8Y/Vkn0+1Ftbeml2t0WNTOCG
3/wBiThXP5M8sSj0xaGEnasTuP+Nhg7R9Fs9Fga0sWlZK1/esWp/wTNiqN/0hDxO48cvk5BXbfH/G9QrUoO
+VQClTviqkRL9xxUJJT4qewxwbiancE9MdxIBcn5Dviq0eolCQK4Sal5dTUL9L+O9ntZV2dIW4r88OyHYVJ
+/KjZatXrirGl8jwi6kvYtWvBPJs7h6E4Ps9Ev7W4Rv0lJcRDqspqf14agngwrTGo6rTkeXyxVV+MONqkDbwy
6VPJ8b6oZjtmMhDUO4xVSj0+3huzqCRAXMmzPtUD/WyxZol29/6f79hQv7f5WCC7AAVqDmDNQ0NVH
Y4qsWSRyQYwR2r0xs1vBeBPrcKymI1hLAEg+K45TQVJIr0GNDGla0IPXFXAyVG1E6AHLk5E8aUHcjM
xVuJB6dswJYEHZhvXFUo8x6fruo2y2ei3osYiKTylatTv3GEOk/llp+kyG4fU7m7uWPNpHYEBvHJsshcce1N
641jx2O/virGJvI1rdXhvl1O8gNKTRROArj/Kw1sfLunWEXo2iNxrVnNOZ/1mphkBT4l+kZYYqTuKU3GKp
T/hfSDfnUZ7cS3FP3bPQgfhjn8t6I90l5Pp8ckydpFUj5/EMMvUqPi+HwywWZiCeQ8cVQDaDpMl+t+bGP1kF
EUKtP1YvPpOlXi8L3TYJEB25ICB+GClbidt8eWZmop+de+KoCLR9GswTZaXbo/eka0/VhfP5X05rr9JQyyab
HH8U0MJCxPTf4lph4S1dthjCyuPiXmnQxnFUmWO4169jvJQV02zNLeHoJSP23Vvl4YdSO8hBpQDYAbAZ
uSxxhIgFr0QbAZiQgod5MVaPrV3AJxs6zyW8tupKGZSvqA7rXvj+bH4X2J6HKDMdn6L3xVBaHpEOiWZsI
CZSWMkkj9ZCeuLW+n21rPNdQRCKSX+8Xt/scGq4HT78TkkUGldz38cVbkf1ojbzxCSJ1oYyKimBINNs7S
1lsbS1SC0l2aKMAVriyS/FUjt08Md6rNRUNanc4qhJNOQaWdJtYxBauCDw60PXwxOXS7SbS4tIng9W1j+EI
1N6YZBgR4MpxhdS3wHFWo4VigitkgQRQAempANKYWX2gW2p3S3yzzWMqDiRasEVv9bDZm5fZNPH
KBJ2XanWmKpZaaMun3D3KXtxcu4oUnfkowTci+kmha3cJAv8Aeg9T+IwUCZCV6U3riXPmT8XTtiq5S9T
QCnbHI7rUFR8XbE1JAIf6Mcpqat2xVeTKo/eLQdj3zc5aiq7V2y5JKgMRyH6sbXmAa9D0xVaZGr9np1yvUb
egrmZiDxHU98ZupIHUYqqAuF2XfrjTI5BovzGUJnJ+H4TTvlFmQU/mxV3OQCvp098wdi1SOoyyOSbtQDG
DdBxYGnhiq9gwIP2czcwAwUNXM3xpV9yMTLGnEVHhiq+VpQBtTMOQoTmDHgqMKvXrmkBG3TFVz
uajb54mxoKAUByt6bksMpm+A1FVxVUEzAcAoNe+M9SToI/pwPPI3ELGDv3wWCfTVB1pv74qpiWQMPh
7ZayzMSgG2XRWqo2IxCOQLLxO2Koo/ZAGxxjSHpt88dIakce+B5IX7HFVX1D7ZsQ9CT/OubFUWJVlQM
g/dsNj3wLBfxvdyaeqlpYd3P7OFlz5m0nRtKW5lnV5kUqinYcz9GR7T/NGnQ31vHaXqyXF4fVvjy+x3pirPyR
SstEr0qaHMz/CCo5E7D3yAefZ/Kd9bLf3l/KbxAVs7SJyAzeLfCcqx8/6J5X8pxrdXX1jUeLejESWfmfsr0OKs2
/SNjbz/UWlAuz8Sw9TivJmBqpBJrnG7Xzj5dFguq3CTXHmWST1J3WN29NOWy8uDfD9OdI0fzdb6pbpdX8
sFpBIAIgHq3+yxVkKtSgYb+2WZDUbd/vy2aCTj6MqsGAoajfHOroADutdvGuKtPKpbdSvhjOXJviHTFjy5g
FQdq8+uRvzl5oh8t6XFeQskhkmWObfdQTv9nFU+DdaAivTLjZmQdyDkd1T8w/I+lW8U91q0UkjIGEELcmr
Tuqg4T+VPzRm84eYZdM0vSuOkoprfGtQfcUGKs95kmh647ltTj+rLrx2ArQ0r44Tap5cl1+9huX1Ca0jgU/6LF
sH/wBbfFUzeRWIXkvXpXHqImc8CCadjkZ0/QtIv2nWSOasDlKhuv8AwuDG8q21tGX0uaa3uBuN+QP+t0x
VNyypy275XqKRU9s1ulw8KLcbyAUcjv8ArxXhvxVeRPbFVpdSoZtvAZfqqv2Qad8J/MXmi18v24jjRLvU6jj
YKasE7luNcFQa7p09lDdPMiSMtZEU14+IxVHGQhhtWo6Yxq1oRgSy1vSb+zm1JLgJZQEq80nwjbw5AYItr
qG/tVu7SQSWzmiSdj/q9MVV14A13xvqKWonTpXHgkgV6VyhwVmYkKgFXJ2AHjirgpJIpuBXwGFV15o8
u6fMLa8vEW5YhFiAYip+jA0wu/M8zwxytZ6PCeJnjqGmI+kbfRkR/MPSrHRINOtdL0Yajd3j8DcNxDKP5/s4
q9J9aEBGVywZaoexGUHicD4SanY4UaRqUkdta2d1YyRKsaqbgiqV8OVMOXuIoJo7SQgS3G8aDsPHFW2o
oAp7ZakqeNKDqPHGQXFncyy2ttcrPNAaTqpB4/62LUZv7qkiU/vK1AxVbzAIFDWu+JyHjKGoSMINS8xEr
KukyxSNCaPQ1ZyOqLuMNTqP1XSodS1CMxSsoC2v7TOf2e+KoosxJZhsOmUkiOa0IPfNDNO9oZ7qIQDiX
IYjYdcjth53t9RknGm2D3McBKu+46fQMVZAripUbeFeuW5UEHeuRrVPPEumxxXFxpoW2ZqOxO6/hjp/P+
k2n1eXVYVtIbohbeYmoLN9nscVT9pOVKjvTFKEHgDsR3wl1TW9QsLdbwJDcxTsot1jNXYHvxUnDCTV4
4Z7S2vISj3ago5G1fDpiqJWT04yrVOJqUfrUntgueaC1X1bx0hiJ4q8hAGZPS5qqNXnuhG4OKqDU4nehpiPrw
Wzx27SBZ5hVIz1OR+9856ja6xdabaaI2oNb7erFVgPdqA4V2N7HqHmr9JC2nuUtoyZZaHjEd6p0/ZxVnbF13
YdM3NGpQUHj44lp2sQa1bm9tEPphzGagjp/rAYqbm0a8Omqf8AS0UNwHgfoxVa8orwA28e+aKdQ5U7EY
E1fVrfRntIZl5y3cnpiP8Al922OCdTvoNOiiMxUSysOCGg2PdsVRAl340oKdffEvhjJZxueoGMh1jTZ7sWEE6
S3Cpyl47oo/1un44V615ss9AkWGS2kvfVrwkhVpP+Iq+KpuBUk/dmoAtW75Vpei8t45xGYPVWoSTYj/gqYJj
AqQxUDxJH9cVQ0cooVG3zylAdvh6npipkgMhQSxtIBsikE4hf3n1CydlANzJVYE9ziqHbU7U3w01AzTKKy
OB8K+zYMDopLAV7A4TWF3Y6ZAYv969UuG5XXpivEnszKD+vDuO5jWINI0cRP7DEbH78VUJr60gJW
5lWJ6d61xJtT0yiObgU8N6/qwFq+i6CDL5hv4TNcgBEDEcSe3H4TmstJ0q10s32oQBOVZKGmw7DocVTJb
mxmakUoao6CuYyRIRwBG9KHAENlo72y67NF9Sjhq4ZyFBQd+gwwsr2z1S2+t2jBoZD8DHq1P5emKqzHl
uPDAyy/FRhsD1y7/VdM0i39bVrmO0i/Z5tSubTNR07V4Be6bKtxbH7Mi9P1DFVZQXbkv2B36ZpJIieLsAd8i
cuna55m1K5a51b9HaVbtwSKA/E9Pfn/wAa4MmsPK+ipHc6nqBKVoHkepJ+44qnUEsb/BHuQevbHu3wFUG
/euIHVNEs7L62l1GLcj9yTsX9l2wrtPNU+pX8dnbWgEBPxzCpYf62Kp0XCRgBdzj4mWNRt16+2LngDtSlPx
xiFf2x16nFVLnGSy70PfGhYkOwLHxOCNt6ZYVSd8VUgRuzDpib3KVGxwU6VFOxwNJFVenQ4q39Yi8D
mxL0s2KvMJvyv89aqFtdV1WD6nKf3oEZ5L9PEYnpf5LRWurSJfam/oRj93KvJa/8MM6A/kuSUgT6jPWu9C
AP+IYGbR/LcFx9UudWm+sHYpz2/wCI4qwO7/LXUtO1SW6ULq9mwK28UkjKy/5XRsR1HyP5eudW0y0m
KWVwSGuPUcsp8V+I51CPyppQmjl9ad4x3Em1PuyLx+UdOfzXeX2pxN+iYE5LPI9Pi/2O+KsstNM8n2Fqb
ONbARyDi7MU5H/ZNvgaz8v+S7NZbezNs31ioZWlDspP8isTTOe+Z/Pv5c6Ms1hpdnJfT0ILANxR/H4mTOc
2vnkCKWC2sed/MzG3kHUV+z+3ir6Hg8q6ZphWefU3SJG9SP1JSoA8PibCi8/NDy1pl5qEN3erIsC8bUIynkf
HrnBtWtPP8tgl/q/q/U55BEqycerfZ+H/AGWdJ0D8hoo7ew1PVLr1JyUnltg3wcevH7P/ABtiqF07869btNNuoG
0m4ubl2Z7e8YbKh+z8PHfCiy8h/mB5ytJr/Ubo29hc1nWGQsalvi2XjnZvMflK31lNPe0K2qWbqZI125oP2ehw
/NFWIKKQxgKg9sVYH5U/Kjyda6Vby6tZJd3yAyXEspYkkVboTg78v9Msba81jUtLiS30+aQx28K7U41XDv
zTcJpvl69uUNJZF9OHv8TVGX5S0tNO8uWMBH7yROc2+/I7/wAcVTG8uPqNs9z6Zmp+xHucKh5tskjeaS3u
IW4Ej4Nv+CrhyoQM3pk18DjxGrITJx9JQTLUdB3xViHlbzVpdxBLHapNNM8rM/wDv9OSSLUDJccPRZYz
1lPQe2EdpKnmd5V0SRbPSIHKTTIOMjOvXjy5YndxQ2Gq2MGizyXM5el1Gx5R8PHoN8VZWpKnkWFD2
8cLvMNzqNtpUzaPGZr6T4YuPVK9+hxXUr/StIMb6jcCE3DBIw2/xHBXr20cfJZQsZFfV7UxV5xZ/lzNb2d1r
+v3smpeYrhKhgWURg/sqK/wyWWHl+zstGNvp9uovniqXm+McyP8quG4ubBo/U+soY60qD1OK+kjAFTXu
gHhirC9G8l3xtZI/M1wjRy8uNlBVI6nu3HjgVtC8w6Rpxu7rUONlp0vO2sLdSAYa9G405bZPSsTKQh5AH46
ePhiT3NlxIc8/wBkxDcH2bFV9te2+pW1veWu8cqj78Ltf1XS7LT7mC4uUhuSlQrMAxH34JnWb9GTQaWgt7l
x/ooPQH8chr/l3f69JHdeb7+Ka8hGwt/gp4BqLiqYx+evLtjpFu8EU0wC0FtCgqW798jnmFNQ872rX0V1daXLa
jlbWaxlXp48lIbDqz/L3ToLsh9SZiv2YYjQgf8AA4bP5W02xrJcahKgPR2eh/4jirznTovzGjsrfT9OknubP1K3Zu
lYuBX9lmDnDC80P8yrjVlnVibEKATyf1AO/H4MlKaLoF9cta2Ot3LXCj40RxT/AIhj/wDBH7xXOt3gjHRea/
8ANGKsOsPJH5i6fd3X6PulgsrypmLFjKSf8rjXFo9B/NjRNIuLWHUVuUlYhNmZ1V9q8uNcmM/lvT7ZQZ9a
nh7EtIN/+Ewve2FiXktdfleGlQpUP/xpirG9G/K7zppjC5g1aMSzfHKsilqOd/2q74zX/LP5ty30CLfR3lvF/cyjkvF
v8pVjyW6dBr+sh5YdWHor9isfAn/hMEpo/nNpB/uZiEY2ZQgr/wAQxVh9z5B/NG50t5brzITc0P8Ao0fKhH8v
TIx5f8m+dJdWitRc3Wno3wXLLzWM/wCV2zrP6D83RvWDWI69qqD/AMaYsNP89JFT9LW5Y+KD/mjFW
F6v+XWu39ymk2+oyPbqnOe5lZyHP8q9cjc35YeZXd4L/wBW9SI0to5GkaP/ACWXb4c6t9R89GnLU7QKh+
wI/wDmzKNj5+JP+5W34U2+Af8ANGKsS8s+RPOuhSx6lNeLeinGLTrhmZYf9Uup/wCI5MbwSXekNc+Y0+
rT27fuRGfiLjp6f2cRXTfPJWh1W23O7env/wAQwJqPlrzdqd5BcyatAVtN4Y+FFr/lfBviqlpflXVtWb695pvXu
7aoexsfiTgvb1ONMl5iZLcxRkKQvFHA3XamR6bTfPRRjDqtuZ/2Rw2+X2MPrCO7jtFXUXBu+P74psP9jiqH
0vT7TQ7K7ktwzyyBpJpGqzs+/wC0xORzQhqY8tancwW5S5uZWZIqUcgn5ZNBEZAD+yOnauMjUhvgPQ/H
TtirErL/ABRaWMN1DZx21nAOU2nLvJKe5+zXF7K+v3huvMj6cVvpwIre0/aTwLNTJSYmST1TU16eOJ1iQ
kGXiT4nfFWAv5I813MFxfarrQlvJmEsEPCvpd+KtQYE1byv5o1c219dzubTTgBJbKWEk4HX7I9s6OOPPYk
uN65dabg/GcVYvaJBqGlyafo+nPpsksfD6zKD6le/JuuA/K2hahpOoejqYe5eJTSaXk6f7H1MmbHf98QjnxNBjn
VhRSadwfHFVK6s47u1ktmfgZQQJI/hK/6vGmEWmeUPqUhF7qk17EBVQzsAB/lNyw9dCfiQ0j6Ed8U+rLL
bTQ+pxSVSrv3AOKpOLLy5p08t5b3sKXIU8A89QSOzcjnMdZ8/azLezu5gSK0qiIJA3JvFfgxO4/JqTUry4ME
rPArM6TF6Vrvx6YP0b8kfKN/bc55pmuEYrMokYUI/2OKpDo35yGGCS2utOROda3AZA7N86csLtP8AzEtrC
W5a7WW/Er84o2mPwf8ABZOX/JHyDBLwuLmRGJ2T1Wr+rHn8lPy9RDJ6sxRermVqfqxVjWofndFdRW9t
+jy8ULAyIHUg0+jBd7+dcGppFb/4fupIYmBcL0an+rhtF+Tf5azNxiupHbsgmav6sMrb8pPK8Slbe5uAV+z8ew
/4XFWA3f5h32rzXsms6beixeP07CzjBREX/LVaA4hY/mTZ6ELI6fDcyyW5/f2zNRQv+StTnSZPyt0yRGSPU
Zv8sFug/wCAwkvvyO0y63j1F05/Y+Lqf+AxViet+ebfzUGvDbyXt0poNOKghB78f6Z1Tydrmk3ulR6fpULWd
3DH8cPAKisf9U/wyCL+RWrWcbyWGsfvx9gCgH/JvJ/5M8uXmhaV9V1iRJL49ZU2r4dhiqjp3kaK2mln1HUJ
5pLhzI0CO6rv/shgbzN5LM76edKjM8KShrqKd2cBK/5XPJmqioqa06nvlqeLlt+J8MVYnrHk4eYL0VcWdrZRj
0IEqFLgfyrTwwV5TjtoUltFt5IbqBisk0gPx0/aXlh+fSUELUkmtcEqFp8Q3O3ucVSDVvMlrpVwlpPBMxf7Dx
pyWp+nDi3czxxsPsMAfi2OW6xsaEA8Oxy+CMooaV/DFUpuPNOj2tybJvUa4U04qAR+vB41G1CxzOWAk6
Aih/XjxbWyuXESmSm7kGuV6UXIKyV36nFXDVtN58HuU59o6jl+vFhdwsC1QE98Ctpek/WPrH1cGf8An3/r
it1axMvArsadMVVPrdp/vxfvGbAX6LtPfNirx1b78xtRk/Rka3Dahx6eoAtP9Zmxkv5R+bdTgkvr+4EN2RX0zK
KlvxyP6h5v81aX5lmt9RuZJbsKqqYQ3L4v9UtgW+1y9kkl/TmoXlmKVjjDyK7Mf5qYq9f0258w+WtDhTV7q
1hgslrJEWLysPBaEjObfmL+aE3nUW+j+Xo5orctSWJVKvJ/wJPw5zxYNV1W5FvCbm7klekMbM7MR+z9vP
QPkHyyfKOnQSHQDNqkwrLPMql0r+yDT+OKvNdA/JPzXqjQz36JZWz0NS4LU/2Nc6Npf5L6ZpV2k0dw3
OAiRJQRyNP9jk1Gua/XhLpLddutMe2v3sKcrvTZVANDwBP8DiqazW8V5bJa3cYngQCnIA7r3+LFFIHHiKI
F4gdqDANlqVtenjbzfvSKmBqhx/wVMGjnSrbEdsVXcgEIYbnEwzsOIA3x4jZxyJ4qMTC851BakYI3xVj/AJp
4XupaToqfETL6069uIpkpbhTgopxUAD5DIboN2+qec9XlCcrazUQx3PVeQ/ZVslREpFV6V3J64qsufrS2rtYB
Tc1/ayJ+ddQ8y6d5Xdj6MUt062/wV5fvNsmA9UHYUPjhfrOjDXYrZLiUpHayiXh1qy/62KpL5b8nyaZodrYX
t4yBgJJRAacq7/Fthjcahb+WxPP+jSthbJzN1GF5Mf8AK3rh3+zQU4UArjJwLmF7OeMSREUZDuCMVef6Nr
mieYrO/wDMGr2E1yrlliWdAwRN6MvI/Dkg8ss97oy2d1ZFrN2Pol6H4K7DrhjqVjJc6dFpWnhbeLkBIFAFUB
rTtj7/AFay8uaeGndVEahY4F3bwrxWuKscuvLek6xrK2CI1vY2I5SrFRQX7ZIJ7RdG0+WW0aWZyvBAxqQO
x7YppEMPonULY8hffvCT+rBvGWhGx7muKpHazy6ToUk8EbGSQl3kl3oT3+HfAPlKGXT3v9Y1e+huLdw
ZW9PkQnf7LDJaFqpUgOjijxn7OE155Y0y60+XSljNrbXDcphFT4/bpirDLLz5LBqmoa5qSS/o+5P1fSSgJUv0
B41+HDrSYNT1KA2ttJ6bzN6t9e8qHiTXhH3yVQadZwW0VglrEbeAcY4WVSB/ldOuF0vlO1mne4t72e0eTd
44tl/hiqH1WXS/JGlPewI91fOPThLUeR3Pdum2RTyzrGi6xqiafr8k9xq11WQQOpaFPb4vs5KpvI2nzhC99OLiJ
qpMTWuC9P0K302eS9uJBPc0p9ZYKCo/E4qjLfRNIspfVsbKO3uAaNIigH/gsHqFdqGpwlj1B9Q1ZItOlEtlEP
38orufBemG7liaoNulMVecXE02t+dJra+0h7y000VgApxLHueR3w9ub7WUv7XSdH0u3tS5DXHMAUi78eJy
TRILb1JIlCyP1phZqHl+DVb6K/e6lt+ApIkXRx4Niqpq/mTS9Ikt7MATahcMsccEQ7+PYY6+1CdLiHTbAKb
+QAzqTQIvzrga58qaVeX9tqqg29zZH90y0PL/AFtsB3vknTb/AFRtVN/c211JT1BGdjiqc6jdDTIVH99cvQLG
NySe+XLdLp8MLXLEzXBACHcAnCe88ntLcw32malLb3lsKR8t1f8A1txl3bXkVk1nqYXVL9j+4SP9j3bdv14
qnN/qWnaZB695KCzU4RJ8TMfD4c1le/X7f620ZhiJoiH7X+y64S+XvKttprtqN4xutSlPWSjLF/kryrkhjWUsea
7CtD+ziqB1u/urCwaXSbf61ft/c2383v1GM0G/vr63EmowC2vRtLAOgP3nC5LvXLa/nitLH1pJWoLtvsKniv8A
t4YyQ30OnzW9k4bULgEPO/QV6kbj9eKpf5q856b5fIsEcPqlz8EMaglVY/zNg7y6NSXThP5gZBPIeQZTVQp
6YQPpOtaPbLaWWkQav64JmvpSPVVz3DMSckEGmPPog0rV6vzWr8Tuvt3xVKLj6xqGv3FpqN88FnCnqW
v1RyCVH83XItceYruHzJZ2flp5Rps8hju7u7qAXXrwyf6X5fsNHYvCDI7IV9SXcgeC7YEl8qW9459e7Z7Dny
FmAAoP+ftirFvOHnDW7W4bT/LKNeyw7XMpqsaDuwaowXpOk3V3HBqGo6kLiQJ6kcMRYnn3D8hk0tre2
src2sEKCJtilBUj/KNMbb6fY2RL2FskBc1fjT+gxViX6e1m6sLk2lo9vFGxjkuJNun8vE1wBps+o6xqdrp9tM7q
greXCPRR/q50YyEgxSRq0bihjI2wFp+lWGlyyyabbLCZa+oVpT9QxVhXmw2mq3Q8o29/LbNDxmur12IPEd
VjZanlt4YK8qXE8epnSbG7l1PR4E4/XbjkXDj9kcqfqw/XyrorXkupXMAurmU8uUlNj9xwXeahNZoLXTbBX
uJFonBaKPduIGKo4BN4xsK9Tkd84eYLXSNGuI7e4T6+/wAECGpFf8rjhrpq30Fp6d6Q1w5q7+Fe3U4hJ5W8
vSOZrnT45ZCal2ANT9xxVgPlm986X86aTq8qW1uw5rLbkhqH/K3yc3U1t5W0x47YmW6k/uy1OTue7Nthrb
2drAoFvbrEOi7Db/V2wNquj2OsxJFqMPJUPwHuD44qxby/c2es6i66tZ8bu3jMkxejf8DucGSaVaavLJqF/OLP
SoarDDEQvIeLLvh5p+iWOk1NrbAFlo7mlSPuyK69+XMWtatbXiX0sGnQnlLYq3wOe4K1H6sVTa38peWB6
eqWHKB4viEqUAYD+bbGxat+mbsXFkfq+l2LEXE7/D6hH8q98O47ZIYo7O3h/wBEjXhw9sb+jrIWv1U2qm
35cvT2Ar92KpTrHnPQNL0975JDM1eKRoDUn8MUfU7y98uLrOmQKZnXmIpPh4j78St/KOjRXs948CSmbp
HIU4L/AKuGF7pdvf2n1GdhDAh2SFlFfbrirFPL+pa1r936sF/Hwt2pcwDmDXv7ZODux7mlNsD22nWNjAIbS
KK2QrxJjKBm9240xS2t2tUEfIsKk8zufliq8KIxuKgd8zfaHEbeGPozL2FDjSzDbq3bFVpBDVIxgDMKg4oyvs
x65RFd+47DFVpRCQa749U2q22MJ7gYoSwSp64qqoDSpxJu4G++NUyFaV3rm5mpXucVWr/ecTj5VkYfD0
BywHU7UrmZ3O+3XfFVLjL45sU5nNir5Nt/NF9FqE+pPZfWdSl2jnkXlwP+RyU4Y6HNqeo6rJqeu+XrjX5U
+Jl9PjGFH823GmHWn+a4dVikvvNrxxrbn90lrCQCf8r7WCrv8yLhtMuBp+oLbQsvoxRrEfUYN/MaNirLfy1sr
LXtTvfN02mLYJCRDaWQFQnH9rov6s6s85aKa4Y0ECFyK+ArkS/L3S5NM8o2v1qvr3P7x++7fFhn5jvJbXR
5BHtPcsIk77HY4qidG1aXWdON8UMKBiq1O5A74ZK/NSpPJe1QDvhZp8LWFlb2IWojQE/M4ODHj8S0Ha
mKpbdQwXGq2z2UPpTw/wB/Oo4gjw+HDcHnUjrXElddwY6V6HGtMxYAr0FKjFVcBiOIO3cYD1O6hsNK
vr2U0MUL8e25G2LLMFJdQen45D/zFuZ54NL8vW4/f6nMPWH/ABWp+LFUf+X+nPY+XIpJG5Tai5upZG+
1RidmyUheLhK1r0wOghtLOG2UcVgRY1HsMUEquwop4U64qvINeVfs9RjaFhQnvlvLXdFO2UHT3Jbb5Yq
vZAgqD26YwFSeR6+GVyKEqwJpgPVtbs/L+nz6nfClB+5WleR7DFWtV1JNNSOOIerfXG1vAOor3bAdroap
ZXl1qTC8upVLOZfiCd+KK1cK/KFnd6ldz+b9aBE1xtbRDYRp2+H+3JLqUqjTLx0PVDXFUJ5ZLPoNs5/mc
AdBQHDR2onvXthV5Zkp5fsgAafFX78MxDIfjoeJxVdUMF3pTwwJrWt6dokMc2pScVlYIkYpyq3fLvL6x06
CS+nlASMbR/tM2RiTS5r/AEfUde1T95PMhe0hPSNBUqf8zirNFY+ksqmqOoYHvQ5kYUqNvFzsAMLNDu4
JfLlle3LlYEhLyyHtTt+GEomvfOrSRKWs/LsTUVx8Ms1O/wC0eO3tiqc2XmbR9S1WbSbC4E9zbj94VoV260
3wa1vFMW9bkSf2KkAj78juoWlhomqaRc6ZEsMZItyerNX+b3yUySL6hPv0xVZbWltbp6dtCsK1qQoAxVW4
k03p1xNplD9DXKkKKvLcFuuKtmQnbplKT2+xjFbiKkV8MfVeHKhrirfMVA6DMAORIHbfGkpSgHXGrcRr
8NDU7VxVcZeQBUUocYsEIkLJHR26yd8sAA1pQY4g7jv2p74qtbYlV+EL8RJ8MiWveb9VtL22uNNjWbSo
29O9ApyPi67HL8++Zjpn1by3ZNXVNR+GMgVoDhl5Z8t22k6a8F0xmu7pf9IY7gVH7OwxVOba4S5to7q0es
Ew5f2ZpECsJWFPl0wn8sv9Uhn0puts54D2Jw4eZSCjA+4xVE+oyoHU0B7A42tanqadcRMqcKdEHXKSUEg
qaRHck9gMVddX9vaWkt5dt6VvApd2egqR2GFflXzRY+bLOW/sInjiidoyHoK8e68cI7+SfztrI0m3/wCOBZN
W6m+yZHH7Pfw8Ml9pBZWEX1e0i9KONaFB3piqo4Y/ZXLV1ZeI2OJGUEbE1boMapCEk7H9eKqkY5Pxbr
2xyt8fBZAabOBvQ4wzR28Mt0T/AHSlvpAwj8rQEW11qbyGWS/lMig9AlTirIXKbbdfDKluIrSJ55xRIxVn2B
p/rYmxAataKRgLXpRF5fvpG+JWjIP4YqjI7iOeOOaMfu5d0OOEnE77oTTENP8A3Gl2KBaoYUKn5jFacIzT
epriquzgEU6Dt742QKySPJJwCKSXOw6bYl6oLKO9dx7YT6reDU76PRLHeNSGvX6ADw5YqjNKa+ktS08x
lBY8HO21cD6jrtvZz/oq1U3eoP0ijoQv+VJ1Iw4jWCKIKlQkY4oP45E7+1by/fXnmS0j9ZZUpcHqwp/L0xVM
TB5uuIeLTR2R/nj+Lb7hiX6F1kgJcay0gPUBaf8AETi3l7Wf0vpSTmYM8hOx2YDt8OGT0UcR171xVKJfLkc
9F+vTVUb0dh/xtj4/LlkSazTlwv8Avx/+asOCVKqSNx4Y1Jqsy0pTFUpj8s2T/GbmdSAaEyPsf+CwXZ2l3p1v6
N1cm4Yn93IfDBjSqCG6Adu2aSVLhKHt0xVsNRBU1wNb3DTymimimlTiiyRmPiDQr0zW0gPKg4ivx4qvPP
n9rLPwtU98t5I2oKdMbK3Fee5p2xVbyANOnvitVMdeuIiWKQVCkeNcUWSFF470xVpFJqa0zcRUEfar1xrul
PgrQ40NSPfrXFUUuzVO+MpQkkdc3qIFoO+YSxqKbk4q3QeGbN9YX+XNirznzd5f1HStLmfSrK3m0WGM
87ZIx6pPiGU/8a5xHy/YyXfmC0ubvTJmsfrA5cIiVUV/b2bOuWP5n3movaznTbh4lQ/WbNo6q/8AwuT7y5faR
q2mrfWNjFbLKTzg4KGU/diqcxskkMaQrxhVVp227YR60/1rzPpFgu6KGkde23TDoOB8FQB+GR8s7eekYik
cVuKHtvirJpCzn4KAd8pFPElz9OMWQD4SR1rji1ejA+IGKrqlQRt7Vxgqdu+Vyj615U6+GPBQgvUCn34qrK
CX+KiwqKuT7Zz/AMuynzV551LXB8dnpY+q23dOYoWZeX/GuGvnjX/0Zp66JYy8tZ1SkcKrTlGr7FmXc/hg
/wAq6Fa+VdFh0yEiSb+9uZR1Z3+0firiqctUk8xXGgjiFOwHTKqeRJaoPbH0ULxqCT+GKrdxua07HFgUdRt
QU6jrXGCoFKg7UIxnEKAvqVJNRTFUqF35msZJpLiCKfTowZFkqFYKN/5jkCS/8y+fvMEeqLpRHl3T2pEj
NtPIP2vi2p9GSnzre3dw1t5P0qQreaieVxMp+xD+0DxqclFhaWukWEGnWoCQwqEJG3I9ziqXR6hr7QqE0pY
OI4iHmONOntgeefzY9tdIljCtUPGpB/42yQjunL3GJhi8c61+MI1AT12OKsV8s/4lvdHg+stFaRhmAKivQ/62G
A8v380nG41eRqn7EdVFPvOV5SN3BoxhvIyrpK/wHwJ+WHysq1k6N2xV5nd6HpuufmBBp8ckrWmlIJbkFw
yvKeg6Z0e6jSeGeEUCekwCDsAMJdD0AaVe6hqcpV579uSt3Aw59MqQ5NS2xHjirAfLc+oeblbTry1ew0XS
ZChQgqbgqTseX7P0Z0GJIxGqxKIYkoqRjYUy0SJEIt4glTVwABX3bLVQTQnYjfwxVj/nARLa6dct9i2u0Yk
ZIiVko4GzgMKe+AtT09NT02WxJAY/FE56Bh0ytH/SIso4dRAEyfCHHUhfoGKoruTSp2GPNCaEZQopIr1P0
42vIkn6MVc+3t7ZviYdR9GU5pQHcHvmUitF7d8Vaoa0IxJ0Jcdl9u2L7n4j1xjManp74qpgEEKdge5wHrpmi0i
5uYJfq89svJHPRj2HbB5A2Na0FcLPMmnXOr2ENnbSCNPUDTnxUb0+HFWAeSH1CTVLrzL5s0qb65IStrO
wLII/2Sq0Y/jk/HmjR1kDPK6kncGN/wCmGI/3mjhXiI4lVQCBvTbM0Ns9A1rERT+UV/VirFm8waJZ+ZPrD
TsEvUov7tgK/dkhXVLSVeUIaSnQ8SK/hhd5lgsbd9NnlgiFJQiigHXD4+mtPTjVQfADFUEt7cykqlnv2LdDhT
r091Kq6FaH/T7/AGnEf+6Y/wCb4cPvU9MSyV/uFLVPTbfI/oclnGt1r+o3sK3N07CMM61jjH7K8iMVTvTbG
LSLGLTbRKLGKs/dj3LYK471HU9cKIPMmkXT8YbtartzNAD/ALKuGkd1aSAH61ESw2AkWv68VXrx5V
ArlNKoJ5JUjpjqhRsy7b7EEnGEgnmory7YqlfmG5FvosgFFNwyxp9JocMLW3+o20EQAKRoNqU674Ua+v1i/
wBGtWHwmVnePsaYekllPMimwHtTFWiF5moABFd8Ba8ok0S8UbUTt9GDGJDCoDe/tjJPSuUkt5x+7mUqc
VU9Nkin0qzdTUJEq7eIGCBVSCory7ZGtBuX0+6k8t39YpUYm0c7K6HoF5Uw01rXLXy/CvqsJtQm+C2tVI
LM3Y8ev4Yq1r+onTkS1tEEuo3X7uKMbla92443RtJGmQ+iw53Mp9Sdz1JO+N0jSp4idV1dxJqVwKjluIkPR
V5U/VhsEkFWJ+XjirF9e8yeYtPvxp2k6G93E5obyvwj/Y4Q6j5g86a3dpoWkaSnGFg93ccqIP8AJO4GTnW9S
Om6W8yECWU+mjmlFrtX4srRre003TgFu4Xkko80/JasTvTriqQ39trUlryi0uOC7RQEmgIXf/VXGeU9U84TT
yaZ5m0n0QgrFf8ALkG/E5LFntq0+tRD/Zr/AFypZJuRWqyRdmUg/qxVx5Ls/Ubg5hXluK8hjVdHbiJFeg3QEF
hio7Aff7YqpFnLUaMFcw5GqhQvgMUJIJr3xwjLHlX7sVQ68WNeNOPXFtjvQDMw6ACu+NJ4bkVAPX3x
Vpgo+fhlqARRq18ccoWU/CpJPfKXlUqe2KtHpsPbL41FGAAGW1QOIpvjANxRunWuKtcQG+EVpivEfaI38
Mw99/llgk15U64q0FVtmFBjDGTXkOnTH8irdK1zMxY7GmKrPTHhmx2/+/M2KpKuveVbEjhcRDbcKrMfl0
wGnmnyrbOfQZ0SQknjG1Cfuzzz5K1HzEmoqulCF72Q1SK6qA4+lhnpjQY9Tl01W161gj1D9uKJVKgfjiqC/
wAY6PIf3NtPIP5uBFfxx48wxNIbgaTM5pQSbA/8Sw/UAqAIl9kCjGR3MM8720MiPLCKyRrSq/62KpD/AIgl
ZCy6TKRXrt/zVilt5ilbnTSZuaj46caU/wCCw7nnt4YvUuLmO3iG5dyoH68iepfmj5I0h2iN99abpxgVnq38vwI2
KplH5gSU8Rpk4Su/Tb/hsKta/Mby5pIFlbrLca254W1gEJPM9CzV4/8ADZG7nzp5+85yNaeTtFbT9OJp+kZgV
Yj2Denhh5R8k+YNDmuNVu4re91qWtbqYLyUeC/Ezf8ADYqm3lXytPFdzeZ/MP7/AFq83K1+GBD9lQuwy
WGMHoDUnrhGdO81XbiafUY7cjcpGdv+J4670bWbj+71h4q/b4f9dYqniIzClBsdySBjmSMA1IIPXcf1yMyeT
VmCfXNavJD4IxAP4nNP5Is5TGV1S7jjRaFFbY++KslNstAQPfrX+OJqiIOe4YHbCCDyfJY3kF7p2s3JWMj1
LeVvhcfeMknEyy0AILeHT54qk6aTpelXd75su5GMqxn1WJ2Cr2VcF6Rqdjr+mR6npxJtJqmMvschH5k3up65
p975Y8v27XMduoa/liqST/vv4aYD0qDzRbaZ5em1AHSbaKQRjTYurCv7YVv4Yq9QWNWovelKY0RRhtyaj
qcS1izuLu1JsHMV1GA0dNlYAVo24yOnzXdz/wC43SdNefVEHp3RYERRdi/KgVvvxVlHFC5ZutOnbMVWt
Tv4jE9PW4is41v2DXh3kI3Hy6nFREJD1p44qtVF34mnscB3msaVps6QX136E8v9yrgkf8KMjHmHWtW1C7
W08pPBI+nNW4EpKmQj9jquCdO0W48xXDah5xtbeScKBDaxFXCf627YqyaK9sGUcLpSzjqOhxT9zU8Sadz
hFq3lHTrvT2Sxg9G5i+KEIQBtvToMD23mp39HSND0973UIgIrnmCI4qbEs3EL28cVZN6Qoan4O3jj1SvGhN
R09hhFMy6XN+kdWupLi+4HhpsO4p/kqvLIpb+ZNY86eZBo1ncHSLOJWeZVVhKwHb4imKvR2jBYlj+OY
RBTVvurvgGz0aKzh4wXMsjopKSTHq3bl02yLabpU9/rbLrGrzJqkb+pHbwmsLQ/s9CR+OKs4ohUg7CtMaU
UABSa1wg/xDPeeZl0XS4BNY260v7zf4GHVe2KTeYLu51CWw0C3S4EJ4TXEx4iM/7LjiqeGFiX4128dsRC
gNRuuRu58teZtSvbe5l157dYGDtbwmqP/kn95jfOHmubSYEh0u2N96dPr80dSY1HX7IO+KsnEYJIrv8Ahjlh2
ogJNd65zNPMXm3zrLaDyvp5s9GtXHr3lwGVpCvUcWMeSnzCNQtNHurq91UWhCAW3A05P0p9rFWSG1
YirbU3G4pib8dgCeRyD+U/J2uG3tdZ1rzHdTSt+8WzqRGR25BmbJ8Y0UgtsVHXFUn17Ro9Zjt41YiS3kWQ
1NOmGbKPTjYbUAXHxxs7Up8BrV85lrPmrV73zvaRaZaSnRtOb07ucBwnLuTsFxV6TMsMkLWsoJjlFDTq
a4QR+QvK1vLy+qvO5b1PjdqBvvGC/NOqvY6dDc6UFubq4kRYUBqaN1Pw5vNmsXuh+WJNQtYw2psgWC
H+Zz0GKowaNpnH0prRPSAoFHIfxwMfKnl/mZEtmiY/tBm/rhH5P8weYZoJH83wxQukZlYI1eA6jlu2Esvm3
zf5tuJ7byrBFHHGxWK4qeNAf2gWTFXoMGm6fbCkRckfzHBQC0IUdq074GtPXs9Ljm1IiW5gjJn8OY998g1
xquvnXYorOVIZNR+xKxPpRov+VyA5fTirP5bSGRo7uQfvYh+733H+xxVUHHmelK7mmRtPLeqWavqSapL
qWpjdI3P7r/iR/XidvaW2rTrb6jfTw6hEfUe1DbH/AFfbFWShYzVwTQ9cTMMdV9u3fBESogWIggLtXvhVc3
PmNNQaC3sIZLID4Llm+L9eKq2taPa6zCEmkaK5iH7i6j2ZDhZovlWx0idr65nkv9RfY3EprT/VWgXBhuvM
QJBsYSlOtd/14n9c8ziiLpsO/wC2W6D78VTT0wWozE79MDXN/Z2l9BYzOWnuN1Qb7YOiRj6bygLIF/ecelc
JdMSG81a/v5aH6uxjRzvxGKpheWNtqEL2d5H6lu/2l3wmPk3y2v7r0pPTpsvNv64B836prb/VLbyZcwu8z8Jmr
Ur/ADftJhnquq6l5Y8tfpS+hF/eQqBNHHvU+32sVWf4N8vMaLDINuvM/wBcbP5b0qwhLi9uLSBPtvyBFPuO
AfLvmzzVrsUd3ceXTY2ch+ByaNx8d6ZJ72zt9Stnsr6PnFMKMvh+vFWN6HD5XsZZLrTNRe6nk2laQk/wG
HsFzaXTMLWYSSL9pNwcKNN0nRLPVV0zS7RYra2SshCgcj9wwFquuHStZWPSNFa7dNnEQNa+LUXFW
YpEQORPx9h2wm1fRdUvpIZ9NvjalGBlRqUde/Y4TTah+YU+rwXcelxDTQtTbht6/wCV8X/GuCtL83Xd5p
WrXt1Asd3p5NLZA37PZcVZLHbt6Y5k7bF/cYWa/r+j+WoFk1aYoZvhgUCvNsh/kLW7zzpqU+qz3skFtBQN
pwDUDftfaI/4jh7rPli282awza9D6mnWq0toyAw5Hq3xV/ViqoyebtUtRd6dPbWcUgrD6pqSv44dadbXYs4hdy
LNcDZ3iNVrnPPN/wCXpttMS30G8vpeb0MCuaIv+TxpgvT/ACp5n0fy7BolhqMsb3bA3NxIS0kIb/ZjFWdPLb
wvwnukUnolanFAldx07HOX2Pl66svMkflfURJLbRUuYtblJMkzVr6ffb6c6Rc6pBaX0WlekzM60WQA8R+FP
xxVEcGU1jPXN9XYmtd646a7tdOh9S8mESE0TxP680Mq3IEkZqh6Yq4oytuds0i8zQ7AU6ZR1Gwjn+rtOvqj/
dfUjFvXtWfgkqsW6gb0xVQ+rx+JzYK4R+IzYqxpPJPlRJEu49NiSeNqwzQ1H/ESMPG5njRqUoPE0zl7adqn5
eQW1uupyapqErc2sCFaiftFW4J/xLJgvnDQU0631C6mZHncRC3oeYkb+H04qp+ePOdv5I0z6y4aS9nBW3Gw
HL/ZVzj3lLzzPJq8t3e6xJZ3WpycHRQHpVvh+0RxzuGueV9C81pbfp6Fporf40QErsf9XErTyT5P01uWn6YA
x+ISMS1D/sjiqGPlHR7iCmsXc10kqhmlkkdENf8AZUx1po/5f6QgRLWxCg/DyCFifH4q4aanouna5bR2Wplv
QUj4UJXbwwp0zR9Og1uexhtA1nbx/uy55N+vFWQW13aTRhdNki9AdoKKF/4CmLOzKKrISe++BbfTtPs5Z
bi0j9F5B8YH2cFgVAQftdDiqwxyBeZk5E+Hb55mikCBzIKk9MKbzUoV1T9HRTenFboZbx6V6du+I6PrFxq
T3FxFaswd+FpXZSv83XFU9EbFtn9wmKBDQivfp4ZFfMHnCLR5f0CziDXLmMtDQc0UAV+1vhdZ+erseXj
PbWr6hqMDencygcY+v2t2TFWbKk9d22AxRRMfiDcduPyr3yOXPmO8e2tZNM9MT8PWvlk6Ad0XfriGnec
9Q1S8FjZaWUpu7yGn0r8eKptoPlxfL7XzwzG5nv3MsruK/R8ROGF3aR3yxpdUYxGsZ/lOLKS0dBs5+3Txwt
17WbDyxYC+v2qznhBFueb/AIYq7UZ9SkaLTrZ/QDU9S6Owp4LgmK2itU9GABCB8cqgcnP+U3U5ELuC48
0gM5llupV/0Zk/dRRD+OHlpcrpNimmBje6hapW4HgP+FxVOF5K9SPbfFKMDyBrXrhJJ5iuYtN/SJtf3RNI4T
9skf7LN5c16910yC501rFo/scqbg/JnxVGLo2jQTyXEVqEkk3kkjJFf+Bxtnp8Njdy3VsWrMtGRiSP9jyJwq1nzl
pGl6qNCaGW7vWHPjAtQD4M1RgiHzKktxZ2U9jJBJcNSMsP+bjiqP1l9TjshFpv2pmo8g+0oPXtjtMtX0+1Xj
EkcjCs0qgBmP8AlNSuCY723kubu3ElPqy8p/AAb4FsdcstQtJr5axWUJI5yDrx68evhiqneaPHqN7HqCy+hfRI
UWanIUP8y9MD2fl6TTNU/S7zJPJwZCFjCH4u/wAOR+w/NLS9a1WTSvLtlJeXCko7svFAB8Nd2GDm86z
W+uJpGsWJgtmosN1H8Q5n9lviP/EcVZLdQveWUtn6vomZSPUXqK/dgDQvLlvoUalXa5uWqGuZal6f6zEnD
VyiKEQVkbcHtlqQ/wALNx4CpPsNziqCstJs9PmuLixj9Oa5YvP1+LCfzDJp2muhtdOmn1S8HBI7Ysq77c5OH
9MB3+t63qGrR6hpEiQ+XrJzFetIAHdgdyvU4nq/nO+utZi0vyZajUbpVAmuCKRR18WZkxVkPl7S77S7Bre8u
zcXE3x8nqTHz/YWv8uVo2hWekfWa/6Sbpy8/qjlWv8ArVxHRNU1O4nbTPMSRw6qg5lYN0I/1qnDeQkEV6
HpircEMcCmC1RYIGJIjjAVf+FpgXVtEs9Yihh1GP1FgcSIm/EsMWuLiC0t5Lu6JEEW+3UnwyOf4xubG8hg
1iLe/b/QkjFeMZ2Bk3+HFWVBSFCxqAUUBIxsoAzc2Kn11CjpU4H+uA6munR7gp6ssvgOuRu98z2V3qr2bQ
Tz2VoaB4l6uP8AKqMVZNHeW1TBFOrSjrGDvjvSi9FlFrGqyf3oCqCa92NMimqX19FJBqmmaOJCNoVL0c/
6y88kGn67DcaPJqmqJ9VENfrAG/EjsNziqnZeXrC2uvrUIaRxUqkrsUSv8qsSMFatpsOrWjWd7Ro+qsOq/wCr
xzn8P5jDzJqEtnplbeKE/u1kXj6q/wAxapph9o0l7o/1nU9fvYjBKD9WsoTzNe3b+OKpzBoNlBpU+mqp4Tpwk
mkYs59uTEn8cBWvlOys7CK30l20+WE7yx1HL/W3yPW/nnzHPBeSw6UVEMvH1JgoVY6/a/vPi+HJTf8Am
Sy0bRTq98/IBVZRGOQMhHTt44qjTprPp8mnXUplSUfvJDUOfxriDeXtOk00ac0P7uP+7l39Qf6r9fxyFfp2/lf
T/ME0M5u7t+CW5AVFjbp8Nf44Ya9q35hadfW4s47aS3vnCQ2zbMv+s1f44qyey0wafYtYwzSnn/uxyxYf8ES
cQ0/y9Z6beSXwLXF7IKevITUD/ZE4B1bVfN2haS+qXcNvNKlFeJSKb/y7jDGLUbgaDHq99FxuSnqNAu4p9
/8AHFUcBLxJJq4PXFVklIpXalfnkbg876FLpr6lNKV4P6bQKCW5/Z/z3wwk1q1kNtDZn1bydRIijoo/yumKpk
zSAAhqe1cySXAruT88CalqFvp1mbm9/vukUY/abIp5a8zeYrldYuNYhjCWil7YJ2TwbfFWbCSbdqcfGvTA9ta
xxtN9UiANwSZwTs3jnOtJ/MbzJ5mlgaztoLaw9QxsWPxmjcezNkh85eb38v236M02B7nVLiOrcBVYwR33Hji
qOsNK0KPU5m09ALu3aswRiyg/fhpqNuNSi+qzJWMnlTqDTIbouuaN5N0BL7XIpoZr0mSWTjyaR2/yQffI+P
zYvr+W7tdItD6wPKAsNwn+V8WKvWoWdIo4VHGNF48BsBT/ACcafWLfD0GE2m+ZrKLRIdS12ZFn40aO
KpZj4cc2jazqt5Hc6tqUAt9NjB+pR9Hbw5LU4qmbNDBdCARqt1KKu4oDTxbAT6nY/pBrPTjHLfEfv2jo1B/r
ZFtDsLvzZr19c65cSWzUIt7KP4SYf5uVD+vDqFtP0idrHSIRbabaV+vXktS9fBWqSfuxVkSSz/ZDGgG5qaHN
Hb23FuFrHH6v94Qo+P3bbfCO/wBXkhubDT9H/wBJnvGEgJ+yI+/hgPUb/wA02V2+qwyW8mgwfDcwtT1FP
Q8ehxVOrPR7DT3kbTbSO0eRuUpRac/8rB6rNyAG47++I297DcW8VxAaxzKGWu2E+t6d5j1O8tP0TfpZaaf9
66qOZXvx+E4qn372In94ux35Uxpn3NZkd6bAEHfIa/liy1HXVto5JmsLda3UpkKkuOoXb+GD9NTSDNdR2M
Dx2lhUieRyeTj6cVZE68yC4RpFHwSUBYf7KmNCEqNlaSu7kAt/wWIaVcy6jC100RihqQtdvhHfqcR0/VrXV
prhLKoS2bg0h2qRiqLlt47ocbqMP6ZrHy3GKIWRvSRlqRXgtNsXTgFLSbxRjk5+WQLyhqs2t+cNYu9/qUH7
uAdAaYqy4Wdt9ZNyIFaZtpH6nFEsYIJDJbR8XPUkk4RXfmKy0Nbq+uiZ5ZpDHaWsYr8R2Fen68E6RqOu
GVF11I0a6HqW6Rb0Q9OW+Kp3SfxGbFN/DNirxW08weZb3zuL2308ahNaIIiyiipy/m3GHmt/lRdeaLn9N3l4
bLVJGDiKHZEYfEvVWyG+V9M/NzSr24/R9kYldqTeqaBvlRhnQY7L8y7uNHknis5V+0tKg/637zFUVoEnn
7T71dF120insoxxjv4iKsB0qNv1ZL2WQOPAZHNF0zzXaXIuNZ1VbiL/AHwgI/5mNknaX4fn44qx6+80QRT
yWdjayXV8v7NKJ/wVRiOkP5ihaS7eyCz3BIdSRQD78kiKEU0RULHqAORxX1mOzdB9+KoWFp5LYG6j4
S96YtHRDGafRm9RgeVO+PRgQXPXFWPRaLJDb6us0Ylub0ni9f2PDthrZ/WINCjtLekNxHH6Sud6Hx74Lr
VSa0/XmVg3wUFKde9cVY/o/lXS7FTc6mrahqMpYzXchJoD+yvHj+rFNM0a30+DUNLtyTp97ydP5ldsP6sPt
AU8DmqFSqgA+OKsAvvIWpQ2ccOlT+onKt0HNGZa/Z6YeaJpt7aanFdzxFUEfpmpB6ZJU5F9z7nK5MQVJ
74q0slGFV2LdsiGv+S4fN+sm58wyOLC2H+gRRNxo/8ANJtkxLbBelOmNDr1I3rQ+GKpDpx8zaY8Gl+hFLp
6fCl0tAQnbw3+jCfU/LOuXF3L9Sb0FuJAZbxCA3DuvxBv1ZNizBqLuP4ZYehKE7Yqxy+gutHkspbaBtStoV
AcVHIN4/s4YQ6hqmq8hHbfUo+NKvTkfxOGiOI/sHp1rlu/xA9cVeb2nlC9g8wQXkCywStMXurpnDB1B+yq
7/qyTfWbi88287iAi1s0Ahb32q+H8s3JetAO2ZJwwFQBv174qxa+0DV9Q12VkkSHQZwGvCDSWR/DocNNf
0a21bQpNEtWMCBf3fHatPHr4YbOFDbGkZ7Yx+SNQdOoxV555St4PKF+bOHS5BJ6bL9ZXcOf+C/hhhoGi
a5qV9c6n5mCxQLOXtoVpVhX4eVBk19YKNwOXjTpigZWXc1Pc4qoySqjAFfhY7d6HELu6s7WNn1CUQJI
Cu/WhwUrBW4NuP2HPbC/VfL+la3JBLqsZmktzWMGlD/rdcVSq613yYNLk0WSVzazVVlRGJNffCy3g0W
whX/DFzLp9qy8bnkhZ2HivINk1itrWBUjgtIlRRTZRX9WKFuLcTEoSnUAYqxex1HRNHjrSYlt3up92b/P5Y
O0rzVoXmGZodKuGlaDaQlSo/4bDS8sbC+r9ajEyU2Sgp+rHW1pZQRcba2jgp2jAU/qxVB6raNem2VSPRjYP
KnjTEhodm9xc3Vz+8e5Xip/kHbjhqaVA7r4Y49eS77dOwxVJNF8vx6JHcr673IuagO5qwBr8PQeODtOsLbTL
cwW1RyYuSd9zgoSK3wnbGkUO3yOKpdqWmxaoEEk8kDwHZ49q1+g4k/l2wkghtmlaS0RuckbHeRv8rbDtS
V6DbKcg0KgDFUnv/Lvl6/UC5s+B6c4SVNPvxCz8neWrW4hvLeGVpLf+6EjkrXD0dyabdu2b1dxQbeGKqV
9DDe2MtlcJW3mHCRE2Pzwh/wrppht7KMv9UhcScJDWpGSQmjA1+Y7ZRbkSQN69MVQd3ZwXk1vJIT/A
KNT01GwFMQ1HSrTUNRtNRuZGV7OpiRTQb4aVRtzsR1xmz79d/wxVD3Nvbahbta3kZkgc12NCPDCPUv
Kw1CW3ltr6WCO3AWSIkUdP5fsnJOHUVNOnhm5LX6K4qkMPlXy/bXCzRQEjjwcEn7R/bx+k+XdG8vyX
VxYF2e5asjyNyIY9l9sOlINS4G5plBUDcSOmKpVq2j2OuwLb3pcLEQ6PGeLZrfTNKsbJ7FFP1e4DRzljVyD
thqxIYUFB44TQ+XLWOe4nlupZ/XavBz8K+y4qt0vQfLnl+0FtpkacEJdWmcswJ79cLdP/QCDUUm1GOW8u
WJeT/ffgq7DDgaBpKuJGiLg7Gv+1hFH+VflNdRuNQpIz3Dc/TNOI/DFVJ/8JNcQXmuambya1FIYwT6YH+
UqhcXsL78vdPu7jUIJFE1yp9U8WIYeAw6j8qeXbaLhHYRSUHdRX9WV+g9EOw06FaeCD+mKsH0NPy/n1
uXXFnekRIggkLcVJ+0eOS7U9Y0nW7L6tY3wR4WU/ECAQP5djgpdC0itV06EePwD+mCP0PpTEVsYhToA
B/TFUk1azstT9G6stUFpfwx+mZV25Dw+ycjdz5Uu7yO30zUtUSXS5W9W/KsAzL/wIyftoeik1azjr8h/TAsvlz
Q1ZWFopr24j+mKsesNH0zQpbq603VVmb0jFYxSGpj7b/CMK/LOh6SkcreY9ea5lmkMktqhCR19/hH68mh8
ueXAf+OdHv34j+mF2seRfK2rRNA1oLYvTk8VAf1YqnttPZS2yPZlTbqSkYHQUxbbkGfoQRTtgHRNJstC0+
PTLNSbeLZS3U/62DuXxV222GKpRpmnS6bPe+rP6qXZPBf5K/QMVm0S3/Q8ujrIyLcEsXB3B6+GD2Y7+J
744ycqdvE4qxqx0LXbO0n0yTUxJaSRlIWp8YPbk3AZtG03zRpUaafD9Xa1RqySkfE34ZJ+YVqqa079sr1mO4
HffFWJ+dtfbS0s9Jkn9A6g3G5mpskf7QXCTWb6w0sWsflScGGYCO6kKk0U9XXkMnuoabpesKE1O1jnVN
wHUE/8MMfbWGmW8S28FnFFCv2RxFP1Yqwi2WDSpYptLuFvzIu73Cn4SevYYeaUNNtrg6nfXvrXMmyD
oi1/ZVaDJB6FiuxtYyfGg/piNxpelSgFrVeo2AH9MVX/AKc0z/f4zYH/AENo3/LMPuH9M2Ko15mWvJqVNT
TapzCQ0HqNWo8cLNIuJ7/TYJbwf6QCQ9NgffBM1zbWEclxd/BFCK8u5PhiqLDgjYde57ZuSfZ6065Dl1/W9
Tsptcs/Sg06F+KQvQNIv83U5LLYie0huXFHmQNt0GKq1a7nr2zKQSVO9N8pOX7I2GX6aovICsnfFVpdF9w
fwxst1aWtuZ7qZYo+o5kD+IyljUkin2vHC3WPLmk600KamjSfVzyRQSo/4XFVP/F2iSyJFaF7l5KgCPcCn05T
+Zra3qZrSZSD1ptho0Wn6Zptw8MKw+nEfTNKmoG2I+XhcnS4pr4CSaUmQEgfZPQYqibHUrTU4vWt3B23
U9R78cWqqV35CmB1s7SO5lvIY+MsgCmnT/gcEBQQQVoCcVVFcFq1pUUyyVWgPbvgecwwRG5nPpxJ1c
5GbLzLf6r5mGlW1mY9M4FxcybFyO/X+GKsuLh+h6ZXJWFBtT8cv0ED1I2O1a5TIikhRy23xVxYEckPbfGI
qluRO+MKk9dlPTFPToAoFWOx9sVbZqGv7PfMu8nIH4adML7jWdNtNTg0OVi13MvNV7f7LH6rf2mjwxy3
NTyYABdzviqKaPkKg5cKpXfpmCpJGsse0cgBGPWNIxx6k4q05HL27Y4stanfKEI5ewHx5ZjiPTemKqLUZj
X6MVgWoIJoBgHVdW0/QbE39+Ha3U/E0Q5EZGYPzM0G+Z5NMtLu4t0FTL6RA9/tlcVZsSpNCRTtlchXj
XftketPMUmo28d7FYS/V3PwkAV/4lhxaXFvfoXgVl4ni4bYgjFUUNwSDsMotseR9hlcY0P7xgopU1wK+o6Q
25ulpWlPi/piqLIKhePfGliGI6HETfaYJ4rZZgZJRWNN6kfdgooCTtQjrXFViAjcGvvlnY7Gm2ZUHMINz19qZ
nWlV6k9PDFVgTj8dag5dHFPfvjli4pwBr45RQAAVJ3xVs7k0NMrYjc7jvlNHHzANQcd6IZx4YqprRZKElqj
HVpSvWu2FXmHV7jTIuGmw/Wbmo9RduKp49RgltQ0y0sY73UbhYFK8nrU79wKA4qmVUpU70xh6hhtU7
4CsL6w1SzN9ZSGS1IJMh22HftielavpGryyRaZdLcSRko6KCCn3gYqjlNXIPTtjWZlfiBsPDCPW/NNlpry6fY
qbzUod5I0HwoD/MxphxaPy0+G9uyIfUTk/I9P14qqIDQ79cwrUkdOmAtH1PTtfa4fTJzJFbN6cjtsOX+TjbfXN
KvtSl0XTZDPdW+87AHip8ORpiqYK45cSRtvQ5by1ag6kfRiFz9TsmD3sywcjSrE0J8NgcU9CB2V4WqWFQ
e1MVXEt0J3ymHECo3Jx3opXdt8tk+IGtQOmKrGNenTuM3LiaDuMdROZpjWReVAevTFVyI7OanamNKiO
pqCD0wm1y+uVvbbRrCT0Z5RWaQ70T/Jx7I2lTxQXVw1zDLsh7hvH4QMVTUBgta09stGAPPqg2OBZjbw
OjXE3DmaRoe+Lrat0H7RqcVVHLEkpsD2zD4lBfqMa9uUbmSSAO1Mr7VDiq5ggWtcRAB+In5YoEqaHcdz
4ZXpQoBVjvXFVNGJbjvX8MoijbHYdcsGMH4SaV3y2CCvEHgcVcV25ilPDME4/TvlcY2opNCRtjRECRQn
3xVULcdhShylRmj5KKiuFuv6g+jWMcsEPrTSOEROvX6Rkcuo/wAxbiRZLGa2trY0Yo/Xf9nvirMyqg7mpxy
tT5eBxlrEy28Yu5FNyVHOh2r3xl29lp1tJql9JwgiB5U3JP8AkriqJP2dhucrenxYjo13FrFkt/bxssbk8PU2NPHKb
VNJN99QFyPrSirxCu34YqrbZsUraf79GbFWNW/nLTrmkcaCBDt8dVp+AyK+avMel6xreneXTfoNP5h7tw38
v7Phhi/5byOyU1CqftnfI1p35fWzee7iyuJg0KRCRWZCQfxxVkN9F5J+s1vNa9SwjHpxWMLUQe7fCR+GL6
Ze3drceh5Yuv0xp4BPoSsVMftyqP1YPi/L/wAvxOwkhRwT1AI/jhxYaLp+k800yIR1+2U2OKrdIv8AWLhJJN
UsxagGkcYNa/icNwynia1wP8YCKSSPfFPT5fYbiffFVfZiQduO+3WmEjeZtOMrwFXWSNqcODVP4YZLG6
tXkST3yjaQGYyvFGZO0nEVxVjnmHXkbS/SgsJ5ubrzARq07/s4a2Ot6XcWluiSG3dQE+ryVV9v8lgMMmY
QwSTTBfSiUs7EAAAYWW8ui6hEmpr9XVGYhGbiGqMVTYKQfUrQffigHN+J6UqDhcuqaeZBCLtS5PFB
UU/Xg0LLxah2Hf2xV5vrUXnzzJr6WcdqE0axl5OGPESgH3ah/wCBw6Ntrt35kjjlvI9LhijCwxp+2B2+0MlkRl
OysCO9OuBbrSbS8uYry6BMkB/cstQSf8riRirDryfzLYebLix0hJb1ZICXlk5CNG8V3Arl6FP53fSdQtZoTavBy
f65NXlJ7KpYbZ0A8q+oigN3IHxf8FmZnaoloVYUdD3BxVK/L89xdaPbyzsJZSv7ym9DXp1OL6hq0Wi6bcaj
cirxikKHqzHYeOVYaVb6XJK1nIeEpr6ZJKj2Xc4reWEN9Gv11BIiNy4HoTirBNL0w6XrEPnfzHK4e/T7L7p
Cp6L3PfFtUvtW1DUH1iS2ddBt1b01CFmf/L9l+jJtLb293ALS8hWaAUKxuKgU6Y9UKobWii2K8fQp8NPDF
XkulXt7JdSaxb68kFsrVTTyxYkeCjmP+I4fP+YGtapL9U8taK90UAWa4bkoV/wySW3k3y7ZXbXltYxLKxrRl
qo/2LVx1x5b43D3GjXX6Neb+8EY+En/AFemKoa21fzNBbwS6xp8cTSuFYq9aD7zkjDsjmq05KD7b5H49N8
y6hNHHq1wi2FswI4j45ad+g/Xh+9Sdj8IAAHyxVrjCNnVZI3+3G45Lhb5glSw0mW306BIp779zEkahaB9ifhp
hiOW7KK4UeYdO1i7lsZtMYfunrMD2/A4qpXMs3kvyeVhZri7hSkSbkvIf2fhyJeXvMvnhBDqGv2otUuZAiW
bBlZgW+2p5Ny/4HOhX2mfpK0+rXDcZBQiQ7gNgO38u3PrRXGs3ovZof8AeQcaKo7fDiqUfmFoltqGmQT+
tLBeTSJGgjfjWtKr0wyvhonlPQobi6tBMERUUFQWdyB8J+E98MtQsF1MQrO1DbP6iVG1Rl3mnx6ikUV0g
mSNg4Q/ZqOnw4q8702PWm1SDzNJpzxzXbcIIpfhSGM91rhxqGrXuveZItNiv4bSx08q90wko8j/AMn2hkuvr
GTUIoVc+j6LhlQbCg7dsLn8o6BJcSXxtALmQ/vWUkVPj1xVD+Yr231GWDQ7e9FqXIkluEeh4jsrbYZ3bXh
01P0Ky3MtuB3+2B9IxG48vaHOoW/iEZjFEkLcHp94xSzhgt7OSz0GdeY2B5cyvv3xVIJfOevyajbaVZaEzyuQ
Lub9mLxLZLqMACRSSnxjtXA9navYRUqHuZDWefux8MWKygVO5OKuKk/ETv2yMedfM+seXbezt9CtBf
X98/prHuOH+UaEZKf3nA1G+BpNOhluYrySMSXEP2GO9PfFWLaPoWq29hfz+Y75hc3iM8qL+xtXirVfCf8
AQVuLHT5PqUmtWocsUb46Gv7XIHOkSAyclmUNXqCOuNtYRarxtYvSj/32NgD44qwvVtW16K0i0FNDFj
DeEIj2zVCJt9rjt0wXrrv5R0iGHyxpC3GrXiCJpIwEKsRu7sgG/wBOSj94+8oDGtRXqMegYpRgGZTUOcVeJ
LY/mXpatpDWKk6m4M+oAfGK/wAz88Pte8lz6bovq6trV3qF5KojtbVahA3h1bOmyNI60b4iD1ONlgjuQPUj
WUpQpXsf8nFXinkrQZTFc6H5m1KTQLaNw0VqG9J5gf8ALZvi+7JP5r1qx8oaUumeUIY6sK3Fym0jf7JQvL
JtrHl/R9deCbU7BJriA1jk6MKeNKYy+8uaRqESwXNnG0KCiFRxP+y40xV5ZZanH+ZU9h5ZvLWaO1suMtz
OpJJZegbkP8nOxWVhb6ZaxWVqS0EI4IW3bbAWm6FpeiPz0q1SFpBRio3/AI5eq3Go2enTXdnCbi4Q/wByO
pH3HFUyCrv8W5xu9QCKCu2BrZ5prWG5dDHJKgLxnqp8MX4SvRi2w7YqqDioZiab4+NVchq+NMRMdw
AAaEHtmjFxH4bg0GKvO9Llv5vzB1D1gbtLVP3e+yA1+HqclkguLi7/AEtqgFpZWQJ4E7H/AFsQ0LQ7zTdU
1PU5AOd2/wAHWtPuxTzNpup6rFb2Nq4W1c/6b1qV/l+EYqwptX0zzF5pttVlvucEDMtvaIxIqP2u+STX73VG
kElsZeMrCOKMBloP5sWl8p2FhNp8ulabGqQsBI6rufduuHuo2c19FVP3TwsChp2GKpMlrfw6hZWtpeOzsA1
3GamgP0jA/m/zq/lyYWek20V5cUHqJI/A1P3Yaz6dqJ1C31K1uVhKALMpFeYHbIt5v/LGbzJqaaxa6i1pIaGQ
LU7r3XFVZPzBvdLnsbPzNp62lzqJH1ZUJfY9248sEeZfN9/b3P6K0G0W5uKA8uRBqf5emO07yHFHOk+t3Z
1WeKP04ZJa1i8Cu+Jt5Vu9Il+v2E/1u7WSp51rw/l74qqWcn5g3FxaCezht7XY3FT8VD1/bwm82/modC1lNH0
SwGqTDaUKxFG8DTJU115n1KF0iQWHIUMh+I/7H4chEP5calNrcWoXgSJYJRI8x5AytWvgMVZhoF15k1J
Uv9bs1sQ4qsA3Kj7zhvf3tvYW73l5KIIU74Im5txA3FAop0FMQks0u4ntr+3E0En7DiuKpfHq9jr+kzT2bho0HJ
JTtSn+tTNfMmp+VJ2eR4ysZCTIaEEftYhH5a0+2Yx26NFCf90oxCf8DXDZbSKSzbTin7hlpwG2KsN8o+Tb
Kx0WS+1fVZ73kvqPK0mygb074Sz6B5o8xNLqWhTt+iBVILOdtnp+0oLp/wARzoq6LDFpjaPCeNu32zU9O4
wVa262VvHZ2YEcMIpHTufHFXlOiz+ftYupPKkjm0tYVIuJ0VlZR/kfHxw603yvoHlq11ASSTXGrMKfWJN
5W368+PL8c6BFDHDIZURVuJR+8kA3OaS3t7glngUsSAXI3xV5t60X8s34/wBM2dF/Rdr/AMs6/dmxVCpO
dP003OpfugAeVNyci+leeItc8x+jY2v1e2VSr3Uy8eVPpOGerzzXXmOy01ozJahObg/ZJ/VhrPpenXCejNZRsob
YKAKfhiqIXVdOlnNolwpm+4HFtqnj07kYS3nlfRtQKM8JgaMUR4aBv1YvpultpIMYuZJ4+3qmpHtiqaHoD+
yOhOKK6/ZYfTgUS8vhUVyvVYEDjWnXFUSz8aL4HLLBiFUfTiIYlq9PAYqjMrgU98VYb+YPmTTIvR8sy
3Jia9+GcoPi4+HLCbyd5QjsNW9SZnl0yn+jRvICT/sdjkg17yj5R1y++u6hdpbX6fYZJEDg/wCy3wy03SfL1gY
5PryzSwjaSSVCf14q35i03T00v1oYlgjidWmn3qoBqe5xaPUJNagRdHb09KiA9a7fYsAN+PXwwtu3tPNrvZvd
JFo0D8ZSsigzEfs7kfD9GGeoWdvLpCaZpdzDbJFREj5oAQP2ftDFUg1jzq+ksI9FtDcWo/dtdNSgfp+0w/Vg+3
vPOS2j6je+hHCE9RIlALEHpjdP8vx+sY9RW3+o0BRYmTdx36nDXWLq4t9KkXSIYby4p6UVs7qBTpXriqQ
Wq/mJqsDXLz21pazf3S0BcD7jhs15beUdEe88yXvq8ByJG7Mf8lVAxPyhZa1p0JGtzxymY80hRhSL/I+0+Iy+
UJr7zJNqmsOL3T5E4RWzUYR/6q1P6sVVNO82w63p/wBa0G0e4lYkKG+FR7/E2B7q+856eBq2ryWw06I/7
yoBzPgOn8cVtKeX9Yt/L2nyiWCc+pJGo+KMf5XH54D866Fqvmi7j0oxSwWUa847lG2Lr+y2KpjJ5rttO0yGe
/cC+uzytrZfiIX344HufzF8pWzxRX120NzLRfSMbfawN5M8kWuiWhk1VXvdR5EiW5AYqB0VeuDNP8t2k+
qXWp6rYRPJy/0VHQEL798VTCHzFpN4wSyd5SR3UjDiEFyKdxtXEeMAYMkCxlRT4QB/DAuravBommz6
hKp5xikexJJP+qCcVRsV3bzXcloj8p4BWRfAYqIgSeIznelQ6rZrcebAJgkhMk8JrylQ/ZC9/wAMpdZ8x32hag8
SNZXWqvwsnlqBGrf61KYq9D5Kx9NJVLjqgO+X6nBWeY8I13c5y3QfJw0Y21xY6xc6lrYYG7DsWiI/a3q3/
EskHmeDVPNOtw+XonkstMSMSXd9CSG5/wAq9Biqby+ZpJp4o7OLnGX4vUb08euGl/ewWcam4NGkpQZ
H9Msr/wAvSpai0+vR8uAvP92BPFuuF3mzRNZ13UY50ik+q2fFkRDtJ4rirJJvMFtWOC0ja6mJAcIKADx5VG
XL5h04LIsPKV4qesFBqD4YlpF6wiS1TTHsViX4mPUkDp9kYXaWmryeYJr1bD9H2JBDg0Pq9fj7fqxVP7H
UDqaBliaJP8vYn9eN1HUmsWW0tU9a+lP7tP2QPFumDfVrJXjQEdu2R6OefTLy7nubV55GP7pxvUeHQ4qj4
NCW45S6m7XE5q3wmig9x2yJaLd+X5/Nk36OaSzmszwnRj8Eh+9sMfMF35oudCuZ9NtzasBUIK+rTvx3GQ/
SL1/M2lnRYdLltbtjxuLhkZG5d25Mo/Xir0/Utc0/TArXknKSVgsSRjkN/wDVwd6kP7usgEkiho4yfi3yIt5Mmg
0mz0+yuWMsLBri4k3ftUDfE9Z0DVYLuxvtC5XU6L6byy9FP83UYqzMBi4V9j0phfqnmHTtGlpcOSV+3Tth
NY+Ydd06yvV1rT3e6tVJilQMVc9uxyK+TPKGuaxqkvmXze8kVtdktFpbVKEfs8lYnf6MVemPqlkI7aWWQ
K96K2qHqcZqeqQaNp8uo6gxS2i+JyNzkKv9N1PTvNo1ifTZtTsYUCabDH9iHpX4aNgfzl5e84+cpLeCNjZW
MgH1iMV+Fff41xVOIvzQ8n3Nv69jLLcyNssSxtu38vXAtt+Z+mzymE6ddIEb42MZIH/DZJNE0Kx0DR47C0t
o3uLaLgspQVZ6fLAvlyLWbPRrv67bAak8jvGjCoIP2cVXf448rmw/SE1yY4wePpMp51/1cEQahcahGJtKjojiq
yS7AfjkZ0nQba01RrnUtDae7uH5y3TKCgP+SOJ/Xg78w9W1PStEjttHsJrgXTBJjbBucaH7RWgxVONG1tdU
+tI1PVsmKTyj7HIYaRskkYcMpjPQg5DfJWrQ3Vu+i2mhz6fZRpW7u7pSnNj1PxInLAUnl+C6vXi0fULtbLk
RMxYiMV6iPpirPBLFIzJHIrSINwprQY9GYgFRSnfxwm0Ty9pnl23eKwkkfnvI8u7E4J1WCTU7UWtrdNZsr
AmSPY08O2Ko5g1dxTlmVWAofHrhCmhGHrqlxLtua/24KtdOezcXC3cs0f8AJIa4qmooJPUJ/dqKuflkd0+8l1
DWLy+luFi0+GscKEgEkftYP1+e/j0uc6bB607KCUHWnfOe288WrazZx2Oj3NIqC/EilUU9z8SjFXplvewXxdb
SQSvEf3gHbGXrXMNvM1ilbyn7sP8AZr/lZBPPk+qeVoYpvKNmaXFFmlUGqk9/hpgzyxf+fhJbwa5aRtYTLz
e8FeQPbarYqnlnp+uzxJ+kL0LdTfbSOnEf8LhZJLcveTaXoep+vq1qOUsUg+Cn+txyQ31+tjY3N0oLempCHcn
9WEnl9tMstEudXt0IurkM00hUiTeu3SuKp5BcSQaYbzWCsZiH7+n2f9jitveWl1bRXkL0jl/u67E5CRaXnmyyb
TpzJbaegLc2qGeT/ZU2xMeWtR0qztLr15tRvbSQCC0VqJwr+1ucVehuCE9RiqxkfaO2JxyRSLWNg48V3Bzjv
5ua/r15b2GmG2msLaVkMxj5cwaj+SmdA8kabBo/l6yto2kkJXm5m+3vvTFV/nDzbp3lW2j9c8r26IW1ip8IPi24
wJZXtjeWZutQ1T1i6VcR7Ba9l2GI6l5PsvM2uPe+YA4hjAW0RaH5t8VcjN7+Xkmk6m1vocMtxp90QJnkYcU
HfwxVl+t+b9I8oaHFdczcNMKWq9SzeJ3GEnkbzR5n8xatPPqaIlhxJiovE/I4bXHk7TZ5rQu3qwWiAKjAFQ+
HOlxTWyvFcRosS19P0xQnwxVMqcwSo+/tjWBpROpphRDda2L2k0C/VCTxI+1T78X1S5v4Qradb+v412OK
o5iV+E/TmWtCfuwrur/VGsvVsrWt2KViP44vb3kjwg3ERilp8Y3pXv2xVMa8VqftdsxPT1Nm7Uwt+uNIePBl
oaCtcSudSv7e+igW2M1sQOUm+xxVN+Q8c2Af0hJ/vg/j/TNiquyRSMJzGPUX7D9xltupYGle+Kn6tx6v08B/
XGH6rxWpk49th/XFVkb1Xj+144iwk5EHcYM/0TahevyH9cafqvjJ9w/riqhEDTkv01yy7LXiAcUT6tQUMnX
wH9ccPqdDxMn3D+uKqaEOQ3SnUYIjovXcHGj6rX4S/XwX+uWPRqORl+5f64qwnUPyu03UtVk1OfULhT
K3IQpJIFH0CQYjL+UmmOzOmqXSq37HqzfT/u3OgL9X23f22x4+r7bt/k7YqwOP8qtJij9O01G6h/afi8gqf+R
ub/lVtqW21e7AH2T6sn/VXJ4PRo1C9e+w/rmHo8Tu/Gu+39uKsEg/LaSG59WHXrl4waek0jtt/wAGcFnyJC9x
666pdCmxUSP/AM15LV9Cg4l/agH9cUPo1HEt07Yqw658i3I+LTvMFzBIezMzf8Sc4+Pyr5jhteKeY5WmB/v
GBP8AxtkqPocty/L5D+uU/o7cS9PYCn68VYvF5S1O2uRqMOrf7knHF5JNyR/sicFmDznaqD9dhuGr36/8RO
Hx9H1E5F+XbYf1xY+lxO79fD+3FWOJdebKAzQxOf8AJ6/8Rx1zqfmK0h9Uad9Yan2U6/8AEckP7vj1f7h/X
GNxp1k+7+3FWKQeZfMUwBfQ5F38P+bMFNrV9cKUvdCkkQditV/4jkgT0eB4mT/KoP7cVj4+ieJk4d9h/XF
WPN5laCCk2kTiI7CPgONP9WmJS6/pl1CsEmlTNGprw4Up/q8RkpP2RyJ4e4X+uVH6VTQ/guKsYt9dsLRQt
ppUyg16J8X30rgsa6qt6iaZPuN/g3/VhyOHI0Pz2X+uYU4nd/uGKpQPMcKg1sbhT7jbN/ihWHGOwuCR3A2/
Vho31en7wt71AxdPT4fuj8PyX+uKpD/iJnfbT5qEfHt/ZiZ8zSJNUabcGMDw/syQLw5Hr+Gbbbc8fkMVSL/Es
hYJHpdweXen9mJya/qoNF0aWVO1Vr/xqckS8aDjy69qY5f2uJb3xVjCa/rZk9JtFkoQeo2/4jjY9Q1sEm30Nbd6
7kKFJ/4FBkk39QcjJ/k7f25T8+XxGX7h/XFUghv/ADXIxP1KOID7NT/zZliTzaRThCEJ6Dr/AMQyQClRvJ7bf
24h+79U8TLyrvQD+uKpTz80PVJEtyh2+IA/rTGta+bmAAubdUHQDoP+Fw8f0/2jJTvsP65f7viKF6fL+3FUge
DzcKJ9fgqRQd6e/wBnGfUfOMdVGpQmvc/7WHrehyWpfn22/tx7ehT4i/XwH9cVY+2meb1AH6Thod22/sx8
Gneaacp9WiNNht/Zh2fQp8RelPD+3Gj6rw2L/d/biqUT2fmskNHqcISlKHv79MD/AKL84EcW1aFu4QqCP+G
GSBvQ4ryL+2w/rjz6HMcS/KngP64qxHWdJ86y2y21pqsUQn+GQogFB9CjD3R9Pm0/TIrG8dJp4xRpYxsffD
CP0/Tbd617gVyz6Hi1PbFXAqAFUVI74g9Ax4CpPbBH+j+n8JansMST6vy+Evy7bYqtAUCr7ZfwMnFcz/V+
QqXr8h/XMfq/Lcvy7bD+uKqikAAHY98yrGH/AHcSID1KqAT/AMCMo+jx+Ivy+Q/rmPo0G707bf24qtkWG
QGKSJZUJ6MAQMrZUKDZew7ZY9Crci/3D+uV+58X+4f1xVbwjZeLqCD1BFRlehahTD6K+lX7AAC4t/o9f
iLV+WUv1eh3b7sVU4/QHwiMBAOigAfhjlKdUABB6nMn1evwl/oA/rjx9W47luvhiqhdWVjqApfWsVxx3Rp
ACQfuxSODiAIwAiilANqYrJ6XEbv9AH9cpPS4niX4/tbD+uKqVDz5EBvD2yyAABSvyxy+jy+Ev9w/rlD0ef
V6/If1xVZxjQN8PXtmUEioAxz/AFfuX5fIf1x6fV6fCX+7+3FVKhXemZl5hWXYg9MVPoU3L0+X9uUfQ8X
5V8B/XFVMIOW21euYqo24g+Bplj0Kmhkp32X+uUvp0G8n3L/XFVNkU9gDjynEAmlPDHn6tXq/L5D+uX+
425F/pA/riqnWP2zYt/ovic2Kv//Z
/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAAAyAAD/7gAOQWR
vYmUAZMAAAAAB/9sAhAAIBgYGBgYIBgYIDAgHCAwOCggICg4QDQ0ODQ0QEQwODQ0ODBEPEh
MUExIPGBgaGhgYIyIiIiMnJycnJycnJycnAQkICAkKCQsJCQsOCw0LDhEODg4OERMNDQ4NDRMYEQ8
PDw8RGBYXFBQUFxYaGhgYGhohISAhIScnJycnJycnJyf/wAARCAE/AakDASIAAhEBAxEB/8QBogAAA
AcBAQEBAQAAAAAAAAAABAUDAgYBAAcICQoLAQACAgMBAQEBAQAAAAAAAAABAAIDBAU
GBwgJCgsQAAIBAwMCBAIGBwMEAgYCcwECAxEEAAUhEjFBUQYTYSJxgRQykaEHFbFCI8FS0eEzF
mLwJHKC8SVDNFOSorJjc8I1RCeTo7M2F1RkdMPS4ggmgwkKGBmElEVGpLRW01UoGvLj88TU5PRldY
WVpbXF1eX1ZnaGlqa2xtbm9jdHV2d3h5ent8fX5/c4SFhoeIiYqLjI2Oj4KTlJWWl5iZmpucnZ6fkqOkpaanqK
mqq6ytrq+hEAAgIBAgMFBQQFBgQIAwNtAQACEQMEIRIxQQVRE2EiBnGBkTKhsfAUwdHhI0IVUmJy
8TMkNEOCFpJTJaJjssIHc9I14kSDF1STCAkKGBkmNkUaJ2R0VTfyo7PDKCnT4/OElKS0xNTk9GV1hZWl
tcXV5fVGVmZ2hpamtsbW5vZHV2d3h5ent8fX5/c4SFhoeIiYqLjI2Oj4OUlZaXmJmam5ydnp+So6Slpqeoqaqr
rK2ur6/9oADAMBAAIRAxEAPwDv+bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bCHXvOflny3E
0ur6lBAyivo81aU/KNSW/DOU+Yf+cirGAtF5csfrJptPcBglf8AVrG2KvdMBXesaTYAm+vre2pufWlRP+JM
M8la1+cPnvWZGJvxaQtt6FsihQPm/NvxyG3Wp6jeu0l3dyzM32i7sfwrir6/1L82PIWmErNrEMrAVpAfW/GLl
kfuPz/8jxV9F5p/lHIv/EkzytmxV9J3X/OR2gx/7y6ZPL82A/XTAJ/5yStKimiyU71df+as89ZsVfRcH/OSOlswE
+jzIviHU/xOG9v/AM5C+T5KetDPB41Vm/4ihzy7mxV9dWP52/l9esE/SJhJNP3sciD72QDJXY+bfLGpAGy1e
zmJ6Ks8fL7uVc8NYpFPNCeUMjxnxRiv6sVffKsrqGRgynowNQcvPE2lfmB5x0UKun6tMiKahH4yD5fvAxzo
+g/85E61bcIdesobqMEBpoQySEdzu/H8MVfSWbIJ5c/N3yV5iZYY79LS5bb0bo+lv7NIFB+jJxHLHMgkidZE
bdXQhlI9iMVX5s2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2b
FXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZsAavrWl6FZSX+rXUdrbxgsXlYLWnZa9T7DPPfnz8+NQ1Ezab5
Upa2n2TfMpMrjvw5bAdt1xV7N5r/ADH8reUI2Go3qPdUqtnEweUnsCqciv05wXzd+evmbWme20bjpdkdgyL
ymYf5TOWX7hnLbm6uLyZri6laaZzVpHJJP34liqvdXl3eytPeTPPKxqXkYsd/niGbNirs2bNirs2bNirs2bNirs2b
Nirs2bNirs2bNirYJUhlJBG4I2OS7yz+Znm7ytIn1G9M1srVa1uB6iMO4rs4+hsiGbFX1L5O/PTy9rpjtNbK6Xf
O3AM5IhYmlDzaoXc/tNnVYJ4bmJZreRZYnFUkRgykexXbPAuTfyb+aXmfyfMiQT/W7DkDJZz1YU78Gqr
A096Yq+x82Q3yV+ZXl3zpABaXCwX42kspW4yVp+wGpyHyyZYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7N
mzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7IX57/MjQ/JFq4nlSfU
2Um3sVark/slwu6r86YRfmf8AmxZeUYJNL0mSO51uRKBa81g5bcn4n7VNwCc8vanql/rN7LqGpTNPczGru3
6gOwxVOPN3njXvOV691qs/7mv7m1j+GNFHQAbk/ScjebNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNir
s2bNirs2bNirs2bNiqvZ3t3p9xHd2UzQTxMHjkQ0IKmoz0L+Wv53xXxh0XzdJHBckiOC/PwI9dgJSTxBr32Ge
c8wJBqNiOhxV9+RyJKiyRsHRhVWU1BHsRjs8xflb+cV1oMsWh+Y5fW0p2CxXL15wcqLuw/Y77j6c9MW1
1b3sEd1ayrNBKOUckZDKQfAjbFVXNmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq
7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7OV/mz+aUHlS1k0fSJI5dbnShoeXoK+3Jgp2am4B9sN/zQ/MK28kaO6w
Mkmr3SlbOA7kcvh9RgCDQbn6M8j6hqF3ql7NqF9IZbmdi8jnxxVZd3dxfXEl3dyGWeVi0kjbkk4jmzYq7Nmz
Yq7NmzYq7Nmy1VnYIgLMxAVQKkk9ABirWbJfoX5b+Y9aAleBrG3Jp6lwpRqeIR+JOSvUfyeMWnBNIaa
+1SRlWpKrEgqORNE22r3xV5Mqs7BEBZmICqBUknoAMNIPLXmG5p6Ol3bA9D6ElPv4503RfyM1MSx3G
qagtqUYOqwhWYFTUGpLD8M6r+jH062iiMhnCKFaZgAxI7niAPwxV85Qfl15vuF5Lpzp7SfAfuYYsfyw84g
V+pL/wYz0JmxV833PkLzZak89MmeneJGcf8KMKp9E1m1BNzp1zEB1LwyKPvK56lx0dsLlxH6asD9qqgim
KvknNnoTzL+TNlrV1NqFpqD29xIPhiZVMQIHYKqn8cg1x+SnmaCYqZYmgoSJxSlR0BXltXFXmmbDzW/
KWvaBIwvrOT0gK/WEUtFT3cDiPvwjxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2dY/Kb81rjyvcx6LrUvqaNO4CyvWsB
ai8uX8vc1zk+bFX31b3EN1ClxbyLLDIAySIQykHwIxTPN/5Lfme+nTx+VdenH1OdwtjcSGnps9EEZY7cSaUr
456PBDAEGoO4IxVvNmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzY
q7CjzN5hsfK+i3Ws38ipFboSqsac36Ig+bEDDYkKCSaAbknPK/wCdfnxvMeuNolhKraXp5ClozUSSjdiSDT4S
afMYqwXzX5lv/NmtXOr371aVqRIKhUjGyqASe3XCTNmxV2bNmxV2bNmxV2bLALEKoqTsAOpOdQ8jfl
m12I9W8wo8UIIaCzI4lwO8nIVp7YqxTyx5H1jzM6vDG0FlX47qRSFp34VoG+jOzeXPIeheXUDRRm5u61N
zNQkH/JChQBkkhghtolggQRxIKKiigAxTFXdOm2Gelr8Dv4mmFmHVivG2X3qcVRGUyq6lWFQdiMvNiqS
3dq1u9RvGeh/hgfJBJGsqFHFQcJZ7aSKX0wCeX2D44qpxxtI4RBUnDq2t1t04jdj9o4y0tVgSp3kPU4JxV2J3C
epBIv8Akn9WKZiKinjirGpYYpkaKZBIjAhlYVBHTOf+Z/yr0zU/Uu9HY2d3T+52MTEb9CKgn/Wzo0q8JHX
wOMxV8t6vomp6HdNaalbvC4+yzKQrDxRiKH6ML89Saxomm67aPZ6lCJEYEK/RlJ7qfEZxHzj+XeoeXC95
Zh7vTB8RlAq0Y/4s4j8dsVYTmzZsVdmzZsVdmzZsVbVmRgykqymqkbEEdxnqL8lvzF/xJp36B1aVf0tZbRE
mjTRUqGoerA1rTPLmGWg63e+XtWtdX09+E9rIsgHZgrBijezUocVfdmbCbyr5htPNGh2usWbhkmWjqDUq4
+0reB74c4q7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzkX5q/mBrHk3zPocVpKq6bL6cl9Ey15J6pD71H7K4q9d
zYhZXcF9aQ3lu4khmUOjqagg+BGL4q7NmzYq7NmzYq7NmxrusaNI5CqoLMx6ADcnFXn35v+cx5U8sTx
WzqNS1BTBbKeoV/hd6DwWtM8jO7yO0jnk7kszHuTuTk4/NjzZJ5q823TxycrGzIt7VR0on2z/wZbILirs2bNir
s2bNirs2bOm/ll5JF+6eYNUjP1aNv9FiYUEjD9vfqAcVYZ5X8vat5j1aCy0lG9QOrPPxJWIA15uem1O+epNM
0I2WnQWlzcvc3ES0e4fiCx+SqBTGeWtB0nRLWT9GQCJriRpZ32LFjt922HeKpTJp0ybp8Y/HArxvGaOpX5i
mSDKZVbZgD88VY8BUgeJp9+SCNQqKo7DEDY25cOAVIIO3TbBSI7niilj4AVxVrNg+HS5XoZTwHh3wb
Hptsm5BY+5xVI8xWpBK9OhpkkWCFeiAY700/lH3YqxnNklMUZ6qMSksbaTqlPcYqx/NhpLpI6wuR7Nv/A
EwBNbTQH94hA/m7YqkN+nC5Y9mAOBhUmgFT4DDua1iuGV5K/CKUGPSGKMURQPfFUpjsriT9niPFts
FLpULIUuf3isKMhpxIPY4YZsVeEfmT+VRsBNr3lxHe1AMl1ZgcilPtOnEV403zkBBBodjntVgpVlYAqQQw
PQjvXOBfml5Ajs2l8y6EjGzP+9tuBX0mru4oPs0p198VeT5s2bFXZs2bFXZs2bFXr/5E+dv0LrB8uX0qpY6lIP
RZzTjO1I1UEmnx/CKZ6fqD0zwLb3EtpcRXUDcZoHWWJvBkPJT94z2j+XvmiHzb5XtNUVlM4HpXSIa8JV
AJU7mnwsDirKc2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs43+ZGkWmv/mPoWj3y8oLmydPcMzyKGHyrnZM5D57laD81v
LEq9VtwfmBK+2Koz8pNZurNtR8iawwW+0aUi1U1DPbsoZep+KlDWmdSzj/5jwS+Xdb0n8y9KX93C0dvqy
gEhoDJ8THj3o5zrFjeQahZw3ts4khnUOjqagg+BGKojNmzYq7NmzYq7IJ+bfmf/DPk29lhdVvLtfq1upO59Qh
HKj2VicneeZP+cg/MQv8AzFBoUJBi06NWlof92vyb/iDDFXjrMzszsasxJYnuTucrNmxV2bNmxV2bNlqpYh
VFWJoAOpJxVkPkzy1L5l1mG14kWkZD3UgFQEG/GvblSmejba3htII7a3UJFEoVFHgMi/5e+W18v6FH6qk
Xl3++uCe1aBVH0DJbiqYaZIAXiJ67jDLCK2k9KdG96H5HD33xV2bNhlY2HKk0491X+uKqNrp8k9Hkqkf4
n78N4YIoF4xrT374qBQUGbFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZTKrCjCoPY5ebFUtutMVqvBs3dexwqZWRirgqw6
g5J8DXdnHcr4OPstiqQZsdJG8TlHFCMbiqjdyelA7DqRQfTthKhjKvDOokgmUxzRnoVYcT+Bwdqcm6RA+5
wvxV4B+ZHk1/Kmsc7cF9MvR6trJ4Ek8oyRtUUrkKz1Tr+hQea/L93os+0/Bns5O4kA5J/ww3zy9fWc+n3k1lco
Umgco6sKGo9j44qh82bNirs2bNirs7R/wA4+eZzYazceW52Ag1D97DXakqjif8AgqKM4vhhoWpy6LrNhqsTF
Ws7iKY07hHDkfTTFX3dmwLpl7DqOn219AweOeNXVh0NRv8AjgrFXZs2bFXZs2Rf8w9YvtB8o6lqumuEu
reMvEzCoBAPbbFWUZs5Bo0P5v6zpdrqkOsWiR3SeoqmEkgVp/v4YO/Q35yf9Xuz/wCRJ/6rYq9Rzj35g/8Ak
0fLf/MMP+Tr4Yfob85P+r3Z/wDIk/8AVbCSfyn50bzZp2t+ZtQgujZoFURJw+DkW/nf3xVnsdpba7pV95dvgG
hu4pI1r25qVqPcZGvyk1e60+TUfIWsMFvdHl/0QGoZ7dlBWnI/FShrTDqGZoJlmT7SEH7sjP5kwS6Dq2kfmZ
pK7Wxjt9UUAkNAZKknj3oxxV7BmwNp97b6jZQX1q4khnQOjqagg+BwTirs2bNiqjd3C2trNdP9iGN5G+SK
WP6s8P8AmrVJta8x6lqc5Beedtx04p+7X/hVGetPzT1c6N5F1e6RuMjw+gh/4zEQ/wDG+eMySSSdydycVdmz
ZsVdmzZsVdks/LzQv035jtxKpNtaMJ5iP8j4lB+ZXInnbvyW0+GTS7yaFw9y8tJR/IgC0BxV6KAAABsBsB7D
LwwXS2r8b0+WLpp1uOtW+Z/sxVKPlh5auZIEY9ehxyQQp9lAMEQQmaVYlHU7/LviqL0609VvWkHwKfh
HicOemMjjWNAi7ADH4q7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYqhL60FxHyX+8UfD7+2ERq
CQdiOoyUYT6nbcHEyD4W+188VYldOZJ3Y7dh8sSyQNGjfaUHEHsbZ9+JHyxVKYZDDKsg7Hf5ZyP87PL
K21/B5ls0b0bxQl0QKqJFJ+Ko6VBUZ2t9LX/dbkex3wq836B+m/KWoaXL8UoheSAj+eMF0/4YYq+Ts2Okja
KR4m+0jFW+YNMbirs2bNirs2bNir6y/IzXxrPkmK2c/vtNla1avUgKkgb/h86ZnnL/nHLWDDqep6K9ONwqzR
+PJQ3L8FGejcVdmzZsVdkG/N9iv5f6wR3iI+8HJzkF/OD/yX2r/8Y8VQnkvXbuHyrpUSolFhAFQfE++H3+Ibz
+SP7j/XId5Q/wCUZ0z/AIwj9Zw6xVN/8Q3n8kf3H+uAb29lvpRLKACF4gL0pUnvXxwNmxV2D4La21rTL3y
9fANBeRPGK9ualDT5YAx8MrQSpKn2kIP3Yqkv5S6rc6Zcan5A1dwLvSZa2VQQXt3UEAVO/Gh6Z1XOQf
mVBLomo6T+ZmkrRrNo4NTUAnnAZKmvH/WOdV06+t9TsYL+1cSQzoHR1NQQcVRWbNmxV4z/AM5E
6qbby1Z6Yv8Ax+zDn/qoRIPxTPM+d1/5yRuq6hpNlX7MPq0+bSLnCsVdmzZsVdmzZsVdnpj8n9GTS/J8NzQ
ibUHaeSvhtGB/wmef/KlgdS8xabaUBVriNnB7qrBm/AZ6q064it4ks+ISNBxjpsBiqaZs2bFXYa6VDRWmYbk0
X5YVUrt47ZI7aMRQIg7D9eKqubNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2JXEQmheM
9wafPFc2KsYIKkqeo2ysFahH6d01OjUIwLirs2x2O4PUZsRluY4nWMmruQAPnir5Z/MXSRo3m/ULVF4xOw
miHs43/AOGByK51/wDPrT0j1TTdTUUaaD0WPiUeRv8AjbOQYq7NmzYq7NmzYqz38nNRXTvP2mM7hFu
G+rbmlTKQgH457Bzwv5WmNt5m0W4Bp6V9bPX/AFZkOe5Ym5RI3ioP3jFV+bNmxV2QX84P/Jfav/xjydZ
Bfzg/8l9q/wDxjxVIfKH/ACjOmf8AGEfrOHWEvlD/AJRnTP8AjCP1nDrFXZs2bFXZs2bFUfbW9trGnXvl++
AaC9iePftzUoaZGPyn1S50i91P8vdWf/StLk52JIKl7d1BAWp348T0w7ilaGVJU+0hDD6Mjn5mW02k32kfmZ
pK/HYMkWpIorzt/U5GtP8AWbFXr2bAmmahbarYW+oWjiSC4QOjqagg4LxV8s/85BXLTedYoSdre1RB9L
M38c5PnTPz3Ynz/cg9oYgPuzmeKuzZs2KuzZs2Ksx/K+H1fOFoSNkWRvuQ56DzhH5SgHzQD3ET0/4Fs7vi
qNtL0x0jl3Ts3hhoCGFQag9DkewXZ3TxOIqFkY0p3GKp3brznjXxYfrySAUGR+wFbqPJBirs2EHmrzJ+gLa2
itYfreralMLTS7MkgPK3V5GFeMcY+JjhJNfeY7HXtG0+31U6veXEv+5ywSCFbW2tuJ5TK0cfrRUP2BJK3M
4qzrNkNbzBqXmLzLd+XvL8/wBTsdIoNX1VVSSX1mqFtbZZleMMKHkzK3SlPFt7P5t0vy5dnU9QVLqwtrq
9n1WCONiyR82toVWSJYjIQv7w+lt0Aq3IKs0zZzSPzR5gvfy+k82T3p00W1l6kcscURe6ugvHkyzpIiRNL8H
FVDE1IIFKy60v9ZvNA0mZYlj1TUIIGuXKkxW7PEJZZGWorx6Ktd2IHSpxVPc2QPyJ5zh1ZtRs9T1i3uJ01
Ke20lZZIIrqe2SnpsYYvT5V3oVQVwfr2saoPOHl3y7pNx6Kzia91aiI9bWEAIn7xWIEj1Wq0OKstzZBPPmva/
pVr9Y0uf6nMby2sdMtzHHIb2aVlaT1PUViIgnJRw4tyFa0pgzzDrepjzf5e8saPP6LXBkvtWYKjn6pEKKn7xW
4+owK1FDirL82QzTvMGo6r561qztpi2h6DaxxT28caMZb2QlyQ5HP4FVl4g9RgaPzFrVt52tNL1G6RLSbTJd
S1GzKxiKzUPxi/fcQ5IpRyzUJ3AApirPM2Ryw/wASX+qWesC7WHQp4ZTLpUkQWUVb/RZQ3DmGZPic
Mw49Kd8L28w6n5k8w3Wg+WphaWGlHhq2s8Flb1jt9VtUkDR81oeTMGA8OlVWZ5shHlLUPMF/5n8wWt3
qTXujaOyWNszxQo8twR6srSNDGnxxfYPHivtXJviqU6uvxRv7Uwtw31cfukPgcjl9dNCBGgoWH2sVdd3qwg
pHRpD+GFgdmlV2NTyBr9OM6mp3Jyx1HzxVhn552Kz+XLO+P2raWg/2fFf4559z0p+cqcvI0zfyyRH/AIdM8
14q7NmzYq7NmzYqiLCX0L62m/33LG//AALA57usW52Vu3jGh/4UZ4JBoQfDPd2huZNHsnPUwp+rFUwzZ
s2KuyC/nB/5L7V/+MeTrIL+cH/kvtX/AOMeKpD5Q/5RnTP+MI/WcOsJfKH/ACjOmf8AGEfrOHWKuzZs2K
uzZs2KuwwtIbbVbC80G+HK3vY3jIPg6lDhfj4pGhkWVPtIQw+jFUi/KjUrjRL/AFT8vdWk/wBJ06T1NP5DiX
gdRstevHic6xnFvOc/1z8y/Kz+WyDrVEN/xNQLX1Ty9QLv/NnYqXXiv+f04q+Vfz4Ur5+uD/NDEfwpnMs65/
zkLaGDzlb3H7NxaI1fcO6/wzkeKuzZs2KuzZs2Ks6/KaQL5qRD1eN6fQrZ3rPPH5azeh5wsCdg/NP+CUjPRU
cTzPwQVPc+GKtIjyMEQVY4b2totuKneQ9T4Y63tUt1oN2P2mxfFURYml1H86ZIMjULcJo28GH68kgNQDi
rAvN2jR3HnDRdY1fT31PQba2uIJIEtmvRHcSH4Xkt40kZlZdqhDQjN5S8vPa+b9V8w6dYHR9BubaO2trAx/
VzNKpVzcm229IChUBlDbnYZPs2KvOPI8V55TttW0y+028uNYudRnuVeKB2huFk4+m4uyPQRTSpDuCPD
DD8w4dbv/LFvoNrA819rFxBaXc1pE7RQRMweaV234xjjxq3jk3zYqwDz1orNp/lvQrW0mk0CC8gXUY7WJ
52Ftbp+7Ro4VZyjEbkLkpcarqGiXymNbO7uYplsYj9qIMhSH1mVmHOvxHjsK03pUm2bFXkEmlXd5+XNj5
FstGu49bUxLI89tJFBbSrOJZrn626iFgfip6bljXph9awaxZee9bu5LOa5uZbKxstFvXic2xjpyunmmX4ECS/Eycg
zfsjOg5sVYJ5ot7x/O3l++uLK5vNL06C4mhW1iaUG+aiIsnEFU+HdWchQe+Feh2fmO286+YtU1OxkbVr2C2
g0qVY3ayjicc5VNxxCUgZUDDkGcg8V3zp+bFXm/5e6Tq+jyatYSwXEVzNq89ze39xGQJLVQvpem7jjK0zV
qV6DlWh41Bt5Tn816n521XU7B0ncCx8vvcxGJka2jPC4t2kAYBpApDL13zqmbFWJ+S9S17UdEsotUtp7S9tr
Yw38t7C8cjXKn042T1OPMFV5u1CDUUNa0IfIqar5e8rtoMel3P+JfXuGuZJoXW1MryNwuWu2AikQRhdlcs
aUp3zpWbFXnv5Y2msWuj2tvd289nMZrm81qS6hMTz3UzsiRqJVBZQnF2ddqhQCfiA6FmzYqlurn93GviTh
NJEkqFHFQcNdXaskaeArhbiqSXNq9u2+6Ho2IruwHuMP3RZFKOKqeowrmsmhmTj8UZYb+G+KsV/ONuH
kW4H80kQ/wCHTPNOeivzuuUi8pRWxI5TzLxHjwZGzzrirs2bNirs2bNirajkwUdyBnu/RY/S0myj/lhT9WeGd
Ni9fUbOHr6k8af8E4Ge7bJeFpAvhGg/4UYqr5s2bFXZBfzg/wDJfav/AMY8nWQX84P/ACX2r/8AGPFUh8of
8ozpn/GEfrOHWEvlD/lGdM/4wj9Zw6xV2bNmxV2bNmxV2BtRv4NLsLjUblgsVtG0rEmn2QWp9NME5AfP
Etz5g1fTPIemmr37pJfsp3SDmFJ+gA4qn/5NaPcahJqPnrVI6XOpScLKvQQIooy1/m5HOu4E0zT7fStPt9PtE4
QW6BEUdqYLxV89f85I2tLnSL2nVDDX5F2/jnBs9Qf85C6Wt15Sh1HflYTK23hIyxf8bZ5fxV2bNmxV2bNm
xVG6PenTtVsr6tBbzxyN8lYE/hnr/TvRezgnh+zMivy8ajPGeep/y41dL/ydpjzOBKiNG1T4McVZfmygytupB+
WXirvfJFaSerbo/elD9GR3DLSp6FoGPX4lxVNs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bELuYQQO/
ehC/M4qk19J6ty5HQbDA+atTU982KuzZiQOuUpVj8Jr22xV4n+fl4DLpNgDuqNMR/rFk/wCNc4tk5/NrVf0p
5zugprHaIlunhQVkP4vkGxV2bNmxV2bNmxVOfKFu135r0O2UV9S/tVIHgZkrnuONeMaL4KB9wzyP+Senm
+8/WLFapbBpifAp8S/qz11irs2bNirsgv5wf+S+1f8A4x5Osgv5wf8AkvtX/wCMeKpD5Q/5RnTP+MI/WcOsJfK
H/KM6Z/xhH6zh1irs2bNirs2bNiqG1G/g0uwudRuWCxW0bStU0rxBan00wo/JvRZ9Qm1Dz5qqUudSk4WXgs
CqPiWv83I4Q+dpLjzJremeQtONWvHSXUGU7pDzAbp4AE53LTbC30uwt9PtUCQ26BEUdgMVRWbNmxV
i35j6Qdb8laxYqKv9XaVB/lRfvR/xHPFbKyMyMKMpIYe42z31NEs8UkL7pIpRh7MKHPEnnfR30HzXqumP
U+lMXUkU+GUCUf8AEsVY/mzZsVdmzZsVdnXfyc1hTDd6JK/xBvXgUnsVAYD/AIGuciw38saxJoWuWeo
oQFjkUS16emxo/wDwuKvp4MwNQSCMWS8uU6PX54Et547mCO4iIaOVQykbjfFMVRy6nKPtqG9xthlaXD
EJcKOJrUDCBRyZVHViB9+H8ahEVB0AxVk0EqzxLIvQ/rxTCKxuzbycW/u2O/t74eKQwBBqD0xVvNmzY
q7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7CTUbn1peCfYT8TgvULz0lMMZ+NhufAHCfFUuk1JlYqse42
3OB3v7lujcR7ZeoRenPyHRxUYFxVc8kjmrsScEanfxaB5evdSmPH6vBJKK93CniPpIxlpF606g/ZUgt9Gc5/PH
zIsFnb+WbdgXuAJ7kA7hAx4D70xV4je3L3l3PdSEs0zs5J67nEM2bFXZs2bFXZs2bFXvX/OOGjq82q62/WM
rbxeAIXk34SDPQmc+/JrQV0PyPaVTjPfM11NXryYLH+qPOg4q7NmzYq7IL+cH/kvtX/4x5OsiP5m6bdax5M
1HTrJQ1xOoWNSaCpxVivlD/lGdM/4wj9Zw6zmmnL+aumWMFhBZWRigXghYyVp70OCfrn5tf8ALDY/fJ/
XFXoWbOe/XPza/wCWGx++T+uN07zL51g8zafonmG3too7wcgYeZPGvHqzYq9EwJqeoQaVp9zqNywWK2j
aRq7V4gtT6aYLyA+dGuPM2vaX5D081Fy6Takw6pDzAbp4BScVT/8AJrQ7i8OoeetVT/S9Uk42Z8IFUAMK/
wA3I513A2n2UGnWUFjbKEhgQIijoAME4q7NmzYq7POP/ORPl0W+p2XmKFCFukEFwQNua8iCfooM9HZ
E/wAyPLa+aPKGo6cP75YzNAaVPOL96B9PGmKvi3Nj5onglkhkFHjYo48CpocZirs2bNirs2bNir2r8p/MwvL
BtBunH1i1JNtXq0Z+Kn0GudKzyvpWp3Oj6hb6jaNxlgcOPcA7qfY56T8va5a+YdKh1K1I+McZUrUo46g/rxV
P9Pj5zhj0Tc4cYD02PhCXPVz+GDMVdg2yvjARHJvH4+GAs2KsnVldQymoPQ5eR62u5bY/DundThxb3sNw
KA8W/lOKonNmzYq7NmzYq7NmzYq7NmxOWaOFS0jBQPHFVTAN7frCDHH8Un6sC3WptJVIPhXu3c4X
4q2zFiWY1J6nKzZsVQWpR8oRJ3T9WFWSCRBJGyH9oEYW2VoWlLyD4YztXuRiq24vLXy/pFzqt6wWO
CNpXrtUqKhfppnlTzJrc/mHWbrVrg/FO3wjsEGyjOh/nF54Gp3f+G9NetlbUN1IpqHlrXj8loucnxV2bNmxV2b
NmxV2HPlPRZvMPmPTdJiTmLi4iWYeEXNRIx+S4TZ3f/nHfywJri980zqaQMbW1qNuXENIa/Jxir6BtbdLW
2it4wFWJAgA6bDFs2bFXZs2bFXYGvrT65bmDlwrTelemCc2KpD/AIbH+/8A/hf7c3+Gx/v8/wDA/wBuH2bF
Uh/w2P8Af5/4H+3OYecbH6h+ZnlyLnzrByrSn+7GH8M7bnHvzB/8mj5a/wCYYf8AJ18VTjVdRg0jTrrUrkgR
W0bSGvcqCwX6aYW/kzodxcLf+eNVT/TNWl/0U+ECqApFfGpyO+cjceafMemeQ9PaqTuk+psNysIf4ht4Ba5
3Wws4NPs4bK2UJDAgRFHQAYqiM2bNirs2bNirsxFRQ5s2Kvkz86vKB8ueaZL63WlhqdJoqCgV6cXX6SvL
6c5pns38y/KMfnDyvd2Kil5Cpms3pUiRPj4/7LjxzxvcW8trcS2068ZYWZHXwKmhxVSzZs2KuzZs2KuyUeSf
N1x5X1FS3x2E7BbqKtKA7Fx7jIvmxV9l6Xe2eo6fb3lhIJbaVaxupqPfp74LzzD+X35hXnlC5+qzD19KncGaIk
goTRTIvXp4Z3u11lNXtY7yznEttKKoyHb5d8VT+S4hi+24Ht3wJJqajaJOXucLM2Kor67O8ilmotRUD54bg1o
cj2Htu/OBG9sVR0N/cQ0HLko7HBserIdpEK+43wpzYqnq6jat+3T54oL22P8AuxfvyPYFnvY4ZRHSv8x8MV
ZS1/ar/uwH5YlJqtuo+AFj92EisGAZTUHocvFUfLqszikYCDx6nATu8jcnJYnucbmxVLr+5kjmVY2pQVP3nG
x6m42lUN7jbA123O4c+9MRxVOo723k2DUPgcEAgio3GR3BVklxI/7piqg/Ee2KpxnMfzU/MJNBtJNB0pw2p
3MZWaRT/co9VOw/aIrgj8xfzKtvLMEml6Wyz6vIhBYHaHltyan7Xemedbq6nvbiS6uXMk0rFnc9STiqkzM7F
3NWYksT3Jys2bFXZs2bFXZs2bFUTp1jPqd/a6dbDlPdypBEOvxSMEH689teUdAg8s+X7LR7fcQIObUoWY
7knOI/84/+SjcXEvm++QiOBjDYqy7M3EM0gJ/1hT5Z6JxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2cQ/NnVbb
RfP+iandMBHb2RffarLJIwX6aZ2/OO/mp5D1Lzl5v0P6uF+ookaXjk7hPVcvQU/lOKon8mtBnmivvO2qKDe6
vKTbGn2YFUBSK+NTnWcD2VpDYWkNnbqEihUIijoAMEYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7POH58eQTY3je
b9OT/Rrjgt8gGyyf3Yfbx+EZ6PwJqem2ur2Fxpt6gkt7mNopFO+zCmKvgzNkt/MPyTeeSdelsZQWs5T6tlPSgZ
Gr8PzUgjIlirs2bNirs2bNirskflXzjqXla45W59W0dqz2zGgbsSD2ORzNir6Z8u+adK8y2wmsJAJR/e27H41Pyw
7zylZ3l1p9zHd2crQzxHkjr1BGdU8s/m5/d2fmOL2F7GT/AMOhr99cVes4baa/KAr/ACmmR/T9SsdVt1utPnS4i
bfkhBp86Yc6Y9HePxFRiqZ5s2Bru6FutBvIw+EfxxVZe3YhX00/vG/DCk1O53Jy2YsxZjUnqcrFUZZXZhPpS
box2PhhsDUVGR3B9jd8aQyHY/YPh7YqmeNc8UZvAE/hjsD3r8LZz47ffiqTE1Yk9zlYvFaTSjnTig+07bADI
15h/MPyv5UWSNZRqOpIPhgiYUDdgzDlx+7FWTx2ypE1zduIbeMFnZthQbkknOX+e/zeihjl0byoQaqUlv67A
nYiMDrt3rnP/Nv5ha95tdo7pxb2Nfgs4ieIpv8AET1ORLFV8ssk0jSysXkclmY7kk4zNmxV2bNmxV2bNmxV2
SDyZ5WvPN+v2uj2oPCR1NzJ/JFX42+fGtMJLa3mu7iK1t1LzTusUSDqzuQqgfMnPXX5VeQYvJWh1no+qX
pEt1JT7IoAsa+wpX6cVZjo+lWmiabbaXYoI7e2QIij8cHZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuxH6un1k3J3biE
HsKk/xxbNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirGfPXk6x86aHNpl0As/EtaXFKmOQbqflUb5478waDqHlrVrjS
NSQpPAetCAyndWFfEZ7qyDfmR+Xdl550tgKQ6pAp+qXNK7jcI3TY4q+Os2D9a0a/0DUp9L1KIxXMDUZS
KVHZhXscAYq7NmzYq7NmzYq7NmzYqirDUr7S7hbqwnaCZejoaZ0Py/+cusaa6DVLZL9AQDIGMcgXvuQ
9c5lmxV9K6b+cXlHUAElkeylPaagQH3c8cNYtb0vUW9S2v4Jy3ThID+rPKubFX1usUjjkill8RuMv0J/wDfbfd
nlO21XUrMBba6kiA6BTgxfNfmNRRdSnA/1sVfUItbg9Im+7GSiO3FbmaOADcmRgtPvzy7J5k12UESahMw
Pi2F0k0szF5XLsepY1xV9TXf5geVNHhIvNVhmkTpHAyu1PkGyGa3+eunRpw0TT2uH7SztwUHx48d/vzhOb
FWU+YPzB80eY1aK+uyls+xt4qqlPpJyLZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs7z+T/wCUbTPD5p8yxUjRlksLJ13
JWjCV6+/Tbtiqbfkp+WLaZGnmrXIqXkm9jAw3jSn22r+0T+rO35SgKAoFANgMvFXZs2bFXZs2bFXZs2bF
XZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFWF/mD+Xel+edPaOWkGoxKfql2FB
IYbhW6VWvvnk7zN5Y1bynqcml6tCY5F3jkoeMinoyVz3LhH5o8qaP5u02TTtWhDqwIjlAHONuzIcVfDubJ9
5/8Ays1ryVK9yoN5pJNUu0UjiCaBZBU0+/IDirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs
2bNirsdHG80iRRKWkkYKijqWJoAMMtB8vat5lv49O0i3aedyAafZQMacnI6AZ6c/Ln8oNM8oLHqWolb3W
NmEhUBIj2EdSd/fFWKflX+TH1doPMXmpAZlYSWlgy7LSjK8nLvXtTO8KAoCqKAbADLzYq7NmzYq7N
mzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7Nm
zYqsmhiuIngnQSRSAq6MKgg7EHOK+fPyGtNRMup+VHW0umq72Tr+6c0/YKkca/6pztubFXwlrOhar5fvGs
NXtntrhf2XFKjxX2wuz3XrXl/SPMNo1nq9qlzCwIo4BIr3WtaHOI+bf+ceX5Pd+VLwcaE/UrhT16/DICfu44q8
CzYba35Z1zy5OYNYs5LVq0VnFFb3U4U4q7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7Nitvbz3c
yW9tGZZpCFSNRUknsM6b5U/IzzTrvC41OmlWhYcvVUtKV7lUqg/wCGxV5eiNI6xoCzuQqqOpJ2Azq/kf8
AI7W/MBivtcY6bpxYExspM0ijc0FV4g+O+dx8o/lf5X8oBZLS3Fxeg8jeTAFwf8nuB9OTTFUm8ueV9G8q2Is
NHt1hj6u4A5Of5nIpU4c5s2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2Kuz
Zs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KqF3ZWl/C1tewpPC2zRyCqn6DnOPMH5GeTdad5rRG02
dhsYAPTB8fTHH9edOzYq+Y9Y/5x58zWfN9KvYb9FqVVlaJyPCgMu+QHU/IPm/SCwvtJnRU3MnH4afPPb
WbFXwEysjFXBVhsQexys9w6rD5Qfl+mTYD+b6y8S/fzIyH32j/kjcMy3Nzocch6kXNojfi2Kvk7NnpaXyR+R
MtSNb05K/y6laj/jbAx/L78jCRTzFYj/t5W3/ADXir5yzZ6Sj8h/kUh31+wb56lbf814ZWflr8ibP7OoaNOf+L720
k/W2KvlvDLTfL2t6vT9GWMt1U0HprXfPXmmWn5ZxlRpT6QzfsmCWBj/wjZK4BAIgLbj6X7PChX8MVfJ
+i/kd541ajzwJp8RO5uCwaniFA3+/Oj+X/wDnHXSLZVk1/UHvZA3Ixwp6S0FPhrzev3Z27NiqS6H5U8v+XI1j
0ixitiOrooDH5kAYdZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2
KuzZs2KuzZs2Kv/9k=
/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAAAyAAD/7gAOQWR
vYmUAZMAAAAAB/9sAhAAIBgYGBgYIBgYIDAgHCAwOCggICg4QDQ0ODQ0QEQwODQ0ODBEPEh
MUExIPGBgaGhgYIyIiIiMnJycnJycnJycnAQkICAkKCQsJCQsOCw0LDhEODg4OERMNDQ4NDRMYEQ8
PDw8RGBYXFBQUFxYaGhgYGhohISAhIScnJycnJycnJyf/wAARCAE+AkYDASIAAhEBAxEB/8QBogAA
AAcBAQEBAQAAAAAAAAAABAUDAgYBAAcICQoLAQACAgMBAQEBAQAAAAAAAAABAAIDBA
UGBwgJCgsQAAIBAwMCBAIGBwMEAgYCcwECAxEEAAUhEjFBUQYTYSJxgRQykaEHFbFCI8FS0eEz
FmLwJHKC8SVDNFOSorJjc8I1RCeTo7M2F1RkdMPS4ggmgwkKGBmElEVGpLRW01UoGvLj88TU5PRld
YWVpbXF1eX1ZnaGlqa2xtbm9jdHV2d3h5ent8fX5/c4SFhoeIiYqLjI2Oj4KTlJWWl5iZmpucnZ6fkqOkpaanq
Kmqq6ytrq+hEAAgIBAgMFBQQFBgQIAwNtAQACEQMEIRIxQQVRE2EiBnGBkTKhsfAUwdHhI0IVUmJ
y8TMkNEOCFpJTJaJjssIHc9I14kSDF1STCAkKGBkmNkUaJ2R0VTfyo7PDKCnT4/OElKS0xNTk9GV1hZ
WltcXV5fVGVmZ2hpamtsbW5vZHV2d3h5ent8fX5/c4SFhoeIiYqLjI2Oj4OUlZaXmJmam5ydnp+So6Slpqeoq
aqrrK2ur6/9oADAMBAAIRAxEAPwDv+bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bN
mxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNgLUdX03SIDcalcx20SgkvIadMVRu
bOO+ZP+cgfLunGS30S3k1GdQeMtVSHl2+Krn8M5Tr/51+dtbBjhuf0dCRTjbEq+/wDlrx/Vir6tvNU07T09S9u
Y4E8XanTIjqv5u+RNJqJNSW4cdY7ejt9zFc8iX2pX+pSetqFzLdSDo8zlz/wxwLir6Zuv+ci/K8ZItLG7mp0LBE
B/4dsIr3/nJOWtLDQxTu0s9PwEbZwPNir2pv8AnI7Xifh0qFR4erX/AJl4wf8AORnmIddNgP8As/8Ar3nGM2K
vb4v+ckdXUj1dGicd6T0/5lYe2n/OSOluB9c0eaI9/TdX/WFzznmxV9Wad+ffke+YJObi0JNOUyIFHzIfJnpvnb
yrq4H6P1SCYt0UNvniDN06Yq+/FdGFVYEexrjs8SaR58826I6tYatcIi9ImkdozTxXlnTfL/8AzkVqcDrF5hsFu
YqUM1uQrj/YEb/8Fir6OzZDvLX5neUfNCqLG8EVwaVtp6LJv7AtkwBDCoNR4jFW82bNirs2bNirs2bNirs2b
Nirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNir
s2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bKJCgkmgHUnFW8L9W1vS9DtXvdVuktoEBYs5p0zm/5gfnXpPlr
1NN0QfX9UA3YEejGTt8R3JI60pnnHzF5o1vzTeG81m7e4av7uNmJRB4IpJAxV7L5w/5yEYl7PylbFRQqb24
p16VRF5frziesa9rGv3BudXvJbuSpK+q7MFr2UMTTC7Nirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirYJ
Ugg0I3BGT/yp+cHm7ywfSa4bUbPatvcuzEAdkduXH7s5/mxV9f+Tvzb8sebgIFkNjfbA209ByJ/kIJrk/BBFQajx
zwErMpDKSCNwRsRnVPI353a55dKWWtl9U0+oHJnJmQd+JetflUYq+qc2E/l7zNo3miyW+0e4WaM05LtyU
nsw3w4xV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmx
V2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmx
V2bNhZr2vab5c02fVNUl9K3gUuenJqCvFQabnoMVROoajZaVZy39/MsFtCpeSRzQAKKnPNf5kfnTfa+8uk+
W2ks9MoUluA3GWXc1pwOy098jX5i/mXqfni9Mas9vpERpBZhtmoa85ANicgmKtkkkkmpO5Jys2bFXZs2bF
XZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFU48ueZtY8q366ho1w0EoI9RATwcD
osig/EM9Sfl3+amk+dYBbTf6Hq0YHq2zkUav7UZ7/cM8h4rbXNxZzpc2krwTxHlHLGxVlI7hhuMVffObOQ/l
X+b0HmVU0TX29HVlAEUxI4Tjp8w2dexV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV
2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNiUtxFCPjbfwHXFVXNhbLqLHaJaDxODoCxiUuas
RU4q28scf22piLX9uvcn5YrNCkyFW+g+GE0sTQuUb6D44qmP6Rh8G/D+ub9IweDD7v64V5sVTdb63b9qnz
xZZY3+ywOEWGNlacaTSDf9kYqj82bAsl4sMvpyA06hhiqKzYxJY5BVGrj8VdmzZsVdmzYjdXUFlbS3d04j
ggRpJZG6Kqjkx+4Yqhda1mw0DTbjVdSkEVtbIzue54ivFfc55F/MT8wdR88aoZWZ4tNh+G1tOR4gAk82HTk
a4Z/mv8AmRP5z1M2Vi7x6LaHjFFWnqOCayMFNPCnyznGKuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2K
uzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2Kr4pZIZFlhcxyIao6khgfEEZ6c/KL81k8yQroGuycdWhV
RDOx2nXp168h/HPMGK29xPaTx3NrK0M8R5RyxkqysO6sNxir75zZzv8qvzFh866WYLs8NXtAouUJHxg1pI
vz4nOiYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7
Gu6xqWc0Axk86QLybc9gMKJp5J2q527L2xVEz37NVYfhH83fAZJY1Y1PicrNiraDk6r4kYfKKKB4DCezXl
cJ7b4c4q7Ebi3WdCD9ofZOLZsVSF0aNijihGNw4u7YTpUbOPsn+GA7WzZ35SiiqenicVXWVpyIlkGw+yM
MsoAAUGwy8VdhbqSUdH8RTDLAmoLWCv8AKcVSxXZDyQkH2wfb6gDRJtj/ADYXZsVT8EEVG4y8J7a
6eA0NWTuP6YaxyJKoZDUHFV+eevz0/MUyyN5O0iVhGFB1GZGoCWJ/c7f5IFfnnT/zP86R+TvLVxcRsf0h
co0NkqkAh2HESdf2a1zx5c3M13cSXVw5kmlYvI7GpJPucVUs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNir
s2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNiqbeW/MOoeV9Xg1jTXKzQn4lBIDr3RqdRns/yt5ksPNW
jW+sae37uZRzQ/aRqVKN7jPDWdR/Jbz23ljXP0VfSN+i9SKoQW+CKQE0eh6AhjXFX1bmygQRUGvvl4q7
NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYqsmcxxPINyqkgfIZzb8sPzObzrdajp+oRpb3lqeUMamoaOpUnovTbOi3hpaz
HwRv1Z5Y8rWt35c061/MXTasba9kttRiBO8LsxB8KD098VfV2bA1hfW+pWcF/aOJLe4RZYnHdWHIfrwTir
s2bNirs2bNirs2bNirsqorSu/hjZZFiQu3QYWRXLNdiRjsTSntiqaMivswB+YrgaTT4X3X4T7dMF5sVSmTT5k
3WjD264HZHQ0ZSDh9lMiuKMAfniqXaaoLs/hthljI4kirwFAdyBj8VdmzZsVdmzZsVdmzZsVdiVwvKCQf5J
xXMRUUxVj/ti0drPL0Wg8ThskEUf2UFfGm+KYql8emgbytX2GDEijgU8BQdTimAtSn9KEoD8T7fR3xV8z/
nwNfuPMqXd6h/RKxLHYsjEpsWLchQUerfdTfOTZ7A8xadpur6dJpeqRLLb3IKGoBKE7eovgV655i85+U7zy
jqzWU/x28g9S1nWtGQkjv3FMVY5mzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmx0cUkziOJGd22VVBJP0DO
neVPyO81a+q3OocNLtDTeYkysPFVUMPvOKvL8WitLqcgQQSSV2HBCf1DPV2hfkf5J0jjJdW36RmFKtc/E
hp/xWxZcnVnoOiacoWw062tgOnowon/EVGKvjCDyT5ruQGh0qdgfYD9ZGKt+X/nJRVtHnAH+r/zVntrNir4
TvPL+t6eQLywmir0qhP8AxGuFzIyHi6lT4EUOe+ZreC4XhPEsq/yuoYfjkb1j8vPJutoUvdHtQxFPViiSOQV/y
0UNir4pzZ6G8zf847W8imbyveiFwDS3ui5Unt8Y9RvwzinmHyj5g8rz+hrVk8BNeEg+JGA7hh/HFUkzZs2Kuz
Zs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2Kvrn8nvOg81+W1hupOWpacFiuQTUstCEf8A2XE50XPHX5UebW8p+a4J
pXK2N5SC7FduNahiPbf789iKQwDKag9DirebNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxVQvf945/wDUb9WcX/Ju1s9a
8naroN+iyQ3MsihWAI3Z/HO0Xv8AvHP/AKjfqzhn5OytDoc8qGjLdMQf9k+Ksl/KTVbrS5dQ/L7WH/03RmP
1Rj0kgDFKrXeg+HOq5yD8ybefRNT0j8ytGQA259DVFUUZ4nAYFvEKU751bTr+21Oyg1CzcSW9yiyxOO6
uOQ/XiqJzZs2KuzZs2KuzZsDXk3pRED7TbDFUFez+rIUU/Av4nAtaGvhvmzYqnkD+pEj+I/VtimANOkqjRn
9ncYPxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2EN/N61wafZT4RhzcyelA7+ANPn
kbkfijyHsCx/XiqUahJ6k/EdEFMI/Mnly2836JPpUyr9cRWewnYbrJSqry6gFhvhm7F2LHqTXMjlGDr1U1H0Y
q+U9QsLnTLyaxvEKTwMUdT7d/pwNnbfzl8qLd28fm7T4xzRRHfhdtgTR6ePxfcM4lirs2bNirs2bNirs2bNirsk
HlLybrXnLUVsNJiBAI9a4kqI4we7EA/gMFeRfI2p+eNWWxsx6drGVN3dHpGpPbxagNM9deWfK+keU9NT
TdIt1hjG8jgDk7UpydupO3fFWOeSPyp8ueT4kmMCXup7FryZAxUj/ffOvH6KZPc2bFXZs2bFXZs2bFXZs2b
FXYC1PSdN1m1az1S1iu7dwQY5kVxv4cgcG5sVfNn5jfkfcaSsmr+VR69igLTWTE+olN6pWvIfTnFWVkYq4
KsNiDsRnvwivXOHfm5+UMd9HL5k8sQpHdoC95ZRjiJAN+aACnLFXznmy2VkYqwIYbEHYjKxV2bNmx
V2bNmxV2bNmxV2bNmxV2ex/yp8zN5n8n2dzK1bm3At7ivUsgA5fSa544ztH/ADjx5g+p65faFPKwjvo1kgQ
n4ecZIoB4n1MVfS2bNmxV2bNmxV2cx87edvNumebLby15ZsoruW4g9YLIwU7FQdyrfzZ07OP6/ei2/OfTnK
8uFkwp82j/AKYqq/p786/+rBb/API1f+aM36e/Ov8A6sFv/wAjV/5oye/4kT/fB+/N/iRP98H78Vefza5+dLwuj6B
bhWUgn1F7/wCwwu/LfRdT0PRJbXVYvRuHmL8a12JY9vnnT38xK6MvokVFOuEOKpha29rrGn3ehagglt7lC
AjgMv3HIv8AlJqd1pNxqX5favJW70dz9TYmvOAMUqtd6D4aYdwytBKsqGjKa5G/zKt5tF1HSPzK0ZArW7e
hqYXZnhcBhy8QvDvir1/NgXTr+21Sxt9Qs3529zGssTDurgMPwOCsVdmzZsVdhRey+pMQPspsMNXqVIXq
RtgAaaxNXfruaYqgM2GqafAvUcj74usEKfZRR9AxVLbISLOpCnidjhtmoB0zYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7
NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYql2rSUjWKu7Gp+QyPX/qegVjBJbrTww21N+Vzx7KAMB4qx4qw2IIyskLIj
CjKD8xiD2Vs/wCwB8tsVStba31Oyu9IvFD293G8bKdx8alTnlnzFo8+g6zd6XcLxaBzx8Cp3X8M9bLp6RyrJG
5HE1oc4z+e2gCO7s/MMI/vk+rz0/mRmYMf+DpirxvNmzYq7NmzYq7DDRNFv/MGqW2k6anO5uXVErsBU
gcm9hXC/PSH5BeSUsdOk81X8am5uzwsqirJEACWFRtyLfhir0vyV5R07ybokWl2KL6n27mYKA0khABLHr
2yR5s2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzEVzZsVfNn54flwNJuP8U6NCq2M5IvYUFBHJUUcKBShr
+GcUz3lqmm2msWFxpt9Gsttco0ciMARRhToc8UebfLlz5V1660W5+IwN+7k7Oh6MPuxVJM2bNirs2bNirs2
bNirs2bNirsO/KGtHy95k07V6sFtpQzhepXwwkzdN8VffkciyosiGqsKqfY47Ix+XurjW/J+lX2/MwIktf51Ucsk+
KuzZs2Kuzinmr/ycdj/zBn/iSZ2vOKeav/Jx2P8AzBn/AIkmKstzZs2KuzZs2KuwwtoLXWNPu9B1BBLb3SFQj
gFfuOF+PileGRZUNGU1GKpH+U2qXWkXWo/l5q8lbvSWJsWJ/vLcMUqtew+GmdXzkH5l202kX2k/mXoy
BZLRvR1NV2Z4XFatQbhCvfOqaXqNrq2n22pWb87e6jWaJv8AJcBh+vFUXmzZsVaqOmXhdfSskycDQqK4
ItrtZxxOzjqMVRObNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNjZDxjdvAE/hir
Hrhuc8jeJxLLY1YnxJysVdmzZsVdkR/MzS01TyZqaleT20TXMe1SDEPU2/4HJY7qilnNAOuBeceo21zbsv7u
RHiIO9Q68d/vxV8a5sGarbta6nd27ChjlcU9q7YDxV2bNmxVNfLWizeYtdsdHgHxXc0cbH+VWYKzfQDnt/T
rKHTrGCxt0EcUCBFRRQCngBnmr/AJx70RL/AMz3WqyCo06NeFenKXl+rhnp/FXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZ
s2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZwn/nInyx61pY+aIAA1uWt7qg3ZWKmPf2+LO7ZHfPWjRa75U1PTpFqZIH
MXs4U8T9FcVfEebMdjTNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNir6m/5x+vjc+S3tWarWs7D5Byaf8RzrGeff+cbLthJr1m
WPEi3kVa7Cnqg0+/PQWKuzZs2Kuzinmr/AMnHY/8AMGf+JJna84p5q/8AJx2P/MGf+JJirLc2bNirs2bNirs2b
NiqYWkNtqtjdaFfoJbe6QgI4BX5UORX8p9TudEvtR/LvWJK3Wlsz2DE1EluHKVFaHutMPYpGhkWVDRlN
QRkc/M21n0y60j8ydFULNZN6WohRRnhcVq1OoTh3xV69mwoHmPTD5dPmYSj9HC2+uGT/ivh6n30zYq1f
Gty3tT9QxBWKkMpoR0Ixa8/3pf6P1DEMVTW1vBKAj7P4+OC8j9SNxsR3w2spZZI/wB4Nh0bxxVFZHLrzl
Yx/XG0+zu9Wh07mL+4sliMUTRjlInO4lhEjqOqx8iPniH5j6vd6J5M1S+sSy3RRIIZF6o08iwc69iA+x8ch+vW
Gu+UfL+geXmura50i8uYtLvLCygktbmdZwxk/fme4J5ENyKqla+Bpir0ceYdH/QaeY3uki0p4VuBcyVUBHA4
1B35b049a7dcLbLzrp11epZT2t3Y+taPqEE92kaRvbRkB5SFkeSMCv8Au1FyNearJL7zj5P8lxRiHQ7ZHv5rZ
R+7dbUEQxFehVeFKf5WdAlexvZJdNlpK8YjlmhoSAC3KPmRtuUrxPUdqYqklv530ma7vbCaC6tbqyWF/Q
miHqTLcf3PopE0jFm/kYBh3A3wbo/mO11i91DTBbz2d/pZiF3a3Ij5ATr6kTq0EkqEMv8AlVHfIX5Nhg1TzP5
q/MC7NbWOdrPTyd1EdpH6Uk6r4lBQH3Yd8F/luwngvPMeokx6j5uuZbmCAVLLa24KRCqfZCKftE0+JR1Iq
qyJ/N+lprNloxjn5ag88NneBF+ryS2w5TRq3Pn8NacuHGu3KoOHF7dw6fZXF/cmkFrE88pHUJGpdutOwznkm
mPrP5kGytbmTS7Xyrp0aWJtlhZlkuxQlFuY5k4+l8B+Ht1wp1TzNrOreUNU0C7lWa9m1tfLNvqaIEWdXccp
GRPg5FFYNxoN8Vej2PmWxvtBtfMIinht7xVa2t5EH1hy7cY1VI2cEv1HxdNzTfGaV5q03VNM1DVAktrHp
Utxb6hFcBA8UlqOUwJjeSM0G9VYjAmt6hpWgeWru/tY1kHluEx2iEHjHMsIhjUbBekgUkdKkeOc81cT6D5
C0nyXbyF9f80TRG/fqUN9JzcudhVv7seIDeGKvQ5vPWk2/lOHzhNb3SWVxw9C1KIblzJJ6SBUEhT4vtD4+
mC9d802Pl+0a6u4J5jFD9ZuIIFRpIoahTJJzdEADGlOVTvxBochHmURXvm/yb5LtEppGmSm4nJ+wXsYRIk
Z7fAlAf8AXp2OCvzIuYtS8t2tjpaFLrzZeW1kkpHxNCr81l2b7FFBG/Ru1TirLtY80afo2kjV3imu4WgN2sNsit
KYFCs83GRowFQOvKp74Ju9d0vT9IGuahOLSxMaS85gQ1HAZV4CrFzX7I3rkV8r6u1t5h8w6TrpjF9o0MHp
XECskB08J6iCGEtKyFeVX+NiSQK/CMD30L+aPzNi029FdJ8t2sd+lsw+GW7m/u5HU9eAO3gR7nFU3uPP9
paPp8d3pGpQHVpkg00SRQgzM7Ba8PXLxgcgT6oU07dclFyaW8p/yT+rOdXutWWs/mEJWb1NL8n2c1y7K
OXqXs5EPCMftlQOK/5YI650O4YtaOxUoShJVqVFR0PEkfccVY9mzZsVdjJZUhQu52HbHMSASBUgbDxw
juZZZZD6uxGwXwxVdc3T3DeCDouCdKNHf6Dhfg7S/wC9b5Yq+ZPzDs/qPnHVYP2fUDLTwZFORjJ1+bq
BfPF5T9pIz+sZBcVdmzZsVfSf/OOOnmLy/qepED/SLr0ge9I0Rv8AjfO15y/8hEVPIakftXUhPz9OLOoYq7N
mzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7GuiupRhVWFCMdmxV8K+ZNPXSte1DTk+zbz
Mg/XhXkq/MlBH561xR0Fy36hkVxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV7V/wA44y08warF/Pbo3/Asf656Uz
zF/wA46sR5svl7G0P/ABNc9O4q7NmzYq7OKeav/Jx2P/MGf+JJna84p5q/8nHY/wDMGf8AiSYqy3NmzYq7
NmzYq7NmzYq7B9t9UvtPvNI1JVe0njaquAVp32OAMhn5iazcWlhb6JpjONT1eT0YvSNGWOnxtUGvhiqS6
Ld3U/5V+ZtGuLhxotpeWlpZ6gSd7aS+iikp3pw2+WbOqp5BtY/y6k8krxBlsxE8lOtwAG9Tp/vxeWbFU+vRS5
f6P1DA+C9QUi4r/MBitpZdJZh7hf64qp2lmZKSSD4Ow8cMwAooNgOgywKZsVULyztdQtZbG+hW4tZ1KT
QyCqsp7EYXWPlbRNPuIruGCSW4t1MdtNdzz3bQqRQrCbuSX06jb4KYcZsVS7VNC0vWWt5L+FmmtWL
W1xFJJBNEWFG9Oa3eOReQ6gNvi1ppljY2r2dpF6UUnIyEM5kdmFGd5SxkZyP2i3L3wXmxVL9L0PSdG0t
NF022WHTkDqLclnFJCWcM0hZmqWPU4zR/L2kaDH6Wl2/oqFEal5JJWWMEsI0aZnZUBJIUGnthnmxVKd
R8taNqt0L66hkW7EfoG5tp57WVoq19N3tZImZanoxpjJvKnl6fS4dGaxSOxtpVuLeKBnhaOZDyWaOSFkkV6
k/EGrhzmxVAS6Lpc+lyaLNbK+nSqyS25rRg5LMS1eXIseRata71rgGXyd5dms47GS0Zo4po7qOX15/rAmhH
GKX616nr8kXZTz2G2HubFUnuvKugXhszPZKTYeoLUq7oQJtplf02X1Fk/bD1Dd64veaFpWoX9hqd5b+pd6
WXawfm4WMyAKx9NWCE0A+0DTDHNiqU3HlnQ7rV012e1rqKIsXrh5FDIjCRFkjRgknFgGHNTQgeAzX/
AJb0bUr1NSuoHF4sfoG4gmmt3eKvL0pTbyR+olf2XqMNs2KpNF5T8vQaimqQWCRXSJHEvBnWLjD/AHV
YFYRFo6/CxWo7HDO6/wB5pf8AVP6sWxOcVgkH+Sf1YqxvNmzYq7A11aJcLUUEg6H+uCc2KsfkjeJijihG
DdLH7xz7DBtxbJcLRhRv2W8MR0+3eF3WTuQAfbFXzf8Am64bzxeU/ZSMfrOQXJP+YV59e846rP8As+oF
X5KijIxirs2bNir6n/5x9uln8jyRA/FDeSIR/wA84jnV84F/zjbqK+nrOlk7q0c6jt8YKn/k3nfcVdmzZsVdmzZsVd
mzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzYHv7pbKznu32WFGcn2UVxV8XfmDMLjzprUo3DXLUP0DI1i
97dS3t3NdzNykmcuzHuTiGKuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KvZP8AnHROXmnUH/ltKfe4/pnprPOP/ON0PLV
9Znp9iGJa/wCsXP8Axrno7FXZs2bFXZxTzV/5OOx/5gz/AMSTO15xTzV/5OOx/wCYM/8AEkxVlubNmxV2
bNmxV2bNmxVa7rGjSOaIgLMfYZEPy4sX85+c7/zndAtpuncrbS45NwSW/vFG4HwpTE/zF1e4hsrby/ppY6lr
EnpRhDRljA+NvxGdX8oeXYPK3l6y0aACtvGomcCnOSg5v9J3xVPM2bNiqm0KO6yMKlemKY134KXIrTs
MQW+t2/ap8xiqJzY1ZEbcMDjsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdlMKqR4imXm
xVjMg4uy+BONxe9T07l18dxiGKuzZsokDqQPnireJXM621tPcuaLDG8jH2RS38MzXEKkKXFT0AyLfmZqia
X5L1Ny3F7mJreOnWso9P/jbFXzFqtw13qV3cMamSVzX2rtgTNmxV2bNmxV6F+TGvHRPO9nG8nC3vyLa
QdiznilflyOevAQdxngWGaW3mjuIWKSxMHjcdQymoI+nPavkPzNB5r8tWeqxbOy+nOhpVZFAqDT2IxVku
bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2QD849f/QXkm99Nyk96DbRU6/GCpI+VRk/z
y5+fXmtNZ8xQ6LaSMbbSlZZQD8JmcjlsDvQIMVeSZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFX0Z/wA436YYt
M1fVGpS5khjTxHp+rX/AIlncs5x+R+mnT/Ido7CjXTtP8w9GH686Pirs2bNirs4p5q/8nHY/wDMGf8AiSZ2vO
Keav8Aycdj/wAwZ/4kmKstzZs2KuzZs2KuxskiRI0shoiAsxPgMdkJ/MXVbhLO28uaZyOpaw/pIIzRljA+Nqj5j
FVX8tbB/OPnC/8AO90pOn2VbfS45Nwat/eKOg+FKZ2/CTyl5eg8r+X7LRYKH6vEqyuBTlJQc3+k74d4q7N
mzYq0RUEHvhJPGY5WQ9jt9O+HmANRhqBMo6bNiqXAkdCR8sVW5nTo5+nfEs2Ko+2vJpJFjYA16nDH
C7TY6s0h7bDDHFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFUn1aOkqSdiKfrwou53gi5oAd6G
uSPUovUtyw6pvkfnT1YXTxBp88VSlr65b9unyxFpJHNWcn5k40ggkHqM2Komwi9ScN2Tc5yX89dfWW8sv
L0JNIE+sT0+zV2ZQv0cAc7A9zb6LpVzqd4eEVvG88h9kUtT8M8oeYtYn17WbvVLhizTueNT0QbKB9GKp
XmzZsVdmzZsVdnVfyS89L5a1o6NfyFdO1N0UEn4Y5ieAanblUV+WcqzAkGoNCOhGKvv1WDKGU1B3B
GXnG/wAm/wA0Y9ctV8ua5LTU4ABbTOf75KUpX+YHx8c7Jirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bC7W9b
07y9p02qapMIbaFSzE9TQVoo7nFWP8A5kedLfyX5flvOVb6YNHZRDqXp9r5AkVzxtPPNdTPcXDtJNISzyO
SzEnuSck3n3zre+d9abUbgslrHVLO3J2jQmvQbVPfIrirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirsfFE80qRRqWdyFVR1JO
Myc/lJoTa753sIynOC1P1ievTipC7/wDBYq+s/L+nrpOiWGmooUW0CRUHT4VAwyzZsVdmzZsVdnC/zFX
W9P8AzFttd03THv4obb02CsqipIP7RHhndMI9R0i6urppomUKQBQk1/AYq8f/AMb+a/8AqVpf+Rif81Zv8b+
a/wDqVpf+Rif81Z1b9AX3+/E+8/0zfoC+/wB+J95/piryg+ePNagsfK0oA3J9RP8AmrD7yd5mPmvTJNQNv9W
KSGP0616Ej+GTO50K9W2mYulAjdz4fLOXflF/yj11/wAxL/8AEnxVnskiRRtLIeKICzE9gMiP5ZWD+b/N2o
eebtSbG0rbaUj7jdv7xR0FAlMQ/MXVLn6raeWdL5HUdYk9McDQrGo+M1H+sM655V8v2/ljQbLRrcCltGqu
4FOTgAM5+Z3xVOc2bNirs2bNirsa6h0KHcEUx2bFUimiaGRkPbp8sZhteW/rJyUfGvTC2CMvMqU77/Riqa2
kfpwKD1O5+nF8wFAB4ZsVdmzZsVdmzVzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYqtdA6Mh6MCPv
yOSIY5GQ9VOSXCjVYeMizAbMKH54qxS9i9K4Ydm+IZdlB60oJ+whqff2wXqEDS+myCrV4/fhJ5v8y2nkv
y/Ndkg3joy2kYpVpSKKx9gaYqwL86/OAjjTypYyEM6iS+ZTQcSTxjqP8AV3+ecPwTf31zqV5NfXkhknnYu7
sanf8ApgbFXZs2bFXZs2bFXZs2bFVW2ubiznjubWVoZ4mDxyxkqysDUEEZ6W/K/wDOS111I9E8ySCDVF4
pFctQRzV26jo1fbPMmWCVIZSQw3BGxBxV9+BgwBU1B6EZeeW/IX536t5e9PT/ADAZNS04UCyVDTxjo
d3I5fS2ehvL3nLy75nt1uNJvUk5dYmPFwfAg/wxVPs2bNirs2bNirs2bNirs2JT3EFtGZbiRYoxuWchR+Ocr87f
nloOgrJZaJXUdRAIDKKQo3+Uzb/cDir0DzH5n0bytYPqGr3AiiUHig3dj4KueUPzD/MfVPPV8C7Pb6XDX6v
ZBqDc/akC7E7YReYvNOt+ar032tXb3EnREJPBB4InQfRhNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs9G/wDOO3l
s2um33mSYfFeFYIARuFj5cj9PIZ5706wudUvoNPs09S4uHCRoO5Oe4PLei2/l7RLPSLZQqWsaoePdgAC300
xVNc2bNirs2bNirs2bNirs2bNiqhe/7xz/AOo36s4N+U8qQ+WryaQ8US4dmJ8Az53m9/3jn/1G/VnlDR9UuG8r
DyxpZZtR1e9eOiGhWIF+ZqOnUYq9J/K/T5PNvmrUPPd4p+p29bfSkfcULfbUdiAlM7bhP5W0C38s6FZaNb
AcbaJUdh+04ADMfmcOMVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdiK26LMZgNyMWzYq7GPLGgqzAYheLcceULUA6q
OuFTFmNWJJ98VTKTUYhUICx/DAsl7O+wPEe2Bs2Kphp0jMXDEk9d8MMKLFuNwo7NUfhhvirs2bNirs2
JzSrChdu3QYHtr0SuUfYn7OKozNmzYq7GStxidvAHH4Gvn427D+bbFUtS4mQ1Vz8jvgqPUiNpVr7jAGbFU
5ju4ZOjUPgcu5iW4gZOpI+H59sJlVmIVRUnphtaQPEtXYkntXYYqxHW9XsfL2n3Go6k/pxW6sxX9piorxUe
Jzy35z823vm/V3v7hmW3QenawE7IgJPTpU1zr3/OQ2hau62mt28zvpSKI7i1BPFJOR/elem/JR9GefsVdmzZsV
dmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdi9pe3mnzLc2NxJbTr9mWF2jYf7JCDiGbFXpmgfnl5z0ZfSu5RqcW1FuD8
W3+XRmzoOlf85H6RIoXWNMuIX7tb8HX/h3Q/hnnLNir6xg/PjyFMKtNPD7SRj/AI1Y4q354/l+BUXkh9hGc
8k5sVfUl7/zkJ5Lt1P1eG7uW7BI0A/4aRchmr/85G6nMWTRtNSBd+MszAsP9jRx+OcOzYqyLXvPPmrzKSN
W1OaWI1rbq7JFv4xqQv4ZHc2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2DtG0i913UrfStPTnc3LBEHY
V7n2xV65+QHk83+qT+Z72KtvZBUsy3QysTyYf6vH8c9KYTeVvLtp5W0S10azUKkCAOw/begDOfc0w5xV
2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxVQvATaTAbko1Puzg/5I+QbyDW77zFrNuYTbExWkclN2dqs4pXpwp9Od
9kUtGyjqRTErO3W1t0hG/EbnxPfFVfNmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7AlzZLLV4/hf8DgvNiqQv
G8bcXFDjcPZIklFHAIwBNp7CphNR4HFUJE3CVG8CMPAagHCJkeM/GpBGHVu/OFG8RiqpjZHWNS7Gg
GWzBFLMaAdcKLq5M7UGyDoPHFVtxcNO9T9kfZGIgkGo2I6HNmxVNbO6Eo4PtIPxwXhArMjBlNCOhw
3tblZ0odnHUYqiML9Sf7Ef04YYWXaSz3HFFJAFK9sVQWKQwSTNRBt3J6YNh04CjTGp/lHTByqqDiooB
2GKqNvapANt27ti+bNiqA1rSLPXdLu9Jv0D293E8TgitOSleQ9xWozxh508rXnlDXrjSLtCEU87eTqHib7LA/
QRnt7IB+ankCHzpokkluijV7ONns5OjNxq/pFvBun04q+QM2L3dpc2FzLZ3cZinhYrJGwoQRiGKuzZs2KuzZ
s2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2Kuz0n+RX5fn
S7RvNWqxAXl2qrZxuKmOP7RffoW+H7s5v+Uf5dS+b9V/SGoRU0ayKmUt0lck/ux9xrnrGONIkWONQiIKK
iigAHYAYquzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZ
s2KrWRXFGAI98yIqLxUUA6DHZsVQt1DNOOKMAvceOAjYXA6AH5HDfNiqTG0uB+x+IzCzuT+x+Iw5z
YqlIsLg9aD6cXgsHjYOXoR4YPzYq7NTNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV4z+cv5XLrkMnmbQ4QNSgjJuoF
29ZEq1QOheh/Vnml0eN2jkUq6khlOxBHbPfhFeucI/N38ovrXq+ZvLMCrMql72yjHEPxqS8a9OVO2KvnjNjn
R43aORSrqaMpFCCOxxuKuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZ
s2KuzZs2KuyV+Q/I2peeNWWytVMdpHRru6OyopPbxOI+TPJOseddSWy02OkKkG4um2SNT4nuflnrzyp5U0
nyhpaaZpUQRRQyy0+ORh+056nFUXoWh6d5d02HStMiWG2hACqopU0pybxJwyzZsVdmzZsVdmzZsVdmz
ZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmz
ZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmIrsc2bFXi/5pfk3DrSza95YiSHUUQtPZr8Czcat8I+yHPTtnn
C7s7qwuHtbyFoJ4zR43FCDnvfID+YH5WaL51ha4VFtNWVSIrtBx5H9kS8eor7Yq+P8ANkg80+TNe8oXrW
mr2zIgP7u4X4onHiGH6jkfxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNm
xV2bNjkjeV1jjUu7GiooJJPsBiq3Jr5D/LbWvO92PRQ22moR694+woe0ex5HJl+Xn5HXurldT81obWx2MdnyIl
k/1uH2R9Nc9G6fptjpVqllp1ultbxiiRRqFUfdiqA8teV9H8qaamm6RAsUageo9Pjcj9p2NScOc2bFXZs2bFXZs2
bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFX
Zs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFUBq+iaVr1o9jq1rHdW7ggpIoNK91PV
T7jOAeefyDvbP1NQ8pN9YtwpdrGRqSCm9Iy2x28Wz0dmxV8E3the6dO1rfQPbzr1jkUqfxwPntzzL5H8tea4
Wj1exjkkZeIuFHGVfAh04tt884f5q/5x81azaS58sXC3kABYW0rcZaj9lSQF+84q8TzYZapoGtaJIYtVsZrVh3df
h+hxVfxwtxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNjo45JXEcSF3boqgkn5AYqtzZOPLf5Tec/MjV
hsjZ2+xNxdHgN/8AJ+3+Gdv8pfkT5a0Qpdax/uUvF3pJX0VPsvwg/wCyGKvBvKf5b+aPN8oFhamG2/au5/gjH
yr8TfQM9G+Sfyh8t+UlFxNEuoaj8JNxMOQUrX+7VvhHXrTJ9b21vaxLBbRJDEgoscahVHyC0GK4q7NmzY
q7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7
NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7N
mzYq7NmzYq7NmzYqg9Q0nTNVi9HUrSG6j6cZkV6V8OQNM53r35E+TNWd5rON9NlYdYGYrXx4uSo+7
OoZsVfM+rf847eY7d2bSbyC6i/ZVyVf8VVcguo/ln540x2W50eUhf2oykgPy4MTntLNir4OuNI1W0JF1Y3EN
O7xOo+8jAZVlNGBB8DtnurUP8AD3H/AHKfU+P/AC8+lT/kpkaux+VFT9aOj8v+eFf+FxV8c5s9Xyr+SPL42
0yv+T/zaMRVfyNqaNp3Xvy/iMVfK2Kx29xMQIonkJ6BVLfqGes7cfkz/uk6T/s+H/G4w/sP+VfbfUP0TWo48
Pq9a+3fFXyFZ+UPM9+aWuk3L123jKD/AIfjku0j8j/PeqLzmtY7BCaA3Ein6aRFznrKL0OP7jhx/wAilP8AhcU
xV4Tof/OOdlGA+v6i0z94reoT7yFbOm6F+XXk7y8iDT9Kh9RP93Sr6r1HflLyOSnNirQAUAAUA6AZebNirs
2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNir/AP/Z
/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAAAyAAD/7gAOQWR
vYmUAZMAAAAAB/9sAhAAIBgYGBgYIBgYIDAgHCAwOCggICg4QDQ0ODQ0QEQwODQ0ODBEPEh
MUExIPGBgaGhgYIyIiIiMnJycnJycnJycnAQkICAkKCQsJCQsOCw0LDhEODg4OERMNDQ4NDRMYEQ8
PDw8RGBYXFBQUFxYaGhgYGhohISAhIScnJycnJycnJyf/wAARCAE/AiwDASIAAhEBAxEB/8QBogAAA
AcBAQEBAQAAAAAAAAAABAUDAgYBAAcICQoLAQACAgMBAQEBAQAAAAAAAAABAAIDBAU
GBwgJCgsQAAIBAwMCBAIGBwMEAgYCcwECAxEEAAUhEjFBUQYTYSJxgRQykaEHFbFCI8FS0eEzF
mLwJHKC8SVDNFOSorJjc8I1RCeTo7M2F1RkdMPS4ggmgwkKGBmElEVGpLRW01UoGvLj88TU5PRldY
WVpbXF1eX1ZnaGlqa2xtbm9jdHV2d3h5ent8fX5/c4SFhoeIiYqLjI2Oj4KTlJWWl5iZmpucnZ6fkqOkpaanqK
mqq6ytrq+hEAAgIBAgMFBQQFBgQIAwNtAQACEQMEIRIxQQVRE2EiBnGBkTKhsfAUwdHhI0IVUmJy
8TMkNEOCFpJTJaJjssIHc9I14kSDF1STCAkKGBkmNkUaJ2R0VTfyo7PDKCnT4/OElKS0xNTk9GV1hZWl
tcXV5fVGVmZ2hpamtsbW5vZHV2d3h5ent8fX5/c4SFhoeIiYqLjI2Oj4OUlZaXmJmam5ydnp+So6Slpqeoqaqr
rK2ur6/9oADAMBAAIRAxEAPwDv+bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bI75g88+V/LH
w6vqEUMtCRByUyGnglQc5J5g/5yNQAxeXNM5NvS4uXNPb92EB/4bFXvuF+o65pGkpz1K9htV8ZnVOn+s
c8i63+avnbXqLc6gYY96xW4KKa/6xbIhNcT3LmSeRpHPUsScVfYF5+b3kGyBJ1aKanaBlk/4i2Rm5/5yH8pR
k/V7aef5gp/xqc8wZsVfRsv/OSOlD+60WVvnPT/AJlYGP8AzknbVFNCenf/AEgf9Us895sVfRMf/OSWnn+80
OQfKcf9UsH2/wDzkX5bkP8ApGnzw/Juf/MsZ5nzYq+uNO/O7yFfrV7xrVv5Z14fixGSnTPOflbWCF07Vra4c
9ESVC33AnPD2WGZTVSQfEYq+/AQRUGoPQ5eeINI87eaNDkWTTdSliC/sVqp9jnR9B/5yH8wWbCPXLK
K+h6c4maJx7nl6tcVfTGbOf8Alv8AOLyZ5gCI12thctt6FywXfwVm41+7J8jpIodCGVhVWHQg4quzZs2KuzZ
s2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs
2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzYXa1rul+X7J9Q1a4W3t0BPJiBW
nZa0qc85+e/z01TW/U07y4hsLA8la4LEyyA9NqLx/HFXtHnD80fLHk8NFdzi5vh0soWBf/ZdSv3ZwTzZ+d3m
nzCXgsKaXZNUCOJi0hB/mf4R/wALnMndnYu5LMdyx6nKxVfJLJM7SSsXdjVmY1JOMzZsVdmzZsVdmz
ZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdkq8sfmH5p8puP0ZdloAKG2mq0ZHyBU5Fc2KvqHyd+fGg62UtNejGl
3ZUVlZwYWbYbFgvGvhvnWoZoriJJoXEkUgDI6moIO4IOeBMmnkr8zPMPkqYLav9ZsDtJZSkhaf5B34n6D
ir7KzZDvJH5j6D53t1+pyehfqgaexdgXU9Dx6cgD3pkxxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNm
xV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNm
xV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2QX8wPzO0fyPbGNqXeqOpMFmrBT7FzRqCvthB+af5uW/lZG0bRC
J9YkVg8lfhg7AmnVvbbPMN3d3N/cyXl5K01xMeUkjGpYnucVTbzT5t1nzff/X9Ym9RlqIohXhGp7KDhFmz
Yq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYqrWl3cWNzHd2k
hinhPKORdiD7Z6H/LT87o9RaLRPNdIrriFh1Dl8MjCgpIGGxPjXPOWbFX36rK6hlNVIqCO4OXnmP8qvzgn
0B4dA8wsZtK4iO3uC3xQUoFWh2K027Z6Xt7iG6gjubdxJDKoeORTUMrCoI+jFVXNmzYq7NmzYq7NmzY
q7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7
NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7OR/m5+ayeWYm0LRH56vMjerMpoIFPwg7ftdfuw3/Nb8xofJWl
/VrMh9ZvFYWyVp6Y6eq3fYnbPJdzcz3c8lzcuZZpTykkY1JJ7nFVsssk8jTTMXkc8mZtyScZmzYq7NmzYq7
NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7Os/lJ+ak3li
5j0PWGMmjzfDE5O8Dk7EV249c5NmxV99wzRXESTwuHikUPG67gqwqCMfnnH8lfzOexni8p63ITZuvGwu
Gb+7YEUiIP7PGtPlno4GvTFXZs2bFXZsDy3kMW1eTeAxKC7e4m4BeKgVPfFUbibTRL9pgMUwrvLTgTL
GPhP2h4VxVGG9tx+3lfXrf+bCjNiqci8t2/bxRZY2+ywOEWOjiaVwidcVT7NicMXooErXxOXLJ6UZcioHXF
V+bEYrqGb7Lb+BxbFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2
bFXYSea/Mtj5T0W41i/PwQqTHHWhd6bIvucOiQASTQeOeTvzk89v5q139H2UjforT6pGtdpJCfifb2AxVhHm
PX7/zNq9xrGouWmnOwJqFXsi+wrhVmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7
NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq2rMjBlNGUggjqCM9Ufkx+YSeZ9KTQ9Qf/AH
K6dEq1Y1MsSUjD+Nd1rnlbrsM61+V/k3VbO+t/M9xM1mqryt4kqHkDU+10+EjFX09NcxwCrHfso64Wz3ks2
w+FfAYEiuPrSCetS25r2PfH4q7B+mr8Tv7UwBhtp68YAf5jXFUVlEAgg9Dl5sVSi7tTCxdf7sn7sDYfuqupVh
UHCi4tnhkoN1Y/Diqgqs7BVFScOLW3WBPFj9o4y0tRCvJt3P4YKxV2MlXlGy+Ix+bFWPkUNO4/hguC+kjo
snxr+OI3C8JnX3J+/EsVTyKZJl5IfoxTCGOR4mDIaHDS2u1n+Ftn7jxxVFZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs
2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2NkdI0aSRgqKKsx6ADFXmn50+dP8M+W2sLR6ahqavDHQ0ZEoF
Zx7/Ftnk7rucmH5l+an82+arm/DE2sP7i1FagIpJr97ZD8VdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzYZaP
oGsa9cfVdItJLqXuEGw+ZNBiqW5s7l5b/AOcdtQn4T+ZL5LdDQm3twzt8mZvTp9GdP0b8nfImjgEaal3J/NdA
TfcJA1MVfIKwzP8AYjZvkpOKCyvCKi3lI/1G/pnua30DQ7QUtdOtoQO0cSL+oYLFrbAUESAf6oxV8GNbX
K/ahcfNSP4YkQRsRT557ym0rTbgET2kMgPUOin9Ywg1T8tvJWroVudGtlY/7siiSNx/slWuKvizNno7zB/zjtp
dwhk8u3rWstSRFOC6H/ZVJH3Zx3zP+XHmvyozHUrPnbqaC6gq8Z+8K34YqxPNmzYq7NmzYq7NmzYq7N
mzYq7Nmzo/5Z+Sf0rONc1JAbGGvoRMPtyV6kdKChxVh3l7QNT8w6rFpumITOTyZzUCNVIqzfI56j0Py62
maVb2V5dyXlzGiiS4ck1YDfjUnbwx3l3RNK0sXVzYW6xT3cjSXEgADEsxalfCuHeKqOn20sEpjVg0b9Adq
HDF4pIzR1IwIDQgjqN8kFrKtzArNuaUYHxGKpP7YeQLwiRfBR+rE3s4HNePE+22CAKbYq7NmzYq7MQ
D1zZsVdmzZsVdmzZsVSrUVpMG/mGBACdgK4dTW8c5Uv8As45IYo/sKB74qlUdnPJ+zxHicFxaeqkM7VY
eG2Ds2KuHTNmxKKdJSyr1U0OKqubNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNjXYIpdjQKKk/LFVC8vrextp7q
4YLHbxtLIT2VRXOUflj+YWr+cPOOt200obSogXsovBQ3BTWvcCuI/mRr93qt1B5L0tyt5rssccjA04W6MJH
bb2jxv5faPbaB+amvaPaKqRWlhaJ8IoCxghZ2+liTir2jNmzYq7NmzYq7Od/nL5mPl3yfcxxEi51FWtoqGhAYc
Wb6OWdEzy3+f3mH9J+aotKhkLW+mxUZa7CZ2PPb5KuKvJc2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirssAkgAVJ2
AGYKWIVRUnoB1z0V+Uv5PpZpH5i80wJJcOFa0sZF5CMdeThtuXTFWK/l7+SGoa6F1PzLWz040MduCfW
kr40pxH056L0XQNH8vWq2ej2kdrCAARGoUtTuxAFThl02GbFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXYnNDFcRNDOiy
RuKMjgFSPcHFM2KvGvP35F6bqyS6j5XEdjfklmtqcYXrvQBB8O/guec9U0nUNFvJLDU4Gt7mIkPG/sabZ7x
yFfmD+Xel+edOKSokGpRVNtehRzBp9hiNypxV8bZsMtd0LUvLmpTaVqsXpXMLFTTdWANOSnaowtxV2
bNmxV2bNm67DFU88p+Xp/MusRWEe0Q/eXDnoqAgH8SM9I2Vnb6faQ2VqgSCBFjjUCmyjj/DIj+WnlwaL
oUd3Oi/W79VlZqfEqMOSrU+xFcmuKo7TJOMjRnowqPmMNMIIX9OVX8Dvh8CCAR0O+Kt4P0ubhKYj0c
bfPAGOjcxyK46g4qybNjUYOiuOjAH78dirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNiqlcP6cTN7U+/CiGVopBI
PHf3BwbqMlFWPx3OF2Kp8jiRA69DjsLtPmoTCfmuGOKuzZs2KuzZs2KuzZs2Kuwi8z6rDpunSvI3FVQvIf
BV3/GlMO3ZUUu2wAqT8s4f+a+tT6rc23lXT5CLvVZUV+JI4wIebHb/AFMVRP5S2LeZPMWp+er5Q6lmg0
wNvxjQejzWvSoBBphl5d/8nd5r/wCYW1/5MQ5KfIunQ6RYpptuqrHbxKlFFAW2LH6WJyLeXf8Aydvmv/m
Ftf8AkxDir1fNmzYq7NmzYqoXt3FY2k15OaRQI0kh/wAlRU54Z17Un1jWL3U5K8rmUua7nw/hnrT83dXXS
PImqOWKvcxtbRkdayqUH688dYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmyQ+SvK1x5v8wW2jQHgjnlPJv8
ABGCATt88Vem/kh+Ww1Ob/FWtwq1lFx+oQOOQkfcs7A7UFBT556QwNp9haaXZw2FjEsNtAoSKNAAAo
FAKDBOKuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KvPfzU/L2386aQZrZFTV7QF7eam7LTeNiN6HbPI8
8E1tNJbzoY5omKSI3UMDQg576zzZ+fnkhdNv4vNWnxKlteuUvQu1Jj8YegFPi+KuKvFM2bNirskfkfRDr3m
K2tSAYY6zT16cFIH/EmGRzOw/knY2s/wBfliIa+IAYEfYjr4+5pir1IKqgKgCqoooHQAdBl4YLpbftyD6MXT
TrdftAt88VSj5YdWTl7da9VFN/bFEghj+xGo+gYpirs2bNiqeaZJztgtd02wZhRpL0kePxFR9+G+KuzZs2KuzZs
2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KpNeMzzsSDQbDEMPiit9oA/MYi1nbt+wAfbbFUpRijq46g4eRuHRXHQiu
A301T9hiPngi2ieGP02PIDocVVs2bNirs2bNirs2bGu6xozsaBRUnFUk80arFpunSvI3FVUvIfBV3/GlM415Etpt
f1rUfO978SSu8Gmht+MafuuS16VCnpg781NauNWvbXynp8hFzqsqiahpxt0PM7j2SuSrStOg0nTrbTbdQsdugS
iigJ6sfpNTirJfL80cUkxkYLUbV+jITrPkzzSfOeqeavLWuWlkNRSKMpL6hbjFFHEQeKEdUr1w9zUGKpJ+hv
zW/6mqx+6X/AJozfob81v8AqarH7pf+aMO6DKoMVY9qumfm3pelXWqv5jtJIraJpiqiWpCitBVRjf8AG3mH/l
S3+LPrP+5ev9/T/l79HpX+TbJ15m/5QXUv+YKT9Rzkf/ruX+f/AC34qnP/ADkbqCw6Fpmn13uZXYr/AMY/T
P8AHPNmdq/5yNu+fmHTLOu0VsZKdvjYr/xpnFcVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdnpX/nHzysLDR7rzHc
IDNqBRICRVljj5E0/1uY+7PNsMMtxKkEKl5ZDxRR1JOe5/LmkQ6FollpMChUtYlj2/yRSuKppmzZsVdmzZ
sVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdhH5v0C38y+Xr3SbhA/qoTGW/ZcDZh4HDzNir4HurWeyuZrO
5XhPA7RyoezKeJGI50L859C/Qvni8dABFfk3S0/mkJZh/wANnPcVdno38ltIOn+V3vZY+E19JyqRRiqluP4EZ
wLQrUXusWVqwqJJQCPlv/DPWGn3Edoi2gUJCnwoFAAWnsMVTbNmBBFRuD0ObFXZs2bFXZs2bFUTY
NxukPjUYf5GoW4So3gckoNRXFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2IzXCQkA7sT
QAYqrZsw3Fc2KuzZs2Kuwg81atFpmnTPK/FEUvKfBV3/E7YeyOsaM7GiqKnOGfmlrNxrN/a+UbCQi41OV
fXKkjjbp+8O49kBxVB+QrWXXdW1DzxffGJ3eHTlbcrEn7oMtelQpG2dDwJpmnw6Vp9tp1uoWO3QIAooCf
2j9J3wXirs2bNirs2bNiqbeZv+UF1L/mCk/Uc5H/AOu5f5/8t+dc8zf8oLqX/MFJ+o5yP/13L/P/AJb8VYx+f8xk8
9qvaOziUf8AIyXOWZ0v89iT5+mr2t4x/wAPJnNMVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVZX+Wtj+kPPGjQEVT
6wrOD4D/bz2nnkP8lUD+f7Cv7Klh8wyZ68xV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmx
V2bNmxV87/APOSNgy3ujaiq/A6zRO3v+7K/qOcJz0r/wA5HRg+XNNk7rdgV+aP/TPNWKsk8g25uPNumrSo
VyzfIKR/HPSB65wH8qgD5uhqK0icj71zv2Kou0vDCeElTGenthsrK4DKag9DkewTaXMkLBRVkP7P9MVTn
NmBqK5sVdmzZAG83aXq+oag19rKabomnOYI4Ip/RubqRfty1iYT+mOiiP7XX2xV6Av2h8xklj3RT4gfqzj8G
uX3lnyzqOtakZZoHuWOhW1zIZZzFJT0EkkLMxB3bdiQvfJfpflrX7i30jVdS1y6i1VJY7q/hjZxatCQxNglsrpE
FHIAyMjPt18FWZ5s5l5o1LX9N80+WIrOeZ9U1SW6MunCZvqqQhAsMcsSngQleTyULbMQacRg6Sa/tPzD0
PR7TUbm6kNpdXeviWV2haMrwtytuD6UJEo24AGlK17qs/zZzj8xNQ1exjspIbu4tr671KG20u0s2kb9yh5TTT
RQVafmB9gggAqAvKpyYWHmfRNSW8Nrcnnp45XsE0ckE0IoWrJDcJHIooOpXFU3zZBfIk+vX3lW6115pJ
7/AFm5nurGO7kZ47eGST04VCkkLGgBfivUbYj5W1KVNf8ANlw+oXFxoOkLFA813K0oNzCjSXcqcvhjC0
+JUovgMVegZs5TZeZ9S0z8t9Z856ldTNd6vNPJpcMsjMIBMxgto4VJPFU3eg7ZKILXU9N8qafDqV5O0NpZ
Pda3etM/1pykfqtCkxb1EqzN8YNVVaClahVl2bOceQNeutd8saRpT6ibzUnWSTVrhJec0FqJZPTSWVTyWaQ
cEFTz48m6rXDXUNTf8uvJ6G/vZ9cv0cwWTzkma5nmdmhiJq7HivU16D6MVZlmzmHma31zRvJ0+t6rq92f
NF0Yo7WK1uHht4pp3CLbQ28bLE4VSatIGbaoPTOhaPZz6fpVlY3M73VxBCkc9zK7SPJIFHN2d/iNWriqNz
ZsC3lw0K0Qbt+12GKuurtYRxXdz28MKy7O/NjU1rXKJLEsxqT1OViqfRmqKfEDHYnB/cp/qj9WKYq7Nmx
sjrFG0jbBRU4qkPmrV4dM0+Z5W4oiGSVvBV3/ABOce8g2s2t6tqPne9+IXTvDp4fcrEn7oMK9Nlptgn80dZu
da1O08oae5E+pyKbkgkcYE+Mg09lByYabYQ6Xp9tp1uoWO3QIAooCR9o/Sd8VRWbNmxV2bNmxV2bNm
xVNvM3/ACgupf8AMFJ+o5yP/wBdy/z/AOW/OueZv+UF1L/mCk/Uc5H/AOu5f5/8t+KsQ/PZePn6b3t4z/w8m
c0zq3/OQUBi88xydpbKM/SJJc5Tirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNir0D8mJRF5/0+v7dUH0suevs8SeQtQXSvOGkX
ztwjiuFMjHpxz22DXcYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq8T/AOcj5lG
gaXbk/E91zA9lRh/xtnm3O3f85H33q6xpNgG2gildl939Oh/A5xHFWZflfMsPm625f7sR0HzJU/wz0FnmnyXP9
X806ZLWlJaH6VIz0ykTyycIxU4q0iM7BUFScNrWzWAc33kPX2+WPtrVLdfFz1bF8VdmzZsVWuvJGUEq
WBHIdRXuMglhout2HlObyculiSZxPB+knlh+qsszMRcMvNp+Shvs+n1HXJ7mxVhWs+T7lvLmiaZYN9bk0S
4t7hoXIT6wsVQ6KW+FSeXw1NM6Np0+sXssUs9o2mWUSf3EzRSXEzkcRz9Bpo0Reo4uWY0+yAQxeu7A
e4ySoKIo8AMVYjY6HqV1+YOo+ZdTt/Ss7O0jsNFLOjcwxMk8wVGYp8VV+KhIOBNO0PzBa+avMWoG3
4Pqs0C22rs8TpFZRIAY44iWf1ewDJwr8RJpQzvNirEfM+jajL5k8v8AmaytTqMekfWI5rBHjSWlygQTQmdo4
yUpuGYe2EuoeVvMWszeadd9Eafd6ppv6L03T3lRpCg3d7h4i8Ss9OKhWIFdznSM2KpB5bttVg0y3t57f9Gw2
tpDaW1k5jkcPGgVpZGhLrSooqq3Tc7miwSLyf5tk/L+58rpbfU7s+vNfStNEz39w8hdFiaN2CRsOPJpOLbceN
CTnWs2KvMPMHlLW9Y8uaNaxae0UejSWaxaOZYDI8cXFbiRnMhh58RRB6nTkSatQHfm/TPM2peUdSsbC
L1tT1eREMAlVUtrdiisoaVlU0jT4uPVmJG2TTNirAdS8sano/mPy1rXlyz+tW2nWraVqFvG8UUjWwTjC1Znj
Vgrb0rX54J806BrGoN5b1RYhqNxo14Lu8skeOP1A/X0DL6aExGnDmRUdTXJrmxV555m0rzXrer+X9WOnF
tN028FwdIE0ImDKvKO4nZpBFUPtxR24ip+KtBN9Mt7q2tFW9m9e6dmlncFigaRi3pxcuiJXivsPGuDM2Kuxr
osilXFQcdmxVJ7m1aA1G6HofDA+H7KGBDCoPUYW3FkY3DR7oSNvDFUwh2iT/VH6sflKKKB4AZeKu
wl8wXZjiFqho0m7H2GHWFOu2fr2/1hBWSLr7rirwzyz6cH5j6zHrIJ1SXewkbdfS4KQEr34e2dLyBfmNpU8B
s/OGmrW80l1MwXq0LHg34N92S/R9Tg1nTLXU7dgyXCBjTs3Rh9DA4qjs2bNirs2bNirs2bNiqbeZv+UF1L/
mCk/Uc5H/67l/n/AMt+dc8zf8oLqX/MFJ+o5yP/ANdy/wA/+W/FUL/zkhZMmraRqHH4ZYXh5e6ENT/h84fnp
v8A5yJsfX8r2d8FqbWcivh6pQf8a55kxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxVwJBqNiOhz275I11fMflfTtVH25
ol9UeD0BYfjniLPQH/OPHmsFb3yreS7rxuLFT4HkJQP+ExV79mzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmz
ZsVdmzZsVdlMQoLHoNzl5EvzH80Q+VPK13qDtSeQejagdTIwJH4KcVfMP5p66df87ancBy8NvK1tCe3CJio
IyGZbMzsXclmY1Ziakk9zlYqr2Vy9ldw3SfaicMPoz17oFzDf6PY6jEtBeQRznx/eKHp+OeO89MflNrS3vk20i
uHAe0rAP8AVSqL+C4qz7NjVkR/ssD9OOxV2bNmxV2bNmxVUt15zxr4nJJhDpyF7pfBQScPsVdmzZsVdmz
ZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmyiQOpyldWrxNadaYquzZs2KuymUOpVtwRQj55ebFWD6z
psYe4sZ0DQTKVodwVYfwzmnkm4l8t6/qHkq9PCHm9xphPQo/73gvyBOdu1yy9e39dB+8i3+Y75xr8x9Lnijs/
NmmpW+0mRWkK/aaEngw3/ANbFWeZsA6NqkGs6Xa6nbMGS4QMadm6MPoYHB2KuzZs2KuzZs2Kpt5m
/5QXUv+YKT9Rzkf8A67l/n/y351zzN/ygupf8wUn6jnI//Xcv8/8AlvxV6t+ZukjWPJGr2wQPIlvJNEp/nRGK0+
nPF5FNj1z33LFHPG8Mqho3BV1PQg9Rnh/zdpDaF5j1HS2QoIJSEB7qd6jFUkzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2K
uwy0DXL7y7qtvq+nvwuLdgw8CP5T7YW5sVfdHlvzBY+ZtIttY09uUM6huJ6qSK8WHiMNs8m/lH+ZD+TdS
aw1KRjot4VEgPxCFwT8ajqAeW9PbPV0M8NxEs0DiSJxVHU1BB8MVVM2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNir
s2bNWmKtMyqpZjRQKknwzyl+dPnlfNGu/ouwlLabpjOgpsskoPEv70pt886V+c35nJolm3lzRJq6ncVFzMlD6
MdKEV/mJ8PDPMpJJqTUnqcVdmzZsVdnUfyd1ox3l1ocrfBMnrQg/zKwBA+fPOXYP0XUpdI1O21GEkNA4
Jp3B2IxV9TAsv2SR8jTFUurhOkh+R3/XgDT76HU7G31C3NYrmNZU+TANT8cE4qjV1KYfbAYfdhhbzGe
MSceNcIgCSAOp2w/hT04kT+UAH54qvzZs2KpnpEe8kn+xB/z+WGuBdPi9O2SooW+I/TvgrFXZs2bFXZs2b
FXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFUBPftG7IqbrtU4Ga9uG/ap8gMU1GPjKHHRhvgPFVzSSN9pyfpw1sovThB
PVtzhbbxGaZVHTqfow6AAAA6DFW82bNirs2bNirTKGUqwqCKEZCda06MPcWU6hoJ1I4noVYfwyb4V65
Z/WLYyoP3kW/uR3xV4f5Knl8teYdQ8lXp4QF2uNLr0KOPV4KfYE50bIL+Y+lTpDa+a9MT/chpEiO5X7TQ
k8HXf2bJVomqwa3pNrqluwZLhAzU7OPhcf8EDiqYZs2bFXZs2bFU28zf8oLqX/MFJ+o5yP/ANdy/wA/+W/
OueZv+UF1L/mCk/Uc5H/67l/n/wAt+KvoTPN3/OQ/lt7XWLLzFDH+4u4jBOw7SRtyBPz9TPSOQ/8AMzywv
mrylfWKx87qJGmtN6H1UBKj6SBir4xzY50aN2RwVZTRlPUEY3FXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZ138rf
zgm8sldG8xSvNpLECGYjm0HY9PiK/fnIs2KvvezvbTULdLuymWeCQBkkQ1BBxfPG3kf8zPMPkqcJbzNc6c
1PUspTyWg/k5VK/RTPSXlD80/Kvm6JVguha3tBzs7gFGBPgx+A/Q2Ks3zZQIIqDUHoRl4q7NmzYq7NmzY
q7Nmwo1zzRoPly3a51i+jtkX9kks5+SIGb8MVTYkAVOck/M/wDOGy8uRyaPoEouNXaqySqAyQ023LbFq+
FcgXn389dQ1lZNO8r87GzJKvdMAJZF6DjXkVH3HOOSSPK7SSsXdyWZ2JJJPUknFVS6urm9uJLq7laaeVi
8krkszMdySTiObNirs2bNirs2bNir1z8pPNAYP5cvHNVBks2Y7UBoY6n/AFtvlnWM8pWV5cafdRXlq5SaFuS
MM9H+UvMlv5m0mK8Rh9ZVVW7j6FZKfFt4E1xVk9jH6lwK9F+LDnAOmR8Y2kI3bYfLB2KuxSCMyzJG
O53xPDPSYas05G3RcVTRQFAUdAKDLzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVQ19HzgJA
3XcYUYfsoZSD3FMLLe0LTtzHwIT9PhiqJsYPTj5sPiff6MF5s2KuzZs2KuzZs2KuymAYFTuDsRl5sVYTrW
nRrJcWcyhredSKHoVYb5zHybPJ5Y8yX/ku8bhbSO1xpRPQq49Yop9gT1zuGt2f1i1MqD95FuPcdxnHPzH0m
4+rW3mjTE/3I6RIkjFacmi5cXXf2bFWdBWY0AJ+QrnOdU8xeeJ/N+o+XvLkMci2SxScZAgIV40c1Mg8Wzq
H5f6pa6/pseqQESJPGC23RweLjf/ACgcjXl1E/5Xb5rHEU+q2u1P+KIcVYv6n5xf8scH/JHN6n5xf8scH/JHO+
+lH/Iv3DN6Uf8AIv3DFXi1zB+dup6RLpslna/VrmJom+O3B4tsfDB/+AvMX/KnP8G+in6X/wB9c14/71+v9vlx
+x751wADYbDwy8VdmzZsVfI/5y+UG8s+apLiCMjT9RHrQt+yHrR4x8hQ/TnOc9k/mf5OTzj5ZntY05ahbq0t
ia0PqAV4VO1GIGeOZoZbeV4J0McsZ4ujChBHjiqzNmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7HxyywuJY
XaORd1dCVYfIjGZsVegeWPzj85+XOMLXZ1C0FB6F1xY7f8WFTJ/wANnUtG/wCci9DuPg1qxltGp/eRjmlf
oLN+Gebc2Kvr+z/Oj8u7vpq3pnuJIJx/zKwzX8zPIrqGXWoaHxWQfrTPFubFX2Rdfm5+XtoCZNaQkdQsU7f
8RjORvVf+cgvJlrETpwnv5P2QkbIPp9YR55bzYq9e8x/85AeZ9SjaDRY00yM/7tCq8lP+egcD6M5bqGq6lq0xn
1K7lu5CSeUzs9CetKnb6MB5sVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdh/wCUfM915Y1RLuNi1u44XMPUMpIN
aeIphBmxV9iaDq2n61pVvf6ZKJbeRFNehUkfZYHcEYZZ5Y8i+e9Q8nX3wsZdNm2uLU7jrXmvcEe2egNP8
wwa7Zx32n3AkglAYBditR9lhQEEYqyQyxhgpYVJpQbn8MOEvI4IlihWvEbk+ORzSrYsxuZBWmyV8fHDb
FUQ95O7btQV6DDZDVFbxAOEOHNm/O3Q+Ap92Kq+bNmxV2bNgW4vUhcINzX4vYYqis2NR1kUMpqD
jsVdmzZsVQF/NJG6BGoeuJR6jIu0g5Dx6HE71+dw3gu2B8VTeO+gk25cT4HBAYN0IPywgwRarO70iYgdz2
/HFU4zUA6ZSggAE1Pc5eKuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KtEBgVO4OxGQvWdPRJZ7SVeUE6kUPQqw3GT
XCzW7P6xamRR+8i3HuO+KvJvytvT5U826n5Jvm9OC5ZrnSa9GDATFFPsK9cNfLn/k7vNf8AzC2v/JiHCrz1
ot2bSHzfpCH9KaBJHOeNOTQ8gki/Ft9lzXN+W2t23mP8z9d1u1cOl3YWjNQEUdYIo5Bv/lKcVe2Zs2bFXZs
2bFXZs2bFXZ5r/PT8v20y+HmrSoD9Suqi9RNwkgP26dgwP4Z6UwHqul2Ws2E+m6hEJrW5QxyofBhQ0I6Y
q+Dc2Srz95KvvJGtvp9wrNayVezuDuHStKVG1R3GRXFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZ
s2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZ0D8pYfMl/5lisNFkYWpBkvg1DEIgQKnl0PI
jpvkHsbK61G7hsbOMy3E7BI41FSSc9ffll5Dt/JOhRROgOqXKK99LUEhyORjBG1FO23hiqevYtaIERaxrsCP
44lkgIBFCKjAc9gj1aP4W8O2KpXhlpr1Rk8DgKS3miNHU/MbjFtOekxX+YYqmubNiFzcLAlerH7IxVZd3Qh
Xiu8h6e2FRJYksak9TmZmdi7GrHrlYqibS6MDcW3jP4YbKwYBgag9DhBgyzuvTIjkPwHofDFU0ymNFJ8Blj
cVxG5bhA5HWlB9OKpO7cnZvEk/jjcWitZpei0HcnbDCCxjiozfE3iemKoO3snlozjin4nDSONIlCoKAY7Nirs2
bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirsogMCp3B2Iy82KpLBpkXr31nOge2uEIKnoVcCoyB/l3+W+p+TvOGtagyqNJ
ugVsiGUtRm504g1HGtNx2zqtBWtN/HLxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxVjHnnyXpvnbR5NOvFC3Chja
XAqGjcjY7dqgZ471/QNS8t6nNpWqwtDcRHuNmH8ynoRnuvIJ+ZP5cWHnnTqqBDqturfVLkbbn9h/FajFXx5
mwdq+j6joV/LpuqQNb3UR+JHFKj+ZT3HuMA4q7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7Nm
zYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7HIjyuscal3Y0VVFSSewAylVmIVQSxNABuSTnoH8n/AM
o2iaDzT5mgKuV52NlJtx5biSRetePY+PTFU4/Jv8rl0KCPzLrcP+5O4iBt4JP90o9HqV7PQDr0zsmYAAUGwH
TNirs2bNirRAOxFcSFtCHEirxYdxi2bFWjWhp17YVzW127l3HLwoRhrmxVIzbzjrGc3ozf77b7sPM2KpILec9
Izii2Nwf2QPmRhvmxVRto5IowkjcqdMVIB6ioy82KuoM2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNir
s2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirCfzA/LjSfPFlSVRBqUSt9Wu12IJ7P4iozyh5l8r6x5U1FtN1i3aGQV9
OQj4JAP2kboc9y4ReZ/KWiebrBrHWLcSAg+nKvwyIT3VsVfD2bJ958/KrXfJkrXEcb3ulblbyNeXAD/AH7x6
fOgyA4q7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7FLe3nup
ktraNpppDxjjQFmY+AAw28t+Vdb813y2OjWrzt1klA/doPF3+yPvz09+Xv5TaN5NiS8ulF5rDIBLO+6oTQsI1
6Df54qxf8rfyZi0z0df80RepelA9vYtTjEWoauB1YDbr9GdtACgACgGwAy82KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2K
uzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2Ku
zZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2Kqc0ENzE0M8ayRuKMjgEEfI5xfz1+QtjqTPqHlV/ql0xLPaOQYmPbhyoVP+yzt
mbFXwnrXl/WfL1z9U1mzltJd+PqKQrU7o3Rvowtz3XrHl/R9ftmtdWtI7mJgR8Q3APgwoc4t5r/5x4RmNz5Uu
2WtS1pcFSK9gjfBT6a4q+fc2HWueUfMflxyusadPbL2lZG9M08JKcfxwlxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNm
xV2bNmxV2bNmxV2bBNjp9/qcwttOtpbuY9I4EaRvuQHOp+VfyF8xavwuNcb9F2x3MZoZiPka8fpXFXk8Fv
PdSrBbRPNM5okcalmJ9lWpzr/AJG/IjVdYMd/5mL6fZEchbCizt4VrXj9Izt3lX8uPK3lGMDTrT1LigD3U/xyM
R36BR9AyW9MVSrQvLmj+W7KOx0i2W3iRQtRuzUHVmO5w1zZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmz
ZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmz
ZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVULqytL6MxXcCTRnqrqDnOPMH5GeS9YDP
ZxSabOTXnbt8JPuJA+dOzYq+ZNc/5x58x2VX0a6jv03ojUjYfSzCv3ZAtV/L3znoxH13Rrria/HFE8q7f5UakZ7
Yxkvo8f33Hj/l0p+OKvgma2ubY8biF4T4SKVP/DAYlnuS9j8qSKRfmxA7+o0S/wARkOv9B/JOcn63caOh71v
ol3+mbFXyZmz05J5P/IaTpqmlp/q6jB/GQ4gfI/5Ekg/pvTxT/tZW3/NeKvmrNnplPJf5Dp11fTX/ANbUrf8AhI
MMLTy1+RULVhu9Hkb31CJv1TYq+V1RnbiilmPQKKn8MN9P8qeZdUkWOx0m7mLdGWCTj/wXGmevd
KtPy/t0C6S2mlO3pTRSfjzbJDB9R/49fS/558f+NcVfK+j/AJFed9ScfW4U0+E9ZJWDEf7DkpzpGgf848aBZuJt
bvJr5gP7lCqR19xx5f8ADZ2jNiqT6L5W0Dy9CsGkWMVuiigIFW/4JqnDjNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2
bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2
bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV//9k=
/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAAAyAAD/7gAOQWR
vYmUAZMAAAAAB/9sAhAAIBgYGBgYIBgYIDAgHCAwOCggICg4QDQ0ODQ0QEQwODQ0ODBEPEh
MUExIPGBgaGhgYIyIiIiMnJycnJycnJycnAQkICAkKCQsJCQsOCw0LDhEODg4OERMNDQ4NDRMYEQ8
PDw8RGBYXFBQUFxYaGhgYGhohISAhIScnJycnJycnJyf/wAARCAG0AEQDASIAAhEBAxEB/8QBogAA
AAcBAQEBAQAAAAAAAAAABAUDAgYBAAcICQoLAQACAgMBAQEBAQAAAAAAAAABAAIDBA
UGBwgJCgsQAAIBAwMCBAIGBwMEAgYCcwECAxEEAAUhEjFBUQYTYSJxgRQykaEHFbFCI8FS0eEz
FmLwJHKC8SVDNFOSorJjc8I1RCeTo7M2F1RkdMPS4ggmgwkKGBmElEVGpLRW01UoGvLj88TU5PRld
YWVpbXF1eX1ZnaGlqa2xtbm9jdHV2d3h5ent8fX5/c4SFhoeIiYqLjI2Oj4KTlJWWl5iZmpucnZ6fkqOkpaanq
Kmqq6ytrq+hEAAgIBAgMFBQQFBgQIAwNtAQACEQMEIRIxQQVRE2EiBnGBkTKhsfAUwdHhI0IVUmJ
y8TMkNEOCFpJTJaJjssIHc9I14kSDF1STCAkKGBkmNkUaJ2R0VTfyo7PDKCnT4/OElKS0xNTk9GV1hZ
WltcXV5fVGVmZ2hpamtsbW5vZHV2d3h5ent8fX5/c4SFhoeIiYqLjI2Oj4OUlZaXmJmam5ydnp+So6Slpqeoq
aqrrK2ur6/9oADAMBAAIRAxEAPwDuUk0qyMA2wO2M9eX+b9WVN/et88Ziqp68v836s3ry/wA36sTzYqqe
vL/N+rN68v8AN+rE82Kqnry/zfqzevL/ADfqxPNiqL9R/q/OvxeObG/8eubFVGb+9b54zHzf3rfPGYq7NmzYq7
NmzYq7NmzYqif+PXNm/wCPXNiqjN/et88Zj5v71vnjMVdmzZsVdmzZsVdmzZsVRP8Ax65s3/HrmxVRm/v
W+eMx83963zxmKuzZs2KuzZs2KuzZs2Kon/j1zZv+PXNiqq1tGzFjWpyvqsfvgObVHileMICFNK/5nE/0vJ/vs
f5/TiqYfVY/fN9Vj98L/wBLyf77H+f05v0vJ/vsf5/TiqYfVY/fN9Vj98L/ANLyf77H+f05v0vJ/vsf5/TiqYfVY/fN
9Vj98L/0vJ/vsf5/Tm/S8n++x/n9OKpn6KcPT7ZsD/XW+p/WeIr/AC5sVSm7/wB6Zf8AWOI4td/70y/6xxHFXZ
s2bFXZs2bFXZs2bFUy/wClV9P8c2b/AKVX0/xzYqg7v/emX/WOI4td/wC9Mv8ArHEcVdmzZsVdmzZsVdmz
ZsVTL/pVfT/HNm/6VX0/xzYqg7v/AHpl/wBY4ji13/vTL/rHEcVdmzZsVdmzZsVdmzZsVTL/AKVX0/xzZv8
ApVfT/HNiqDu/96Zf9Y4jhrNpbyyvIHADGtMT/REn+/B92Kpdmwx/REn+/B92b9ESf78H3Yql2bDH9ESf78
H3Zv0RJ/vwfdiqXZsMf0RJ/vwfdm/REn+/B92Kt/8ASq+n+ObBP1Jvqf1blv8AzZsVQVz5lsbaeS3dW5xniaA9
voxL/Fmn/wAr/cf6ZGNX/wCOpdf8ZDgLFWaf4s0/+V/uP9M3+LNP/lf7j/TIXmxVmn+LNP8A5X+4/wBM3+
LNP/lf7j/TIXmxVmn+LNP/AJX+4/0zf4s0/wDlf7j/AEyF5sVehfpi2/R/6RofR6U7+GbCP/plPp/jmxVJtX/46l1/x
kOAsG6v/wAdS6/4yHAWKuzZs2KuzZs2KuzZs2Ksm/6ZT6f45s3/AEyn0/xzYqk2r/8AHUuv+MhwFg3V/wDj
qXX/ABkOAsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVZN/0yn0/wAc2b/plPp/jmxVJtX/AOOpdf8AGQ4Cwbq//HUuv+Mhw
Firs2bNirs2bNirs2bNirJv+mU+n+ObN/0yn0/xzYqh9S0LU57+4miiBR3JU17YG/w7q3++R9+S2XXdHglaGa9
hSRDR0Z1BB9wTjP8AEeh/9XCD/kYv9cVYr/h3Vv8AfI+/N/h3Vv8AfI+/JV/iPQ/+rhB/yMX+ub/Eeh/9XCD/
AJGL/XFWK/4d1b/fI+/N/h3Vv98j78lX+I9D/wCrhB/yMX+ub/Eeh/8AVwg/5GL/AFxViv8Ah3Vv98j78r/Durf
75H35K/8AEeh/9XCD/kYv9c3+I9D/AOrhB/yMX+uKoH9G3n+HvqXD/SK/Zr75sN/0nYfVfr31iP6r/v7kOH/B
dM2KvHPMv/Hf1D/jM368K6Ya+Zf+O/qH/GVv14VYq6mambNirqZqZs2KupmpmzYqzz/ynP8Asv8AjbNm/
wDKdf7L/jbNirGPMv8Ax39Q/wCMrfrwqw18y/8AHf1D/jK368KsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVZ5/5Tr/Zf8bZs3
/lOv9l/xtmxVjHmX/jv6h/xlb9eFWGvmX/jv6h/xlb9eFWKuzZs2KuzZs2KuzZs2Ks8/wDKdf7L/jbNm/8AKdf7
L/jbNirGPMv/AB39Q/4yt+vCrDjzJBO2vX7LExBlahA98K/q9x/vl/uxVTzYp9XuP98v92b6vcf75f7sVU82KfV
7j/fL/dm+r3H++X+7FVPNin1e4/3y/wB2b6vcf75f7sVZx/5Tr/Zf8bZsd6Un/KvPT4Hny+zTf7WbFXom2bbPN
XnO7u0816siTuqidqKDsN8Ivr17/wAtMn/BYq+sts22eTfr17/y0yf8Fm+vXv8Ay0yf8Fir6y2zbZ5N+vXv/LTJ/
wAFm+vXv/LTJ/wWKvrLbNtnk369e/8ALTJ/wWb69e/8tMn/AAWKvrLNnIfXn/5VD6vqN6tft13+345sVYF5
2/5S3V/+M7frwhw+87f8pbq//Gdv14Q4q7NmzYq7NmzYq7NmzYq9X/8AKO/T/wAb5s3/AJR36f8AjfNirBvO
3/KW6v8A8Z2/XhDh952/5S3V/wDjO368IcVdmzZsVdmzZsVdmzZsVer/APlHfp/43zZv/KO/T/xvmxVg3nb/A
JS3V/8AjO368IcPvO3/AClur/8AGdv14Q4q7NmzYq7NmzYq7NmzYq9X/wDKO/T/AMb5s3/lHfp/43zYqwbzt
/ylur/8Z2/XhDnp+58o+W7yeS6udMt5Z5TykkeJCzE9ySMS/wAEeVP+rRa/8ik/5pxV8y5s9Nf4I8qf9Wi1/wCR
Sf8ANOb/AAR5U/6tFr/yKT/mnFXzLmz01/gjyp/1aLX/AJFJ/wA05v8ABHlT/q0Wv/IpP+acVfMubPTX+CPK
n/Votf8AkUn/ADTm/wAEeVP+rRa/8ik/5pxV55/5R36f+N82dR/QWkfo79E/U4vqH/LNwXh4/ZpTNir5388fm
1510XzXqmmWF4iW1tOyRKUJIUHYfayPf8ru/MD/AJbk/wCAP/NWFH5nf8p3rf8AzEv+vIlir0T/AJXd+YH/
AC3J/wAAf+as3/K7vzA/5bk/4A/81ZzvNir0T/ld35gf8tyf8Af+as3/ACu78wP+W5P+AP8AzVnO82KvRP8Ald
35gf8ALcn/AAB/5qzf8ru/MD/luT/gD/zVnO82Kvp//G/mH/lT/wDiv6wP0r19Xjt9vj0rmyO/+u9/5/78zYq8v/M7
/lO9b/5iX/XkSyW/md/ynet/8xL/AK8iWKuzZs2KuzZs2KuzZs2Kvff/AF3v/P8A35mzf+u9/wCf+/M2KvL/AMz
v+U71v/mJf9eRLJb+Z3/Kd63/AMxL/ryJYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq99/9d7/z/wB+Zs3/AK73/n/vzNiry/8A
M7/lO9b/AOYl/wBeRLJb+Z3/ACnet/8AMS/68iWKuzZs2KuzZs2KuzZs2Kvff/Xe/wDP/fmbN/673/n/AL8zYq
lHnf8A5Vh/irVP0v8AXPr/AK7/AFjhz48q70pkf/5A9/y/f8lM2bFXf8ge/wCX7/kpm/5A9/y/f8lM2bFXf8ge/wC
X7/kpm/5A9/y/f8lM2bFXf8ge/wCX7/kpm/5A9/y/f8lM2bFXrP8AzqH/ACp//d/+H6/5Xq05/f1zZs2Kv//Z
/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAAAyAAD/7gAOQWR
vYmUAZMAAAAAB/9sAhAAIBgYGBgYIBgYIDAgHCAwOCggICg4QDQ0ODQ0QEQwODQ0ODBEPEh
MUExIPGBgaGhgYIyIiIiMnJycnJycnJycnAQkICAkKCQsJCQsOCw0LDhEODg4OERMNDQ4NDRMYEQ8
PDw8RGBYXFBQUFxYaGhgYGhohISAhIScnJycnJycnJyf/wAARCAIAAgoDASIAAhEBAxEB/8QBogAA
AAcBAQEBAQAAAAAAAAAABAUDAgYBAAcICQoLAQACAgMBAQEBAQAAAAAAAAABAAIDBA
UGBwgJCgsQAAIBAwMCBAIGBwMEAgYCcwECAxEEAAUhEjFBUQYTYSJxgRQykaEHFbFCI8FS0eEz
FmLwJHKC8SVDNFOSorJjc8I1RCeTo7M2F1RkdMPS4ggmgwkKGBmElEVGpLRW01UoGvLj88TU5PRld
YWVpbXF1eX1ZnaGlqa2xtbm9jdHV2d3h5ent8fX5/c4SFhoeIiYqLjI2Oj4KTlJWWl5iZmpucnZ6fkqOkpaanq
Kmqq6ytrq+hEAAgIBAgMFBQQFBgQIAwNtAQACEQMEIRIxQQVRE2EiBnGBkTKhsfAUwdHhI0IVUmJ
y8TMkNEOCFpJTJaJjssIHc9I14kSDF1STCAkKGBkmNkUaJ2R0VTfyo7PDKCnT4/OElKS0xNTk9GV1hZ
WltcXV5fVGVmZ2hpamtsbW5vZHV2d3h5ent8fX5/c4SFhoeIiYqLjI2Oj4OUlZaXmJmam5ydnp+So6Slpqeoq
aqrrK2ur6/9oADAMBAAIRAxEAPwDv+bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxVD3TMoXiaY
G9aX+Y4vedFwLiq/wBaX+Y5vWl/mOMzYqv9aX+Y5vWl/mOMzYqv9aX+Y5vWl/mOMzYqibaR2koxqKY
LwFa/3h+WDcVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsV
dmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVab7Jwv9aX+Y4YN9k4WYqv8AWl/mOb1pf5jjM2Kr/Wl/m
Ob1pf5jjM2Kr/Wl/mOb1pf5jjM2Kr/Vl/mOC+TeP7FfpwDg3/qniqvmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVd
mzZsVQt50XAuCrzouBcVdmzZsVdmzZsVdmzZsVV7X+8PywbgK1/vD8sG4q7NmzYq7NmzYq7NmzYq7N
mzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7Nm
zYq7NmzYq032ThZhm32ThZirs2bNirs2bNirs2bNirsG/wDVPAWDf+qeKq+bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNm
xV2bNmxV2bNmxVC3nRcC4KvOi4FxV2bNmxV2bNmxV2bNmxVXtf7w/LBuArX+8Pywbirs2bNirs2bNirs2
bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirTfZOFmGb
fZOFmKuzZs2KuzZs2KuzZs2Kuwb/wBU8BYN/wCqeKq+bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNm
xVC3nRcC4KvOi4FxV2bNmxV2bNmxV2bNmxVXtf7w/LBuArX+8Pywbirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNir
s2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirTfZOFmGbfZOFmKuzZs2Ku
zZs2KuzZs2Kuwb/1TwFg3/qniqvmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmxC7maCBpFAJHY4W/pa4/lX8f
64qmzxrJTl2xn1aLwws/S1x/Kv4/wBc36WuP5V/H+uKpn9Wi8M31aLwws/S1x/Kv4/1zfpa4/lX8f64qmf1aLwz
fVovDCz9LXH8q/j/AFzfpa4/lX8f64qmf1aLwzfVovDAEGpzyTJGyqAxANK/1w1xVTSFIzyUb4pmzYq7Nmz
Yq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzY
q7NmzYq7NmzYq7NmwBfXsttIqIAQRXfFUfmwm/S1x/Kv4/1zfpa4/lX8f64qnJFRTEfq0XhhZ+lrj+Vfx/rm/S
1x/Kv4/wBcVTP6tF4Zvq0XhhZ+lrj+Vfx/rm/S1x/Kv4/1xVM/q0Xhm+rReGFn6WuP5V/H+uDLC8kui4cAcaU
piqv9Wi8M31aLwxbNiqj9Wi8MU9Nfw4/Rjs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KoTUf8AeR8IsPdR/wB
5HwixV2bNmxV2bNmxV2bNmxVWtP8AemL/AFh+vJFkdtP96Yv9YfryRYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7Nm
zYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7Nmz
Yq7CfVv75Pkf4YcYT6t/fJ8j/DFUvzZs2KuzZs2KuzZs2Kuwz0j7Un0YWYZ6R9qT6MVTXNmzYq7NmzYq7
NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYqhNR/3kfCLD3Uf95HwixV2bNmxV2bNmxV2bNmxVWtP96Yv9
YfryRZHbT/emL/WH68kWKuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2Kuz
Zs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2Kuwn1b++T5H+GHGE+rf3yfI/wAMVS/NmzYq7NmzYq7NmzYq
7DPSPtSfRhZhnpH2pPoxVNc2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNiqE1H/AHkfCLD3Uf8AeR8IsVdm
zZsVdmzZsVdmzZsVVrT/AHpi/wBYfryRZHbT/emL/WH68kWKuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs
2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2Kuwn1b++T5H+GHGE+rf3yfI
/wxVL82bNirs2bNirs2bNirsM9I+1J9GFmGekfak+jFU1zZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2Ko
TUf95HwiyR3MP1iJoq8a98Afof/AIt/D+3FUrzYafof/i38P7c36H/4t/D+3FUrzYafof8A4t/D+3N+h/8Ai38P7cV
SvNhp+h/+Lfw/tzfof/i38P7cVQNp/vTF/rD9eSLC6LS/SlST1K8SDSnhhjirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2
bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirsJ9W/vk+R/hhxgO7sfrTh+fGgpSmKp
Hmw0/Q/wDxb+H9ub9D/wDFv4f24qlebDT9D/8AFv4f25v0P/xb+H9uKpXmw0/Q/wDxb+H9ub9D/wDFv4f2
4qleGekfak+jL/Q//Fv4f24Js7P6qWPPly9qYqi82bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNiq2RxGjOdwoLU+QrkeP
m+1BI9BtjTr4fRh9c/7zy/6jfqOcyf7bfM/rxVl/+L7X/fD/AH/2Zv8AF9r/AL4f7/7Mh+bFWYf4vtf98P8Af/Zm/w
AX2v8Avh/v/syH5sVZh/i+1/3w/wB/9mb/ABfa/wC+H+/+zIfmxVmH+MLX/fD/AH/2ZIIZBNEsoFAwqBnLz0
zpll/vJD/qjFVfNmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7Nmz
Yq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7ErmdbaCSdhURjkQMVwFq3/ABzrn/UOKpT/AIwtf98P9/8AZm/xfa/7
4f7/AOzIcOgy8VZh/i+1/wB8P9/9mb/F9r/vh/v/ALMh+bFWYf4vtf8AfD/f/Zm/xfa/74f7/wCzIfmxVmH+L7X/
AHw/3/2ZaebbV3VBA3xGnX+zIdj4f76P/WGKvUBuK5sodBl4q7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq
7NmzYq7NmzYqpXP8AvPL/AKjfqOcyf7bfM/rzptz/ALzy/wCo36jnMn+23zP68VazZs2KuzZs2KuzZs2KuPT
OmWX+8kP+qM5memdMsv8AeSH/AFRiqvmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZs
VdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdgLVv+Odc/wCocG4C1b/jnXP+ocVecDoMvKH
QZeKuzZs2KuzZs2Kux8P99H/rDGY+H++j/wBYYq9PHQZeUOgy8VdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmz
ZsVdmzZsVdmzZsVUrn/AHnl/wBRv1HOZP8Abb5n9edNuf8AeeX/AFG/Uc5k/wBtvmf14q1mzZsVdmzZsVd
mzZsVcemdMsv95If9UZzM9M6ZZf7yQ/6oxVXzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2K
uzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuwFq3/HOuf8AUODcBat/xzrn/UOKvOB0GXlDoMvF
XZs2bFXZs2bFXY+H++j/ANYYzHw/30f+sMVenjoMvKHQZeKuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs
2KuzZs2KqVz/vPL/qN+o5zJ/tt8z+vOm3P+88v+o36jnMn+23zP68VazZs2KuzZs2KuzZs2KuPTOmWX+8kP+
qM5memdMsv95If9UYqr5s2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2
bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXYC1b/jnXP+ocG4C1b/AI51z/qHFXnA6DLyh0GXirs2bNirs2bNirsfD/fR/
wCsMZj4f76P/WGKvTx0GXlDoMvFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2FF15m0SyuHtrm
7SOaPZ0JAI7+OKppMpeGRF6spA+ZGQpvLGqFiaJuSeuHf8AjDy7/wAt0f8AwQ/rm/xh5d/5bo/+CH9cVSP/
AAvqngn35v8AC+qeCffh5/jDy7/y3R/8EP65v8YeXf8Aluj/AOCH9cVSP/C+qeCffm/wvqngn34ef4w8u/8ALd
H/AMEP65v8YeXf+W6P/gh/XFUj/wAL6p4J9+b/AAvqngn34ef4w8u/8t0f/BD+uGljf2uowC5s5BLCTQOu4qP
lirDj5X1SnRPvya20bRW8cbfaVQDiubFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs
2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZsK73zFo+nTm2vLlIpQKlGIBofpwN/jDy7/y3R/8EP64qnuBr+
F7izmhj+26kLXCv/GHl3/luj/4If1zf4w8u/8ALdH/AMEP64qkQ8r6pTon35f+F9U8E+/Dz/GHl3/luj/4If1zf4w8u
/8ALdH/AMEP64qkf+F9U8E+/N/hfVPBPvw8/wAYeXf+W6P/AIIf1zf4w8u/8t0f/BD+uKpH/hfVPBPvzf4X1T
wT78lun6pY6pG0tjMsyIeLFSDQ/RgzFWDf4X1TwT78dH5Z1NZEYhKAgnfJvmxVodMvNmxV2bNmxV2b
NmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2cX82/8AKRX3+sv/ABFc7RnF/Nv/ACkV9/rL/wARXFUlzZs2Ku
zZs2KuzZs2KuzrfkH/AJR2L/Xb9S5yTOt+Qf8AlHYv9dv1LirJ82bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNir
s2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNiryPz5/ykMn/ABjX9ZyM5JvPn/KQyf8AGNf1nIzirs2bNir
s2bNirs2bNir0z8tv+OZc/wDGT/mrJtkK/Lb/AI5lz/xl/wCasmuKuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2K
uzZs2KuzZs2Kuzi/m3/lIr7/AFl/4iudozi/m3/lIr7/AFl/4iuKpLmzZsVdmzZsVdmzZsVdnW/IP/KOxf67fqXOSZ1
vyD/yjsX+u36lxVk+bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmx
V2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV5H58/5SGT/jGv6zkZyTefP+Uhk/4xr+s5GcVdmzZsVdmzZsV
dmzZsVem/lt/wAcy5/4y/8ANWTXIV+W3/HMuf8AjL/zVk1xV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV
2bNmxV2bNmxV2bNmxV2cX82/8pFff6y/8RXO0Zxfzb/ykV9/rL/xFcVSXNmzYq7NmzYq7NmzYq7Ot+Qf+
Udi/12/UuckzrfkH/lHYv9dv1LirJ82bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2
bNirs2bNirs2bNirs2bNiryPz5/ykMn/GNf1nIzkm8+f8pDJ/xjX9ZyM4q7NmzYq7NmzYq7NmzYq9N/Lb/jmXP
/ABl/5qya5Cvy2/45lz/xl/5qya4q7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7OL+
bf8AlIr7/WX/AIiudozkHmnTr+XX72SK2kdGZeLKpIPwjFWOZsF/orU/+WOX/gTm/RWp/wDLHL/wJxVCZ
sF/orU/+WOX/gTm/RWp/wDLHL/wJxVCZsF/orU/+WOX/gTm/RWp/wDLHL/wJxVCZ1vyD/yjsX+u36lzl/6
K1P8A5Y5f+BOdT8jQzQaBFHPG0bh2qrCh6DFWSZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFX
Zs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXkfnz/AJSGT/jGv6zkZyXed7C+n16SSC3kkQ
oo5KpI6nI5+itT/wCWOX/gTiqEzYL/AEVqf/LHL/wJzforU/8Aljl/4E4qhM2C/wBFan/yxy/8Cc36K1P/AJY5f+
BOKoTNgv8ARWp/8scv/AnN+itT/wCWOX/gTir0L8tv+OZc/wDGX/mrJrkO/Ly2uLbTrhbiJomMlQHFD+1kx
xV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2NaRENGYA++Oziv50M66xp/FiP9H7f68
mKvZvXh/nH35vXh/nX788merJ/O335vVk/nb78VfWfrQ/zr9+b1of51+/PJnqyfzt9+b1ZP52+/FX1n60P86/fm9a
H+dfvzyZ6sn87ffm9WT+dvvxV9Z+tD/Ov345Xjf7DA08M8lerJ/O3351f8lGZp9W5MTRYqV/2WKvYM2bNi
rs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirTMqirGg8TjPXh/nH3
5E/zOJHk6+INDTqPk2eePVk/nb78VfWfrw/zj783rw/zj788merJ/O335vVk/nb78VfWfrw/zr9+b1of51+/PJnqyfz
t9+b1ZP52+/FX1n60P86/fm9aH+dfvzyZ6sn87ffm9WT+dvvxV9ZiaEmgcEntimeY/KEkh8zaYC5I9Yd/Y56cx
V2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2cU/Or/jsad/zD/8byZ2vO
KfnV/x2NO/5h/+N5MVeY5s2bFXZs2bFXZs2bFXZ1j8k/7/AFb/AFYv+Ns5PnWPyT/v9W/1Yv8AjbFXsObN
mxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bN
mxV2bNmxVh35n/8AKHX3y/g2ed89Efmf/wAodffL+DZ53xV2bNmxV2bNmxV2bNmxVO/J/wDyk+mf8Zh+
o56ezzD5P/5SfTP+Mw/Uc9PYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7Nm
zYq7OKfnV/x2NO/5h/8AjeTO15xT86v+Oxp3/MP/AMbyYq8xzZs2KuzZs2KuzZs2KuzrH5J/3+rf6sX/ABtnJ8
6x+Sf9/q3+rF/xtir2HNmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq
7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYqw78z/wDlDr75fwbPO+eiPzP/AOUOvvl/Bs874q7NmzYq7NmzYq7NmzY
qnfk//lJ9M/4zD9Rz09nmHyf/AMpPpn/GYfqOensVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZs
VdmzZsVdmzZsVdnFPzq/wCOxp3/ADD/APG8mdrzin51f8djTv8AmH/43kxV5jmzZsVdmzZsVdmzZsVdnW
PyT/v9W/1Yv+Ns5PnWPyT/AL/Vv9WL/jbFXsObNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNm
xV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxVh35n/8odffL+DZ53z0R+Z//KHX3y/g2ed8
VdmzZsVdmzZsVdmzZsVTvyf/AMpPpn/GYfqOens8w+T/APlJ9M/4zD9Rz09irs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2
bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs4n+dbKusadU0/wBH/wCN5M7ZgW602wvWD3dvHMyiis6gkDFXyd6ifzDN
6ifzDPVX6A0X/lhh/wCAGb9AaL/yww/8AMVfKvqJ/MM3qJ/MM9VfoDRf+WGH/gBm/QGi/wDLDD/wAx
V8q+on8wzeon8wz1V+gNF/5YYf+AGb9AaL/wAsMP8AwAxV8q+on8wzrP5IsrT6tQ1+GL/jbOo/oDRf+WG
H/gBgi10+xsixtLdIS/2igArTxxVE5s2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2
bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFWHfmgQPJt+TsKfwbPOvqJ/MM9bXFvBdRGG4jWWNuqMKg4D/QGi/8
ALDD/AMAMVfKvqJ/MM3qJ/MM9VfoDRf8Alhh/4AZv0Bov/LDD/wAAMVfKvqJ/MM3qJ/MM9VfoDRf+
WGH/AIAZv0Bov/LDD/wAxV8q+on8wzeon8wz1V+gNF/5YYf+AGb9AaL/AMsMP/ADFXzh5PdD5n0sAj+
+H6jnqDAEeiaTDIssVnEjqaqwUAg4PxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2b
NmxV2Rvz7f3el+UNWv7GUw3MFu7xSLsVYKSDkkyJ/mb/ygmuf8wsv/ETir5h/5Wz5+/6vM3/BH+uX/wAr
Z8/f9Xmb/gj/AFyFZsVZr/ytnz9/1eZv+CP9c3/K2fP3/V5m/wCCP9chWbFWa/8AK2fP3/V5m/4I/wBc3/K2fP3/
AFeZv+CP9chWbFWa/wDK2fP3/V5m/wCCP9cMvLv5oeebzzDpNpcavM8FxeW8UqFjQo8qqw69wc5xhv5T/
wCUq0P/ALaFr/yeTFX3LGSY1J6kCv3Y7Gxf3af6o/VjsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVd
mzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdnA/zu86+ZvLfmK0tdG1CS1gkt+bohIBavXrnfM8yf85F/8p
VYf8wv/G2KsR/5Wz5+/wCrzN/wR/rm/wCVs+fv+rzN/wAEf65Cs2Ks1/5Wz5+/6vM3/BH+ub/lbPn7/q8zf8Ef
65Cs2Ks1/wCVs+fv+rzN/wAEf65v+Vs+fv8Aq8zf8Ef65Cs2Ks1/5Wz5+/6vM3/BH+udo/IjzVr3meHWn1y8e7
Nu1uIeZJ48xLypXx4jPMWehP8AnGn/AHm8w/69r+qbFXvWbNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2b
NmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2RP8AM3/lBNc/5hZf+InJZkT/ADN/5QTXP+YWX/iJxV8W5s2bF
XZs2bFXZs2bFXYb+U/+Uq0P/toWv/J5MKMN/Kf/AClWh/8AbQtf+TyYq+5Yv7tP9Ufqx2Ni/u0/1R+rHYq7
NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7P
Mn/ADkX/wApVYf8wv8AxtnpvPMn/ORf/KVWH/ML/wAbYq8czZs2KuzZs2KuzZs2Kuz0J/zjT/vN5h/17X9
U2ee89Cf840/7zeYf9e1/VNir3rNmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzY
q7NmzYq7In+Zv/ACgmuf8AMLL/AMROSzIn+Zv/ACgmuf8AMLL/AMROKvi3NmzYq7NmzYq7NmzYq7
Dfyn/ylWh/9tC1/wCTyYUYb+U/+Uq0P/toWv8AyeTFX3LF/dp/qj9WOxsX92n+qP1Y7FXZs2bFXZs2bFXZs
2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZ5k/5yL/5Sqw/5hf+Ns9N55k/5
yL/AOUqsP8AmF/42xV45mzZsVdmzZsVdmzZsVdnoT/nGn/ebzD/AK9r+qbPPeehP+caf95vMP8Ar2v6psVe9
Zs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZE/zN/5QTXP+YWX/iJyWZ
E/zN/5QTXP+YWX/iJxV8W5s2bFXZs2bFXZs2bFXYb+U/8AlKtD/wC2ha/8nkwow38p/wDKVaH/ANtC1/5P
Jir7li/u0/1R+rHY2L+7T/VH6sdirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2b
Nirs8yf85F/wDKVWH/ADC/8bZ6bzzJ/wA5F/8AKVWH/ML/AMbYq8czZs2KuzZs2KuzZs2Kuz0J/wA40/7ze
Yf9e1/VNnnvPQn/ADjT/vN5h/17X9U2Kves2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNi
rsB6rpdprWn3GmX6l7W5QxyqDQlTscGZsVedf8qQ/L7/lik/4P/m3N/wAqQ/L7/lik/wCD/wCbc6LmxV51/wA
qQ/L7/lik/wCD/wCbc3/KkPy+/wCWKT/g/wDm3Oi5sVedf8qQ/L7/AJYpP+D/AObc3/KkPy+/5YpP+D/5tzoub
FXnX/KkPy+/5YpP+D/5txaz/JryJY3cF7b2brPbSJNE3Po8bB1P2fEZP82KtABQFHQbDLzZsVdmzZsVdmzZs
VdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdkU8y/l15X823kd/rVu0
08aemjK3EcevgclebFXnX/ACpD8vv+WKT/AIP/AJtzf8qQ/L7/AJYpP+D/AObc6LmxV51/ypD8vv8Alik/4P8
A5tzf8qQ/L7/lik/4P/m3Oi5sVedf8qQ/L7/lik/4P/m3N/ypD8vv+WKT/g/+bc6LmxV51/ypD8vv+WKT/g/+bckfl
byToHk5bldCgaEXZQzcm5V9Plx7D+c5Is2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2Ku
zZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2Kuz
Zs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZ
s2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZsRW6t3na1WVT
OgDPGD8QViQCR9GKq2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2
bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bGSyxQRtNMwSNBVmbYAZcckcy
LLEwdGFVYdCDiq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NnC/zI/ODzJ5R
803Oi6fDA9vEiMjSCrfEoJrkQP8AzkL5zPSC1H+xOKvqPNnlk/8AOQXnU9I7Yf7A/wBcaf8AnIDzuei2w/2B/
rir6ozZ5UP5++ej0NsP+eZ/5qxh/Pvz6ej2w/55H/mvFX1dmzycfz58/n/d1sP+eR/5rxv/ACvf8wP9/wBv/wAij/zXi
r6zzZ5LP56+fyKfWIB8o2/5rxh/PHz+f+PuIfJG/wCa8VfW+bPIp/Ozz+TX66g+St/zXiZ/Ojz+f+lgB8g3/NWKv
q3XrjU7XSLy40eBbnUI4na2hZuIZwp47gN3zx4POHmnRvNk2vSzPHqqyg3Mbk0YKf7tv8mm2GbfnJ5/YU/S
RHy5f81ZFdd17UvMd8dR1WQS3RUI0gFCQCSK1J8cVfWv5e/mNpfnqwrH/o+pQ0FzaMQSNvtKdqqflk2zw
dpOrahod/DqemTtb3UDBkdSR0NaGnY989h/lz5rvfN/l6PU7+xezmDemSxqslAD6ibDY1xVl2bNmxV2bNmx
V2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNhH5x1e50HyzqesWaq1xZwSTRq/2SUU
sK/diqeZs8un/nIbzkelvaj/AGJxp/5yE85n/dNsP9icVfUmbPLB/wCcgfOx/Yth/sD/AFxjfn/55PQWw/55n+uKvqr
NnlI/n557J2a2H/PM/wDNWMP59efj0kth/wA8j/zXir6wzZ5NP58fmAf93W3/ACKP/NeV/wAr2/MD/f8Ab/8AI
o/814q+s82eSj+efn8mv1mEfKNv+a8TP53efyKfXIx8kb/mvFX1zmzyGfzq8/n/AI/1HyVv+a8Yfzn8/k/8dGnyD
f8ANWKvTf8AnILVPM8Flb2FtCY9Dmr9YuY2JLvTaN1oKCle5rkN/Kz83bjyu8eia4Wn0dqLFJX4oKeAOx
WnyyM335q+dNStpbO9vvWt5gVkicMVIPsWyF4q+97O8tr+2ju7SRZoJVDxyKaggioIxfPKf5Q/mBr2h6tDoc
cUmo6fdHj9VUnlGf5461HzGerMVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVefeaPyg8t+bN
Yl1rUpJhcShVYIxAoooOhwnH/ADj55J7vcH/no39c6zmxV5QP+cffI/c3J/56t/XLH/OP3kXwuf8Aka39c6tmxV
5YPyB8iD9i4P8Az1b+uPH5CeQx/uqc/wDPU51DNirzEfkP5CH+6Jj/AM9Djx+RXkEf8e0p/wCehzpebFXm4/I
3yAP+POQ/89P7MePyQ/L8f8eLn/Z/2Z0XNirzwfkl+Xw/48G/4P8Asxw/JX8vxv8Ao8/Sw/pnQc2KvNdU/K38t
NE0+41S+08LbWsbSynYnioLGgp7Z5k80X+kahq0suhWIsNPX4IYgQS1Cfjairua57ilijnieGZQ8cilHRhUFWF
CCPfOUxfkXoCebW1tyG0sFZU07j8Pqgkmu9OOw2pirz38p/yhk1949f8AMUfp6WjBoLZhvPxo1WHTh2998
9MQwxW8SQQqEjjAVEUUAAy440iRY41CogoqjYADHYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7N
mzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7AGt6Tb67pV3pF2SsF5E0MpXY8XHE0wfmxV5KP+ce/JfeS4P+zb/mrHf9
C++SP5rn/kY39c6xmxV5T/ANC/eRv+Xn/ka39csf8AOP8A5FHVbg/89W/rnVc2KvLR+QXkMD+7nP8Az1b
Hj8hfIY/3TN/yMOdPzYq8zH5E+QQa/V5T/wA9Djx+RnkAf8esp/56H+mdJzYq84H5Hfl+B/vFJ/yM/sx4/JL8v
v8Algf/AIP+zOiZsVeej8lPy+H/AEr2/wCD/sxy/kv+X6/9K6vzYH/jXOgZsVfPH5p6X+Xfke2TT7HSFm1e5U
mPkVCxr/Ox4mvXpnGNF0XUfMGoxaXpcJmuZj8KjoB4n2z2H578i6Z540s2d2BHdR1NrdcatGxH0Gh7jA/5f
fl5pfkXTxHCFm1GVR9avONGYj9lep41xVDflx+Wum+R7ISMFn1eZALm6p07lErvxrk8zZsVdmzZsVdmzZs
VdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVf/2Q==
/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAAAyAAD/7gAOQWR
vYmUAZMAAAAAB/9sAhAAIBgYGBgYIBgYIDAgHCAwOCggICg4QDQ0ODQ0QEQwODQ0ODBEPEh
MUExIPGBgaGhgYIyIiIiMnJycnJycnJycnAQkICAkKCQsJCQsOCw0LDhEODg4OERMNDQ4NDRMYEQ8
PDw8RGBYXFBQUFxYaGhgYGhohISAhIScnJycnJycnJyf/wAARCAHxAvADASIAAhEBAxEB/8QBogAA
AAcBAQEBAQAAAAAAAAAABAUDAgYBAAcICQoLAQACAgMBAQEBAQAAAAAAAAABAAIDBA
UGBwgJCgsQAAIBAwMCBAIGBwMEAgYCcwECAxEEAAUhEjFBUQYTYSJxgRQykaEHFbFCI8FS0eEz
FmLwJHKC8SVDNFOSorJjc8I1RCeTo7M2F1RkdMPS4ggmgwkKGBmElEVGpLRW01UoGvLj88TU5PRld
YWVpbXF1eX1ZnaGlqa2xtbm9jdHV2d3h5ent8fX5/c4SFhoeIiYqLjI2Oj4KTlJWWl5iZmpucnZ6fkqOkpaanq
Kmqq6ytrq+hEAAgIBAgMFBQQFBgQIAwNtAQACEQMEIRIxQQVRE2EiBnGBkTKhsfAUwdHhI0IVUmJ
y8TMkNEOCFpJTJaJjssIHc9I14kSDF1STCAkKGBkmNkUaJ2R0VTfyo7PDKCnT4/OElKS0xNTk9GV1hZ
WltcXV5fVGVmZ2hpamtsbW5vZHV2d3h5ent8fX5/c4SFhoeIiYqLjI2Oj4OUlZaXmJmam5ydnp+So6Slpqeoq
aqrrK2ur6/9oADAMBAAIRAxEAPwDtF1d6ob9rSwjiKJGJGaWpqWJFNmXwxvqeZf8Afdr9zf8AVTFof+O1
ceHoJ/xJsMt8VSj1PMv++7X7m/6qZvU8y/77tfub/qphxvm3xVJ/U8y/77tfub/qpm9TzL/vu1+5v+qmHG+bfFUn
9TzL/vu1+5v+qmb1PMv++7X7m/6qYcb5t8VSf1PMv++7X7m/6qZvU8y/77tfub/qphxvm3xVJ/U8y/77tfub/qp
m9TzL/vu1+5v+qmHG+bfFUn9TzL/vu1+5v+qmb1PMv++7X7m/6qYcb5t8VSf1PMv++7X7m/6qZvU8y/77tf
ub/qphxvm3xVJ/U8y/77tfub/qpm9TzL/vu1+5v+qmHG+bfFUn9TzL/vu1+5v+qmb1PMv++7X7m/6qYcb5t8V
Sf1PMv++7X7m/6qZvU8y/77tfub/qphxvm3xVJ/U8y/77tfub/qpm9TzL/vu1+5v+qmHG+bfFUn9TzL/vu1+5v+
qmb1PMv++7X7m/6qYcb5WKpbYXd/JczWt+kayRqjqYq0oxYd2b+XDPC6H/AI7F1/xhi/4lJhh3xVvNmzYq7
NmzYq7CG3vNfu0M1vFbiJvshqk/eHGH2Fmh/wDHNixVS9TzL/vu1+5v+qmb1PMv++7X7m/6qYb5e+KpP6
nmX/fdr9zf9VM3qeZf992v3N/1Uw43zb4qk/qeZf8Afdr9zf8AVTN6nmX/AH3a/c3/AFUw43zb4qk/qeZf992v3
N/1Uzep5l/33a/c3/VTDjfNviqT+p5l/wB92v3N/wBVM3qeZf8Afdr9zf8AVTDjfNviqT+p5l/33a/c3/VTN6nmX/
fdr9zf9VMON82+KpP6nmX/AH3a/c3/AFUzep5l/wB92v3N/wBVMON82+KpP6nmX/fdr9zf9VM3qeZf992v3
N/1Uw43zb4qk/qeZf8Afdr9zf8AVTN6nmX/AH3a/c3/AFUw43zb4qk/qeZf992v3N/1Uzep5l/33a/c3/VTDjfNvi
qT+p5l/wB92v3N/wBVM3qeZf8Afdr9zf8AVTDjfNviqT+p5l/33a/c3/VTN6nmX/fdr9zf9VMON82+KpMZfMi
gkx223s3/AFUwbpl3Je2cVxMoSRxVlXpX8cEv9hvkcAaDX9Gw/LFUyzZs2KuzZs2KuzZs2KtHCY3mtT3E6
WUUHpQuUrJUk0JFdnXww5wu0v8Avr4f8XN/xJsVUfU8y/77tfub/qpm9TzL/vu1+5v+qmHG+bfFUn9TzL/v
u1+5v+qmb1PMv++7X7m/6qYcb5t8VSf1PMv++7X7m/6qZvU8y/77tfub/qphxvm3xVJ/U8y/77tfub/qpm9TzL/
vu1+5v+qmHG+bfFUn9TzL/vu1+5v+qmb1PMv++7X7m/6qYcb5t8VSf1PMv++7X7m/6qZvU8y/77tfub/qphx
vm3xVJ/U8y/77tfub/qpm9TzL/vu1+5v+qmHG+bfFUn9TzL/vu1+5v+qmb1PMv++7X7m/6qYcb5t8VSf1PMv
++7X7m/6qZvU8y/77tfub/qphxvm3xVJ/U8y/77tfub/qpm9TzL/vu1+5v+qmHG+bfFUn9TzL/vu1+5v+qmb1P
Mv++7X7m/6qYcb5t8VSf1PMv++7X7m/6qZvU8y/77tfub/qphxvm3xVJvU8y/77tfub/qpgjTLu6ulmW8RElhfg
fT6Hv3LYYb4WaV/f35/4u/gMVXRf8du4/wCMCf8AEmwywti/47dx/wAYE/4k2GWKuzZs2KsT81ea9U8vajp
djaaVDqH6XmFta1u2hkEnVi6fV5AI1BBLBvoxvmrzbq/liHS3/RNvez6lPFZLbR3rq4uZeVFj5Wvxxin2/hO/2c
f5k8vate+YdD8x6U9vM+kCdWsbx3ijcXC8C6SRRzFXA/yD2yP3Tan5g/MzRtN1KO3jj0G1l1OeC2keZFllpD
EGlkjg5MDxcfAKDFXotq129ujX0UcNyR+8ihkaaNTX9mR44S23+QMWzm89zq6ecdRguNSmTTrTTDea60
UjiKENK8scVqKqI39CPiXADEcmqGpQD5fl8xTDydHeajdHUr2R754XnkZU0uJHcrcrX968plQBpKkbU3DE
qvVs2csu9avdX8seYPO8t9dWcFq00Pl63tpXgRfRb0Yp5lRgJmlm2KyclA2AzoY+v3mjw1b6teTwxeu/QxFwv
rFKg/GoLcaileuKphgLVNVsNGtfrupTejBzjiDcWcl5WEaKFjVmJLHsM5XBfa5eeUJL1NRu1kvdSksfKqrcy+
o7S3TCOWeYt6kiRopAWQkcVNa1HGQ+brbVNd8x6D5fE5tbZbh9Qk9MIZDDZotLhj8QUtLLxjWlBTka7B
VXoGbOTN5l1a2v9V0HQLqaSG+1eDSdJvbp3ujbsIQ2oyLJcNIz+kR8KkkAn6MH3t9Lo+v6rpMOpXf6FsNL
jv8AV5p7mWWdZQ7nhbyyFmjedAAQhUDqgDUxV6VmznFvqOsw6b5M8sTX0v6a1VlutQmLlp0s4g11Iju9
WqRxi5Hrvg0XU/m/WdbhOoT6f5e0UfVRNZTm2klumj9SWdp0IISAEcRXiTu1RtirOs2c/wBZuNT8v+Z9Gt4
NWlmXWlk06RLli6QsOH1e5WLdfUorAmg5t126PP19/MNr5Ft9QumtYIJdU1e/9WQXDpJMVgtI5y5kjFTuV
avEUBGKs3umuUgdrOJJrgD91HLIYkJ/ypFSUqPkhws0fXJL69vdJ1C1FjqliI5JIFk9aN4Za+nNDJwjLKSrKao
CCOmQLTvMmq6jdDyjpl1MsV1q99BDqbu0s8em2SxvL6csvNmdpHKRyMWIH0YlcImn+ZvNGoQ3t0NJ0
XT7e2vZnuZpZ3Y87r6tBdO7SqzSFVPxVXkQCu2KvW82c9h1HWLdfJnlS4vZP0xcot9rM7NWQW1tGZHjlZ
vi/eSUj5d6HK1CXW288w2EOpyRW72Vzd6m0ch9CCzMqx2/pxt8AlKxN8dOQLMd1AGKvQ82ci0i58wXlj5
dk/SV4s+rao8mkwPNIxXTIZHuZZLos3KflEAgEhYUK9znXcVdmzZsVS6H/jsXX/GCH/iUmGHfC+H/AI7F
1/xgh/4lJhh3xVvNmzYq7NmzYq7CzQ/+ObFhnhZof/HNixVMx0zZh0zYqslMgjcwqryhSY0diilqbBmCuQCe/
E/LIp5W82ax5ku9SiOk29ta6Xcy2M12t68oknirX0F+qpyWtKkkbHoemS7IDouneYvIWhahDItheWNs91fHUp
biaKYqQZS0tuLZ1ZhTtKK4qjvLvm7Wdd1vUtKbSLeCDSJhb316l80qmQgnjAv1SPmQR8XIrTJhnL/KNrdW
X5dS63cz/VpNRkuda1WeNmSZoSHkCxSL8Ss/ppv1Ck0+KhwJYS+bbhPJlq2p3CaxfxPPc1kZkisI4eJknjJKSy
u0isGkUnlRexqq9bzZy228w6vZaC7aZcyzy+YdabT/AC7Ndu9w0NuSIWuWaUsWWsTuqk0FR22w+0qSXTf
PL+XbW6uru0GlC7vmu55LgrceuI43UzF+BdC1UTivQ0xVmmbIJ5q8ysuvx+XVku4LC2tTf6xcafDPLcFSSs
Nsj2sbtDy4lmf4dtgwwmvLvUl8i3GqWWp3EtpqEsraGqXE5vA906W9jbNcSH1CI3LO4L9fhqVB5KvVM2Q
XU/OM0Xl/VLFIbi08y2cNvarBciL1GuL6kFvNGbaSaNgXJOzbU3yZ2cMltZ29vNK08sMaRyTv9qRlUKXb3
YiuKq+bObS6zLovnq6dZ7q6tL60uBZac9xJJHJeR3EEAWGOVmWOshdPhACrv0rgWw1/zBZ+UbW5+uNd6
55r1V7ewnkLSRW8csjRiSKN9hGkcRdV6fFv3xV6nmznr6l/hvzNeaVHqcxsYNHF3f3Wozy3KxXLTiGGQeo
XIZwx/dR8Vbagwz0uK/0y71XX7ma8TQ1s1aO1v5XlmaWHnJLdCN2b0AyUHpjj7qvTFWX5sgOjrr115m1M
fXpfrNppsEd3FLLI1tHf3rG4/dwVMdLeFVVfhq1fiNSThXH5hvdM8n6xqVtfTzvquoSWHlg3MrSynkVtFlR5
CTQuryheg7Dtir1LCnU/MFrpsv1ZLe5v7sCrWtjC0zqCpYeowpHHyp8PNhXtguN00/TA087XC2cNJrg7u5hW
ju3+USpr75y6O61i38n2/nO4vrhdb1a+t5dNso5nS343NwqiB4FISXnDyJLqxApxpTFXqVhcXV1bie7tGsnYnjb
yOjyBf2fU9IsgY+Csw98FZzl9e1PRvNWp3l2t7qNhpuno+tJaOj29vPM/rx+nBPLF8MNum7RqWatWGHtjqk+
s+b3FjcsdH07T4pJFXZJbm+PqxFq7njAob/ZYqynNmzYqtk+w3yOF+hf8c2H5YYSfYb5HC/Qv+ObD8sVTL
NmzYq7NmzYq7NmzYq7C3S/7++/4zN/xJsMsLdL/AL++/wCMzf8AEmxVMs2bNirs2bNirEdc82axpnmbT/L
dlpEF6+qK72s7XrQ8ViUNI06fVZOAG9OLNWnjtm8x+bdX0PV9I0iDSbe9m1ljFb/6a0TK6BWlLr9Vf92vL7
QNfYZeqeX9aHnG282aV9VuhHYtYSWV5LJBx5SGX1YZYobihPQgr0/Ak0xr/XvzQuru9jgH+GrBYFjgdpI1
ursciPVeNCfg5KTwHyxV6LCZmhja4RY5ioMqRsXRXp8Sq7KhYA9CVFfAY/OTXF/q9vdeb2vNVuTpulWl
u15LHM6ctQMLSehZsCGhRnkUER0PwqD1OD9In1201fQotW1C5lu7PSpdQ8wxM7eksPprDbwmKoUy+oG
dnYciQd+OwVelZs5Rc6zrM3k9fPM13cRarqF3CNE06GZ0t44nuFijgeFT6cxkjDMzSKx3+GlMm/nTzDJ5a0G
a/tovXvpHS1sIOLNzuJm4RjinxNTrRdzSgxVkGbOc6LPd32tPaaPq94+oWFox1f8ASouolnmugvoSRWNyiJEk
RVm+BFr8K7glsvyn5mezkuP0iL+fStU1Z7PRNTuGSeI0pAqlmlM6+rLG5A9MIO1MVei5sjXlG9vdWbV9Yn
naSzuL6WHTIjUItva/6PzQH/fkiOxwj8zeaFPmK50ieW+t9G0W2W61WTTYbhpZZpFMkdu1xaqTBGI/jLFkr
40rir0HNnLZTrX6K0CODWZ5ptXvYn0b0Z5S6WzzG8la6kajzrFaKI6SV3JrXYg8Hmcv5g8yX/rsdG8s2Yhkg
UgJLd0e5mI/yo0jEdPEnFU31TX77RZ0n1KwRdGeZIDfw3BkkiMrCKOSe3aFAqM7AVWRqV6Yf5x7zNb6n
qnki11PU7y4bW/M1xaR2dhFM62scdxIJI4FtQ3ptxiHIuw5cu+SGy1afTdd8xarqOoSS6do9lGuoq0rNAb5y1w
Uto2+BPTjKRAAAsSOVWxV6Bmzmt9e61F+Wx1i/wBRljupbObULhopGjnEt2D9RgjaOhSNGkXoakrToWG
JK/mFtd0mzutUuLeaPTJb3zI4lb0oLduCQxrEaxiYem9ZKcqlm6AAKvT82crtPMGtx6JoOjwT3IvPMU9zdR3T
LJdXNppQkMqmrerI7mJlVGatK+wyeeXdMvNMt7lLu5mnWe4aa2huZnuHgiKqixNNKzsx+Es3xEAkhdhUqp
xmzZsVdhXpX+9F/wD8Zv4YaYV6V/vRf/8AGb+GKrov+O3cf8YE/wCJNhlhbF/x27j/AIwJ/wASbDLFXZs2b
FWnBZWUMUJBAdaVFe45Aj7xkY0ryTDpOu3PmJNY1C5vb0Kt6Lg2rJKqDiikJbIVC9uBXB995ii0y6SPUL
K5t7KSRYV1RhEbYSO3BA/CVpUDMePJ4wte+HOKsdu/Jum3lvrkE1xc18wSI9/MroJAkarGsEZ9OgjCJx3B
NCd8VvPKmmXuqW+qO80Zgt1s2tYmVYJYEf1lilXiW48huAwDDZqjbF9W8yaRoVzZ22qz/Vfr3qehNIOM
VYlDFGkPwhmr8K9W7YPs7pb22S6SOSJJKlFmUo/EEhWKNuOQFQDvTqAdsVY/D5E0iJ4omnuZdMguW
vbfR3eP6pHMzGXkFWNZGAdiwV3ZQe2SC9tVvrO4smkeJbiN4WliIDqHUqWQsGHIV2qMXzYqx2bybpj2
GjWEE1xaLoZBsZoGQSbRmBuZeN1JZWNSADXcEHI7pujxa75q1u5sr640+20aKHQrN7F0D8Qpnu0YzJL1
kkX4vt1WobOhsqspVgGVhQg7gg9jgDT9B0PSZHl0rTLSxkkHGR7WCOFmWteLGNVqMVS5/Jujrp2n6dZe
pYfouX6xY3NuVM0cpDB3LTpKrl+Z5c1Ncx8m6RJpOo6TOZpzq3xajfSODczOKcZGcKFHCg4qFCj+XJDm
xVi0vkTTLi9g1O4vLyW/j9Rbi6MiB7iOVVRoZeEaqqcVoBEEpU03JwTF5Q06C+ubqGa4jtbycXl1pasgtZLg
BR6rD0/V34AlfU4Gm65IM2KsafyRpUlhPZvPctNNOl0NQLp9ZjlilM8TRt6fAcHdjuhryJapJOPm8n2RuFvLO
9u9PuzAbW5ubV4xJPGzmZvVaWKT4y7M3NOLbmhyRZsVY/J5O0pItNTTHl0uXSVkjsbi0MZkWOYUlRvr
Mc6PzO5LKTXetc0nk7Rn0C58vASrb3j+tc3HPlcST81m+sPI4bk/NAdxTtSm2SDNirF38iaVLfw6pPc3ct8qyx
3dw0icrqObgGjn4xgKlEACxcBTbucFXXlSxun1yV7i4WbXoUtrqVGjDRQxoYhHbkxniCGYnlXc4fZsVY/ee
TtKvJdOkLzwpptubGOGFwqSWzenWGWqluJ9IA8CpIqDsaYfgBQFUUA2AHQDLzYq7NmzYql0P/HYuv8
AjBD/AMSkww74Xw/8di6/4wQ/8Skww74q3mzZsVdmzZsVdhZof/HNiwzws0P/AI5sWKpmOmbMOmbFXY
TeZPLyeZtPfS7i/urO0lBW5jtDCplUkHi7TQysAKfske9cOc2KsffylbTeWv8ACtzf3c9jxjhEjGBZhBFw4wcoo
EXjRKEleRFd8FDy9Y/pe41lmkae4tF08RkgRxwKxcrEEVWBZjUnke1KYbZsVYpb/l/o9tYW1nHcXRnsXiks
NQZozcQfVwViSL916XABmqpjPKpLVO+HGkaHaaObmaN5bm8vXEl7fXLBppmUcU5FFRQqLsqqoUdhhn
mxVIdQ8rW97qE+pQ313p813CltfC0aILPFGW4B/WilZSObDlGVO/XFrvyzpdzo9vokSNZ2tmYXsWtjxeB7d
g8UkZcOCykftA171w4zYqxeTyLp0yzST3t5LqM9zb3j6qzQ/WPUtDytwqiEQBEqfhEVN8Ojpvp6eun2V1NZ
cKUuYvTeavLk7MbmOZWZzXkWUk1J64OxsjFEZwpcqCQi05MR2FSBU+5xVJ28raQ93aXskbPNY20tpbsz
bhZ6erJX7XqNQ/FXucL7fyDpNtp1rYR3N0ZbB4pLC/ZojcQGAMIlj/delxUO2zRnlU8qnDPTvMEN9fyaVcW
lxp2oxxi4FrdiPk8RPD1I3t5Jo3AbZqNUd8N8VYzceRtIu9OvbG6muZbjUJYri71NpF+tPLAQYX5BBGBHSiq
E4jwwT/hlXmE11qd5dBvTF1HL9X4ziJucayenboVUHqsZVW35A1OHubFUjh8q6dDrN5rXqTO964mktXcG
ATLELf1VUKH5ent8TECpoBhX/wAq40f6na2ZvL1hp7xvpcrPEWtBFIJ1SFTD6ZBZRyMiMxAoTkwzYqho
LG3gshYKpeDiUYSEuz8q8y7HdixJLHucJNN8l6bp0tk73FzexaWpXSra6dGitQRxBjWOOMsyr8KtIWYDvkk
zYqx3U/J1hqc9/I13d20OrKi6raW7xrHciNRGvNnieVKoAp9N1qOuK2XlTTLDVZ9Ut3lHrmN/qRZfq6SQxL
bJKihQ/IRrT4mI7gVw9zYq7NmzYqtk+w3yOF+hf8c2H5YYSfYb5HC/Qv8Ajmw/LFUyzZs2KuzZs2KuzZs2
Kuwt0v8Av77/AIzN/wASbDLC3S/7++/4zN/xJsVTLNmzYq7NmzYqpzxvNDJFHK8DupVZ4whdCRQOolV0
qP8AKUj2yPeX/JsHl2/vdQttUvrqTUXM17HdG3ZZJN6OTHbxutKmgVgPbJLmxVjbeStLksJtOlnuZIbrUf0te
EtGGnm9QS+nLxjA9KqKKKAaAb4vN5U0241qbWpnmdrlYVuLIsptpDb8/Rd04czx9QmnLjWhpUA4e5sVY
3p3krTNPksi1xc3lvpZJ0qzuXjaG1Y1AaMRxxs7KDRTKzFe2Ges6Na63ax21w8kLQTR3VtcQlRJFNC3KOR
OauhI8GUj2wxzYqlek6FbaVPdXnrTXl/elPrV9dFDK6xgiNKRJHGqrU0VUA3wut/JOm281pW6uprHT7hrzT9
MkaP6tBMSzBl4RLK3AueIeRqZJc2KpN5f8tWPl2D6vaSzTIoKQm4ZWMURdpfSj4Knw8mJqasdqk0FEL/yj
Z313f3K3t3aJqqJHqdvbvGqXAjT0l5M8Typ8Hwn03WoyQZsVSPUfK1hfNpjwTT6fJpCPFZPZsilYZYxC8X7
1JQAUUCoowpsRgWx8iaBp8140Kyta3oIk0935QAtD9Vdxt6hZ46gl3bqaUrkmzYqx7TvJ+n2FzZXU1zc6g+m
RmDS0u2jKWyEBP3SwxxVbiOPN+TU74hd+Q9HvTqKXE1y1pqUslzNZCRRCtzLGIWuEonMuAoKh2ZVb
cAHJRmxVjp8m6a+mWulTXFzNFb3FvdSSOyF52tePpRzUjC+mAijiir0+dVpfKunTya7LNJM8nmCJba8Yso
KQrE0KxwcVHEAOTvXc74eZsVYsnkaxhe0ubbUL6G/tEeIX6vEZZIpFRDE6yQtEqhY1A4ItKbZIbKyt9Pt1tr
ZSI1JYlmLuzMeTO7sSzMxNSSanBGbFXZs2bFXYV6V/vRf/wDGb+GGmFelf70X/wDxm/hiq6L/AI7dx/xgT
/iTYZYWxf8AHbuP+MCf8SbDLFWAa154s/07f6Q2txaJZaRGhvLkGBrueeQclgtYrlZF4oPttwbc0265KdHud
Rt/LtveeZXjW9itzNfyR04DiC5P7uq1C/a47V6bYSXfkV7pdW09dQWPRtbuje6hbfVw1yXbh6iR3Jl4qrGMU/
dFh2OSi4sba5sJdMdKWs0LWzRrtSNl9MqPD4TiryzzRqWua5+X195iuLtrW31Ro4tK0WOKJg0UsyxRGWQ
oZTK4/eDg4A8Dhw/mLX/MM+pW/lm8EJ0uRbO2SNYZHuriMr9ZlnNwrBLZOgK8Sx6NWgw20/yVNF+iLf
VdS+v6foIT9GWaQegOcS+nDNct6knqvGv2eIQV3pi+heVLvRESwTVGbSYLiW6gto4vSnYyymcJc3PqN6iq
zdFROXRqrtiqW6d5k1KzufNF5rN2txpuiwxNIqoirHdGNp5raB0UM6qrIvxkty+7LfzLrsGjeXLBvSk8z+YgCr
FKRW8ZX15pmjFOXoxsFp3bGah+XL6jp2qaRNqzLYahc3F9HGsFHFxcNzDXLmT98sZ+woCdq1oMMZvK
N0bzTtYt9RRNYsfWVriW3Mlu6XCLGyLbrNGUCLGvCklf5uWKpT5svPNflfQbu6TWGumjkR7W5e2txM7
yyRQx2XpxpwYbu7OEDdAO5xk2u+ZF8x3djNfC2sbfTRqOrMkUTjT6u7rHA7IecpiSn7zktasBQcckN55WF6
NIilvC0On3v6Su1eMM91cKGZGZgyhAsj8qcSNgBSgwJd+SPrmn+Y7aa/JufMM6zSXXpbRxR8Fht+HqfGqq
nE/EK1PTFUmfzrqNjoXlmz1O8trLXNci9W41C8MccNvbqObTupMaGRkKhU2HP2FMTuPMGvR+XtY1iy1
g3WkRcjpWsFLVrmR0RYRCI44kipJdtxUtFXip/mVsPz5T1GLUYNastVUaqltJZ3E1zbetE0UjrKBBCk0Po8C
tFHIinUE1Ja3kW1i8vWeh2Nx6T2d3HqIuJohKktwkvrt60KNECjMfsqwoKeGKrjrOrfpzy95d5oL2S0a/14hQe
McaLEFTsvqTt18BhO/mDzGPM1/pk92Lazg05dQ1Bljib6gvqSvxidkIklMKoPj5Ly5MBxHHDO28jzQa8+uyar
JNJeQrDqitEA03CT1QI3D0iioFQpxPwjrUk4698kyXtp5hgbUeE/mK4R7m5EPxJaxhI1tVHqb/AAKy86/tH4c
VSLQfMPm27PlJ9QulE+qiSW6szFGoayiiZmu5yE5I7OycOBVfEGuwzSvMOu+brganoN2tvpqXqxQ2oSNxJ
ZxPS4ubtpFZ1MtCsKRsp77gMQc33lJrvW01OG/a1tfqSadLaRxjmYUkM3GKYt8CueIccCSB1GI6X5X1zSNP
stOtNai9DTQEs42tHCMg5D/SRHdI0r0bajKldyhNKKoXWda1mXXNMs9LujbQz6mtkIVSJvXgto2nv5XaVH
IVaekvDiQwJqaigZPOF3pnmm8g1+4eLTIbKOa6jjtnmhsrieT9zFJcW0T8f3Iq7SNxr9mgw2u/J0ktzpNza6nJbP
p0dzFO/phpJvrhV7iZGDKIpXZSeXFuvTE9S8mXF5LrEdpqQtbDXxGNTiaD1ZyEjFuwgnMqhOca0PNH9sV
Ql/5qm0vzfp0Gpapb2ekXsF1KYZ3gSIRxGNbaYTtQl5WLtTnTjQUqCcQPnm9g8u3mvhEvDf6m+neWoFHF
JQXNvAzuu7BmjdyfDYZIbHyxFZa5c6wJyweyg02xgVeP1eCGrMA5ZuRdyD9kUp3wog8gyx6NYadLqpmut
JuILrS7gwkRRvbs7qZYPV/eM/qMHbmtdqUpiqEv/NN95O1RrXXL9tUh/RU2pXIMcMXpSxyLFGkHooh9O
Vm4KJOTVp8XXDOyg86S2tvqtzqKJNdxj1tK9CL0bX1mQiRZTxlZrePlyDFg7fyjE73yDDq9rq51m9a51PV4
4oXvY4xGkEcDiaGKCEu9IxIvJgzkt3OGcuiandWF/Hd6kjale272sV3FbmOK3RxxJhgMztyJ+JiZdyB2AGKsD
tPN/m650HRtThuvVnvNTFjZQtFErX8frScpJz6YEaLEoXlGFoak7Uw/stY15m8xibURLYaZNFC+qelEn1cxQ
GfUPRj40YIeKRh+ZDGrFgMN7TyjDaX+h3KXH+iaBZPaWdoIwtZZFWJ7hn5HrGtOPHqSa4Xx+QXOhapo
VxqskkN/9Y9Jki4cDcTm5aSZfUb1pOVF5Hj8IoAtTVVDW3mPX/0H5StJ5V/T+vyoZJHjWq2qBriaUxoAgY
Q8R0pU5Pchs3ke8uNXstdk1grqFuksErRW4SMW8qiMRWaGVvQKDkQxLmrb12pMERI0WOMcUQBVUd
gBQDFUBD/x2Lr/AIwQ/wDEpMMO+F8P/HYuv+MEP/EpMMO+Kt5s2bFXZs2bFXYWaH/xzYsM8LND/w
CObFiqZjpmzDpmxV2bNmxV2bNmxV2B7+S4hsbqazT1bmOKR4IjUhpFUlF233bBGbFWBWGteYGvJNGu
L31L7StZitrlzFGDdWF1E08RYIoCOqGtUA+z88K5PPN3r/1qbQtbt7O5a4NnoGjobd5bp0biZrz11dkjk3oF4Hj
3JIyRWWgNc+dNa12U/wCgSR29vFGOklxHFJFJLUd445TH8yw6jG6d5Fa2j0exvr5LrTNAl+sabbpbCKX1V
5ek9xMZZOfDlX4FSp3NcVastX1s+b5rK9ukWxt7BrzULXjGI7YtJwtgJVBfmyI7vVyvh4kFF511MeVYdaEa
T3+vX7Wvl20YcAqSyNHb+vTchUQyMfo2wyvvJT317rMjak0en64YmvrZIv3zejEIVi+sF/7k0qU4V6jlQkYjB
5Dkh0vSrY6kH1HRXt30+7MFIVW2Rolje3EtWDh2Ln1ASx2IFBirHtd1G58secNNvtX1KXU10vSr2+uy0UU
RAmKQJHH6EaAJJMqqgepB/aOHGmXnnK/S31P6/F9VuYGkvlCQm2tGkaN0Fu3ESSPBFz5szMpegp9qgq9
8gxanZan+kL4zaxqjQPLqIiCpGLZ1kghity7UiUrupclu7Vwyu9C1a/0vUrW61f8A07UIGtVuIoSlvAjjixitvWY8
iCfiaQnwNNsVYPZ+bfONzoflvUIpw97qd99VtrVool+uQhpWkuLiiD01VFQfu+NN2+IEAG8Oua+lt5kll1Ay6
dplw0Q1do4EeIW1uJLxIYuPFv337uLmGpvyLUoZBbeVYbbV9Lv0n/0XRrBrCwsuFAjPwV5+fLqY0C04/Th
daeQhF5evfL15qclxb3KyJEyRiIJ6kpuDI6cnEshcjkzdhQBamqqL8meZV1nTbK11GVhry2kVxfW8sEts5DfCZ
USaOMMvLYtHVa9Mk+R/TfL13DrTeYNYvkvb8W31G3EEH1aGOEuJXIRpZ2LswFTz9qZIMVdmzZsVdm
zZsVdmzZsVWyfYb5HC/Qv+ObD8sMJPsN8jhfoX/HNh+WKplmzZsVdmzZsVdmzZsVdhbpf9/ff8Zm/4k2G
WFul/399/xmb/AIk2KplmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVd
mzZsVdmzZsVdhXpX+9F//AMZv4YaYV6V/vRf/APGb+GKrov8Ajt3H/GBP+JNhlhbF/wAdu4/4wJ/xJsMsVd
mzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVS6H/jsXX
/GCH/iUmGHfC+H/AI7F1/xgh/4lJhh3xVvNmzYq7NmzYq7CzQ/+ObFhnhZof/HNixVMx0zZh0zYq7NmzYq
7NmzYq7A17ZQ38QhnaZFVg4NvPNbtVelXt3jYj2rQ4JzYqsiijgjWGFAkaCiIooAB4DH5s2KuzZs2KuzZs2K
uzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KrZPsN8jhfoX/HNh+WGEn2G+Rwv0L/jmw/LFUyzZs2KuzZs2KuzZs2
Kuwt0v+/vv+Mzf8SbDLC3S/wC/vv8AjM3/ABJsVTLNmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7N
mzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7CvSv96L//AIzfww0wr0r/AHov/wDjN/DFV0X/AB27j/jAn
/Emwywti/47dx/xgT/iTYZYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmwsvNRKMYoevdsV
TKtM1fAZG2kkZuTufljorueEgoxPip6YqyMZsDWt2lylQfiX7S4IGKt5s2bFXZs2bFXZs2bFUuh/47F1/xgh/4lJ
hh3wvh/wCOxdf8YIf+JSYYd8VbzZs2KuzZs2Kuws0P/jmxYZ4WaH/xzYsVTMdM2YdM2KuzZs2KuzZs2Ku
zZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZsZJIsaF2NAMVX5RIwkuNQlmJCHgnt1wIZGrUO1fHFWTfRl4SW+oyRN
SU8lw5R1dQymoIrXFV2bMM2KuzZs2KrZPsN8jhfoX/HNh+WGEn2G+Rwv0L/jmw/LFUyzZs2KuzZs2Kuz
Zs2Kuwt0v+/vv+Mzf8SbDLC3S/wC/vv8AjM3/ABJsVTLNmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzY
q7NmzYq7NmzYq7NmysVbyicLrzUDGWig3ddmPhha00sm7SEk4qyPLyOxXU8Bqrkjww4tLxbladHHUYqis
2bNirsK9K/3ov/APjN/DDTCvSv96L/AP4zfwxVdF/x27j/AIwJ/wASbDLC2L/jt3H/ABgT/iTYZYq7NmzYq7N
mzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYqoXchit5HHWm2R6p6nqeuH9+pe1cDsK/dhBUHfFXdM3Ue/jmzYqi
LGQx3CEdGIU/fh/wDxyPWiF7mMDswP45IsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVS6H/jsXX/ABgh/wCJSYYd8L4f+O
xdf8YIf+JSYYd8VbzZs2KuzZs2Kuws0P8A45sWGeFmh/8AHNixVMx0zZh0zYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq
7NmzYq7NmzYq7NmzYq7CrVZSCkQ2rUnDXCfVk/exyexH6sVS8Gta5VNsvNirunTDbSpSUeM9FpT5HCn
DPSF3kk7Gn8cVTXNmzYq7NmzYqtk+w3yOF+hf8c2H5YYSfYb5HC/Qv8Ajmw/LFUyzZs2KuzZs2KuzZs2
Kuwt0v8Av77/AIzN/wASbDLC3S/7++/4zN/xJsVTLNmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7N
mzYq7NmzYq7EblzHA7jYgbYtge8UvbyKOtOn04qkDEklidzuT88rbN/Db7s2KuOCLORorhCuwY0b3rgfbFY
FLTRqOoIOKsjzZs2Kuwr0r/AHov/wDjN/DDTCvSv96L/wD4zfwxVdF/x27j/jAn/Emwywti/wCO3cf8YE/4k2
GWKuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZsxxV2bAVzqMUB4L8b9gMCfpaav2F/H+uKpuwDCh6HrhHeWTQy
F0BKNvt2wbb6nHI3CX4GPTB2xHiDirGST0rQ++YAtQICxPYZIGs7dzUxiuKR28MX2EAxVCafZ+iPUcfGf
wGDsumbFXZs2bFXZs2bFXZs2bFUuh/47F1/wAYIf8AiUmGHfC+H/jsXX/GCH/iUmGHfFW82bNirs2bNirs
LND/AOObFhnhZof/ABzYsVTMdM2YdM2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzY13VAWYgAeOFsur
UNIUqPE4qmmIXNutzEUPX9k4XLq0vdF/H+uD7a8huQQpow6riqRyQyQsUcHbvTGde+SVkRxR1BxIWVs
DX0xiqRwW7zNxjUnxY9MPoIVgjEa9up8TiioiDioAHtjqDFWh0y82bFXZs2bFVsn2G+Rwv0L/jmw/LDCT7
DfI4X6F/xzYfliqZZs2bFXZs2bFXZs2bFXYW6X/f33/GZv8AiTYZYW6X/f33/GZv+JNiqZZs2bFXZs2bFXZs
2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZso4EuNQjgPAUZx1AOKozKIrUHphQdWmrsigfT/XBEGpxyEJKOD
HpiqDvrJomMiKSpNdsBk/R7HJPsR4g4g9nbuasgJ8cVY+AW+zVj7DDfTrMxD1ZPtnp7YMjt4YvsIBiuKuzZs
2Kuwr0r/ei/8A+M38MNMK9K/3ov8A/jN/DFV0X/HbuP8AjAn/ABJsMsLYv+O3cf8AGBP+JNhlirs2bNirs2b
Nirs2bNirs2bNirsCX9wYYDx+02wwXhVq9ax+G+KpZvvU9epzb5s2Ku37ffhxplwZUMbdV6YT1pvg7SQRc
N4UxVOs1c2V4Yq4kDMDXIn5n8y+YNHuWi0zRGvrdYfXe9Z/TiQgtyVyRTYLXrkd/Lj8zNT856ze6ffWUV
pFbxrJAY+VWDFwTyZmDD4OoxV6fmzZsVdmzZsVdmzZsVS6H/jsXX/GCH/iUmGHfC+H/jsXX/GCH/iU
mGHfFW82bNirs2bNirsLND/45sWGeFmh/wDHNixVMx0zZh0zYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7Nm
ysVSfU7hnl9EbIvWnfAFev4Ytd1+sy1/mOI4q7fHJI8biRNiMblDb6euKskgk9aJZP5hviuA9Mr9UWuDDirQO
YMD+sHKY0Usu9B0zlPmX8zvNOgWRvZvLgtUL+nF9Zk+JzQmiJ8BPTtir1gGormyO+R/ME/mjy3aa1cxpD
LcCrRx1Cg0B/aLHvkixV2bNmxVbJ9hvkcL9C/45sPywwk+w3yOF+hf8c2H5YqmWbNmxV2bNmxV2bNmx
V2Ful/399/xmb/AIk2GWFul/399/xmb/iTYqmWbNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmx
VC305ggLL9pjxGEPiTuSaknxw11ivCPwDfwOFX+ZxVwoOmbr17dM2bFU20udnUwvuVFQcMRhLplfrPsF
OHQ74q3lVy8ivmTzDr+l3Ih0nRW1CH0y73JfhGnHryNP44qymuYGucs8gfmhqnm7zLd6Le2UNtBBG7xyRc
mLFHEZoxZlO/gM6mOuKt4V6V/vRf8A/Gb+GGmFelf70X//ABm/hiq6L/jt3H/GBP8AiTYZYWxf8du4/wCM
Cf8AEmwyxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNiMlzDD/eOFPgTiqtgS9t/rEJA+0u4zDUbUmnP6T0wQjo45IwY
eINcVY2QVqGFHHUHKw+uLGGc8j8LdyOuBP0Qa/3u3yxVLRXsKk9sONNtzFGZHFHft4DHQadDCQzVd
gdicGYq3jSQASdh45df9rOfecPMV9q2ojyP5XcNe3CgapeJ8QtIJDxY1GwcqGpXFUHrd9dfmBrLeVdHkePQr
Rl/TV/GNnJNTbRv9mvEfF1+1h1pflCTS/ObazZKkWl/UIrNYl6843mavX/i0Yf+X9CsfL2mRabYpRE3dz9p3
PVmPjhrQdcVdmzZsVdmzZsVdmzZsVS6H/jsXX/GCH/iUmGHfC+H/jsXX/GCH/iUmGHfFW82bNirs2bNirs
LND/45sWGeFmh/wDHNixVMx0zZh0zYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7KPTbMTvQfdkd1HXpTJ9W01DM53
5JvVe3Gla8uxxVkBdR1YD6fDMrq/2GB77Hx6ZF49B1W5o93dCNxuVUV+JvtHr022xNvL+p2ILWV2WZU
C8ab/D9huvXriqb6nbsG9dFJDfaGF/y6YvpmuNcO1pqKrFOOtagV8CCfh9q9fowwk0uKQ8kYp4jqMVSjHxR
PM4jQVr9o+GGC6R/NJt8sHW9tFbgiMbnqTiqpDGIo1QdF2xxzYjc3MNrBJc3DrHDEvJ3YhVAHiTiqG1jV7
HQ9Pl1LUZVht4VJZmIG/gPfIH5d0bUvNuoP5z8yxtChUjRNLkHFYY239WVW3LsOPhiVhDc/mZrK6veo0
XlXT2P6PtyCou5Cf75+XVAq7U8c6gFUAAAADoBirGfIOgXnljy1baPfOHmgLDkvQrtTxyT5umbFXZs2bF
Vsn2G+Rwv0L/AI5sPywwk+w3yOF+hf8AHNh+WKplmzZsVdmzZsVdmzZsVdhbpf8Af33/ABmb/iTYZYW
6X/f33/GZv+JNiqZZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2Y4q7NiUtxFD/AHjAHw74iNRtSac6H32xVde
wevAyj7Q3XCFgykq4ow65JEkSQckYMPY1xCeyhuPibZvEYqkObfYAVJwyOkEHaXb3GCYNNhiIZvjYdzi
qzTbZokMrj4m6D2wfmAGY4q4kAGuc117VrvzprD+TNAkKafbt/ud1KLcKF3+rRv8AZ5FiAevfBvm/zJe3d/
H5N8s0k1a6/wB7bhfiFrBSrs9NgxFAK+OSTyz5dsfLOlx6dZipFWnmP2pJGJZnc+JY4qkmneTDpPmq11LT0S
PTrax+p8NuZPw0Zvf4fDJoPH8MvNirsK9K/wB6L/8A4zfww0wr0r/ei/8A+M38MVXRf8du4/4wJ/xJsMsLYv
8Ajt3H/GBP+JNhlirs2bNirs2bNirsxzZsVQV/dGBAqfbbp7YSsxZuTb/PBOouXumqdlAH34FxVxFff54tb3D27
qUPw13XtiObFWSRyCRFkH7XbH0wDpTFrc17MQPuGD8Va9s368x65GvOXmuHyxp4KAT6pd/utNsl3eW
ZvhQBF+IjkRWmKoHzr5sm06SHy7oSi48xaiKW8Q+IRKx4evKF6Kpqe3TDDyj5UtvLNg0YYz31w3rXt2/2p
JCAPoApgDyX5Vm0sTa3rT/WNe1Eh7mQjaNQKLFGOwG/fvkyOKt5swzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYql0P8
Ax2Lr/jBD/wASkww74Xw/8di6/wCMEP8AxKTDDvirebNmxV2bNmxV2Fmh/wDHNiwzws0P/jmxYqmY6Z
sw6ZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVQGsXD21k8kf2zsuxO/0YX+XNPWKFr2QEyzHYnchR8qbmu+LeZP94gxA
IDCoLBf14J0l1bToSo4/COQHUGmKr9SmuLexmmtDGs6qTEZzSIHsXNV2+nAPl3WRrdk9wskVwEcp9atq
+jLT9qP4nqD/rHAvnGPTbywg0zUbj0BezrHEO0jAH92aU2NcP4YIbeJYYEWONRxVVFAB7YqkPmKwp6e
ow7SRni4X7W/Qg+1PDDjTZmuLSOZx8bKOexXcexwNrrKumyKy8uWyqDTxy/L9P0bGRTiSStGD7GncYq
mmVXfLyth7VxVokKCTsBvvnL7+7uPzO1d9F02Ro/K1g1b+9i3+syAlRFFJ9niKNU79sFeaNbv/NGrnyR5Yk
4qoJ1vUkHIW6E8ViVh8Idt9j4ZNtF0aw0HT4dM0yP0reBQqjuaClWNNycVRVvawWkUdtaoIoYlCxxqNlA2
AGCMrfLxV2bNmxV2bNmxVbJ9hvkcL9C/45sPywwk+w3yOF+hf8c2H5YqmWbNmxV2bNmxV2bNmxV2
Ful/399/xmb/AIk2GWFul/399/xmb/iTYqmWbNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2A767+roFX7bfgM
GYR6k3K5I/l2xVCMzMSzGrHxys2bFVW3uJLeTkh27g98P4ZBNGsg6EVp75G8ONJYmFlO9DiqPpl5s2KtE
0NKVyI+dPNh0iOHR9KUXGvaifTs7YGpUdXmcLvxUD9WD/Nvma18taf67/vbydhDY2i7vLK3RVUfEaUJN
PDCjyV5UurWWbzP5hb1tf1IFpQRRbeNjyWCMdRxAFanFUd5L8pReW7J5bhzcatesZ9RunpVpJDyKr4KtaD
5ZKKfdm32GXirs2bNirsK9K/3ov8A/jN/DDTCvSv96L//AIzfwxVdF/x27j/jAn/Emwywti/47dx/xgT/AIk2GWK
uzZs2KuzZsqu+Kt5jiZmjBFW6nj9Phm9WPkV5brQH6emKpTqcJWf1QPhYb/MYByRTQpOnBxt2PhhRNp9
xFugDj264qhM2/br2xUW1yxoIj9IOD7TTipEk+5G4XFURp8JitgDsWNafPbBmVsBTKJp796YqlXmTzBp/lrS
5tT1FvgjU+nED8Ujn7EaDqSzUGRbyh5dvtS1BvOvmpT+kpqLp9mwoltAu60Vt+RLEk4lp2hat5r8yN5h80Qtb
WGmyCLSdLYEAsnx/WZA25JLbdts6GoFKU2HTFXAbfxx2agzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYql0P/
HYuv+MEP/EpMMO+F8P/AB2Lr/jBD/xKTDDvirebNmxV2bNmxV2Fmh/8c2LDPCzQ/wDjmxYqmY6Zsw6
ZsVdmzZsVdmzZsVdmyvpxkk0cRUO4Xl9mp64qo39qt5byW7GgcU28cjej6lJpc7afejjHUAMdgreO/QP4HpTJ
bscBX+lWmooFuFNRUBl2ND1H04qrgQXAR/hkA3R9jQ+3vlzSRRKXmcIg+0zGg/HtkTu/LWsxwTR6fekvJ
HxDH4TyXo2+29cFfoC/nCC6udl5cqiu+3HofnXFUNf3k2t3UdnaikKkleQJDEUqzAEcgvelKVyVWsC20awIS
VQcVrSpA+QGJWGnWthGEhWrUAaRt2NPGlMFkACoxVvIL5z803kd1H5U8scZdevgSWHx/VotgZpAp23I
pXJB5n1DVNM0ia40ize+vfswwqCdyD8TcR0wr8leUf8AD0E19qMhu9cvqSahdtTdtzwSnRQWOKph5V8rW
PlXTVsLQmSVqNc3MlDJLJ+07EU6nD0dc1MvFXZs2bFXZs2bFXZs2bFVsn2G+Rwv0L/jmw/LDCT7DfI4X
6F/xzYfliqZZs2bFXZs2bFXZs2bFXYW6X/f33/GZv8AiTYZYW6X/f33/GZv+JNiqZZs2bFXZs2bFXZs2bFX
Zs2bFXZs2UWABJNKdcVbwn1SFllWUCobY/PDSOVJV5RsGHtmliWVSjio8cVY3Tetds2DJ9NniJ9Mc0Ph1
xAWtyTT02B9wcVUj2I3w702ForcFti25wNaaawbnPt/k4agUFB0HTFW8K9c1ux8v6dNqWoSBIohsCaFnOyo
o7ljhmTQEjf2zncOiax5v80Sap5kga00XSZnTS9PYEes61j+sS8uo+0VA9sVb8p6Hf6/qZ88eZlZZZQf0Rp7Dis
EDbI7Bt+bKK/TnQx4ZSgBQoFANgB4DHYq7NmzYq7NmzYq7CvSv96L/wD4zfww0wr0r/ei/wD+M38MV
XRf8du4/wCMCf8AEmwywti/47dx/wAYE/4k2GWKuzZs2KtVwn1PVVgpFCQzNQqQfskHuMM7h+ELNUr
QVqu5yF3ErTTO7GtT4dhiq6S6nlcs7nkTUjpvjVuJ0PJXPKoPjuOmJ9fl2zYqyDTdX9RjFOQrfad2NNqdAPow
8BBAI3ByCo5jdZFIDKar4fTkysZTNArklq9yKYqiaZebNirVM3EHrl5sVWhSOpr798sDucvNirs2bNirs2bNirs
2bNirs2bNirs2bNiqXQ/8di6/4wQ/8Skww74Xw/8AHYuv+MEP/EpMMO+Kt5s2bFXZs2bFXYWaH/xzYsM8
LND/AOObFiqZjpmzDpmxV2bNmxV2NdgilmNANycdiNxNDEn740Vjx398VUpUF6iPDLxUHqO+LSW8U
pUyLUp9nLjVERVTZe1MUxVDz27SSxyK5UJ1Xxx6TxO7RowLJ9oYocDc7aCfiABLJufo/wBvFURTwy6V/
jm6dMvFXZR3y82KrePvtl0y82KuAoKZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFVsn2G+Rwv0L/jmw/LDCT7DfI4X6F/x
zYfliqZZs2bFXZs2bFXZs2bFXYW6X/f33/GZv+JNhlhbpf8Af33/ABmb/iTYqmWbNmxV2bNmxV2bNmxV2
bNlGnU4qptPEZDBzHqEdMZBbGJGR39Tkep8MqJ7eeVpIwDIhoTgnFVBbZEiaKL4A1dx1qcTj42UKrNIW
3pyPcnBXfA2oPDDayTzgFIhyqexxVZeanaWScpXHIiqoDVj9GAR5lsTw5I6h/2iCAB7mmJaLZreL+lbomV5j
yhDdFU9NvlhjPc2QuotMlAM1wjOsYH7C7En23GKomC4guEEsDiRD+0pBG+Kj3yPKn6G1aOKNuNpdVAj
J6N1oMkIxVvK4+GXmxVoCgpl5s2KuzZs2KuzZs2Kuwr0r/ei/wD+M38MNMK9K/3ov/8AjN/DFV0X/HbuP
+MCf8SbDLC2L/jt3H/GBP8AiTYZYq7NmzYqoXQPouAQpIIq2QplKuy9wTWuTugyN6tprK7Tx8mFKu3bq
dhtiqTZsx2NCKEbUOavhufDFWyCe3XYAZMdOBFqisQxHhhBpmnPNIszh1RT8J6kH32yUqoVQMVbGXlb
5eKuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KpdD/wAdi6/4wQ/8Skww74Xw/wDHYuv+MEP/AB
KTDDvirebNmxV2bNmxV2Fmh/8AHNiwzws0P/jmxYqmY6Zsw6ZsVdmzZsVaIxOb0+BeUVC70xXKIBG+
+KqdvMk8Qkj2U+OK4GuDcRhBbICK/EDjp7lYGRWBJfFVbAySwTzMoFXi7/5/LLma5EsYiQFD9snFgigkq
KE9Tiq7Lys3fFW82YZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVWyfYb5HC/Qv8Ajmw/LDCT7DfI4X6F/
wAc2H5YqmWbNmxV2bNmxV2bNmxV2Ful/wB/ff8AGZv+JNhlhbpf9/ff8Zm/4k2KplmzZsVdmzZsVdmzZs
VdlHLzYqhlmgS4Nuq0c7k4JxpRalwBzpscQhkuBG73K0KnYDwxVE4A1cobGWJyf3g4rTffr/DFo7kzxO8Sn
kKgA+Iy4BJJEPrKDlXpiqXeXrlJLBLbpJb/AAOp2O23TBEdojarNeyRESIghikJqCrcWYAU8VwPe6KzzG8sJ
TBcnqdip+jEGtPMU1YpLhFQUHNR8RFN++KtX7Lfaxa2kTVNuTJIVIIG1OJ/4LJAOuANN0uHT0YoS8r/A
G3bqSTU4PH44q3mzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdhXpX+9F//AMZv4YaYV6V/vRf/APGb+GKrov8Ajt3H/
GBP+JNhlhbF/wAdu4/4wJ/xJsMsVdmzZsVdjWQOKOKjw7bY7NiqBm0q2mbk4qS3JifoFBT5ZSaRaRuWVa
bhl9iN8H5sVU1RIweO3dvnTAs+pQQ7L8Z9jjNSuTGoiQ/E3XCip8MVTMatQ1aMhfn/AGYNgu4bgAo2/geu
R+nh0y1do2DJ1G9cVZPlVxC1n9eEP36HFqUrirdf7csEHpkS1bzdNoPmO007VbcQ6TfqiW2o78RcM7J6cjH4
R+zT55K1IIBG4O4IxVdmzVGbFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFUuh/wCOxdf8YIf+JSYYd8L4f+Oxdf8AG
CH/AIlJhh3xVvNmzYq7NmzYq7CzQ/8AjmxYZ4WaH/xzYsVTMdM2YdM2KuzZs2KuzEVzZsVdTKKqaVF
adMvNirRpWmFep61baeApIaViQqeNPtU8eNRXBOpXf1K1kuACzKPhUKWNf9VdzhDoelm8kbUb0mStAF
Yg8iP2mIAB9qUxVauq69fEPa27Im7VZSooaU3OJpqXmPTxW7tzMoVQSQftLWu4/mrklvbuPT7WW6eN5Fi
HIxwqXc+AVFBJxOxvodThLqjJxJWWGVSrIR1VwaEYqp6brNrqK/ujRxSqV336bYZch9HjkS1nT5NNnXU
LIHgxqyL1B6kL7N3HsKUyTWdwt1BHcKCA4qQQVIPyPTFURlVxrlwjFBVuwORbyj5vbXJLnS9UhFjrtif9
KsSSPhJI9SPluy1HXFWWDfNlLSmxr75eKuzZs2KuzZs2KuzZs2KrZPsN8jhfoX/HNh+WGEn2G+Rwv0L/AI
5sPyxVMs2bNirs2bNirs2bNirsLdL/AL++/wCMzf8AEmwywt0v+/vv+Mzf8SbFUyzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs
2KuzHNmxVaFAFBt40yz88xwBqVyYkESfaP2vliq+fUYITxHxt4DA66sa/FHt4g4WCu/gfvzbfLFU/gvIbjZD8
XcYIGRlWKEOpoR0Iw/s5/rEIY/aGzYqiMquXkT13zbL5d1yzttSthHo15+6TUanikx3VJD9leVDSuKsszY1H
R0VkYMrAFSDUEEVBGOxV2bNmxV2bNmxV2Felf70X/wDxm/hhphXpX+9F/wD8Zv4Yqui/47dx/wAYE/4
k2GWFsX/HbuP+MCf8SbDLFXZs2bFXZs2bFXZs2Y4qkepV+tNXpQUwHhnqluxpOvbYjCzfp1xV2bNv2zfE
xAUbnagxVN9Ir6L1/mP6hhjgWyhMEAB6tucFYqlXmDQ7DzDpdxpeoJyimRlDrs6EjZ0PZlO4yIeUtb1Hy/qJ
8leaHrKvxaTqLfCtxCdgrE/D6ikGtPbOiZH/ADb5YtvMumNbljBeQ/vLG7SnOGZfiRxXtyAriqfjLyEeSfNV5d
Sz+WfMirb6/YEBl3UTxEfBNGG61oRt4ZNq++Kt5soZeKuzZs2KuzZs2KuzZs2KpdD/AMdi6/4wQ/8AEpM
MO+F8P/HYuv8AjBD/AMSkww74q3mzZsVdmzZsVdhZof8AxzYsM8LND/45sWKpmOmbMOmbFXZs2bF
XZs2bFXZs2bFUl8yrysgD05A7mgwXpARNNt+I4jgCfux2qW7XVo8SU5dV5AsKj2BFcJ/LeoKFbTp6I8R/di
vUDY0+W2KorzMmqyaW8WjyejduwX1QOTqpryKL3Phi2i6NaaHafVrV5JaktLNOwaR2/mdlCiv0YpqOkW
mqPayXRcfU5RNCFPH4h/N4jBxoNx267dsVS7XUDabKGAbwDeObQABp6AdATQVDUHzGFWvX4uWi0
23pIa1lC/ESRsqCnUnfbD+xt/q1tHCftIKEDoD4DFUVkK86+Vbq+aHzB5eb0NfsOTQsB8EymhMUg2PVR3y
a5XEeGKsb8o+a7XzTpv1kL9XvYaJfWbGjwS/tKynfqDkk75z7zfoeoaHqH+NPK0Re6jB/SdgoqtzH9qoC781N
fvyWeX/MGneZdLh1fTJRJbzAHY1KtTdG8CMVTbNja/R88dirs2bNirs2bNiq2T7DfI4X6F/xzYflhhJ9hvkcL9
C/45sPyxVMs2bNirs2bNirs2bNirsLdL/v77/jM3/Emwywt0v+/vv+Mzf8SbFUyzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2Kuz
Zs2KtHCXVK/Wfow6OFuqW5YCddyNiMVSrNmFCK9PbNiru2G2kV4yeFcKaE0AFSdgMPrCD0IAD9ptzX
FUVhdrGkWWu6fNpt8nOGYEHxB7FfcHDHNTFXnHlfVb7yjqi+SPMUnO3PIaHqD7erGPiWF2+zzVNvemd
FXCTzV5btPM+mPYXFUmUiS1uFoHilXdWU4Q+SvMuoLcyeUPMwEet2IIhkNVF1Ahosqcup4EE0xVnebG
1Neu2OxV2bNmxV2Felf70X/wDxm/hhphXpX+9F/wD8Zv4Yqui/47dx/wAYE/4k2GWFsX/HbuP+MCf8SbD
LFXZs2bFXZs2bFXZs2bFVrKGBVtweowun0oM3KBqexwzysVSUaXc1oSAPHBtrp0cBDt8Tjvg36MZLIkU
Zkc0C/r8MVXEhQWOw7nEjd24NDIo+kYS3F3JcMeR4qdgBiHT3xVkyyI4qjBvkcs7jbI5FNJCeaN9GHlrcC4j
DftDYgYqxjzr5Ul1iKLVtIf6vr+nfvbGamzlTzEUg2qrEU698V8mebofMtpLFOn1bV7FvR1CybZ0agIbiaHi3Y
5KcgXnPy7f2d4nnXyutNYs0/wBJtAKrdQoS7RkCh5UJAxVno6ZeEvljzJYeZ9LTUbFxUEx3EJPxxSKAWjde
oIr3w6qMVdmzZsVdmzZsVdmzZsVS6H/jsXX/ABgh/wCJSYYd8L4f+Oxdf8YIf+JSYYd8VbzZs2KuzZs2Ku
ws0P8A45sWGeFmh/8AHNixVMx0zZh0zYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq0RX2rhFq2gfWXFzZt6U4+0QNif2S
f8AV3+/D7McVYZcav5l0y2lZrQzukZkReLMSy/aWq/MYJa716+VVWIxcixbipXZabfFX7VclFPEZhQYqk2j
6GtiPWmo0xFNugr1Hfbww3LpHu7AfM0wPe3f1ZOK7u3T298JXd5DV2Jb8MVZALu3Y0Ei1+YxWo6jcZG
N/lgu0vZIG4ueSHxxVOnAbY99vvzmus2lz+Xmrv5l0eMyaBeMRq9moJETV5CeML06tyzpYIZQw3B3ric0M
VxG0Myh43FGUjYjwOKqdjf2mpWcV9YyrPbTqHilQhlYMKihGCs5fAZfyu1f6tKWfylqLEwysNrOWteDM
NghDbV8M6cjpIoeNgyncMDUHFV2bNmxV2bNmxVbJ9hvkcL9C/45sPywwk+w3yOF+hf8c2H5YqmWbNm
xV2bNmxV2bNmxV2Ful/399/xmb/iTYZYW6X/f33/GZv8AiTYqmWbNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bN
mxVrKKgijbg9cdmxVLLjS1J5QnjXsRXEBpdxWhIA8cOc2KoK109ITzc82HQ9sG1AFT0xskgjQuxoBhFdXcl
w5psgOwxVOjdW4NDIoPgSMUWRH3Rg3yORmgG4OOjleFg0ZIp1GKskO5yK+dPKh1+0jvLBzba1YMJrC
6Xf4gCODjurAkZI7S6FzHX9odRi5qR4+2KsT8k+bG1+2ksNTQWuvad+61G0OxDoePqoG34PsR88ltT4fPIP
5z8t3/rRea/Lfwa3Y/E8dKrcwUo0TgUNabj3GHHlPzRZ+atKS+t/3dyhMd5aN9uGZDxkR1O4owPXFWQ5soZ
eKuwr0r/ei/8A+M38MNMK9K/3ov8A/jN/DFV0X/HbuP8AjAn/ABJsMsLYv+O3cf8AGBP+JNhlirs2bNirs2b
Nirs2bNirs2bNirXfC/VmIiVB0Y7/AEYY98AapGzwB1FeB3HtiqTZs3uNxmxV1dsH6U5Fw0fZhXC89DhlpU
ZMrS/sgUGKpvjTvWny+nHZsVebeY9OuPJGqt5y0ONn0+Wn6csEBI4KTW4jCivIKTX5ZJLnzno9vZaZqET/
AFi31WaO2t3jPL45GVBWle74L8y3OrWtl/uI09dSkc8Zbd34AodjvRu2cSh0HzofNOmRR6JPY+Xv0lb3ktv8
UscRWRCzI4RQB8G9cVfQoNQD447GqKACmOxV2bNmxV2bNmxVLof+Oxdf8YIf+JSYYd8L4f8AjsXX/
GCH/iUmGHfFW82bNirs2bNirsLND/45sWGeFmh/8c2LFUzHTNmHTNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirsrucvK/r
iqQX0jPdOD0XbA/6sF6ghjuWJFA+4OAx+vFW8xFdvbbNm70r06YqnunSF7VS3UEj7sFdN8DWEZjtlDdTv9
+CsVQOqaZZ6vZzWF9EJLecFXQ/rGQHy5qN55G1SPyd5gmMmnTVGg6jLsWVNvRlb7PIKV32zpdBnO/Py
6/qcdxpS+Xf0lYEBra6jlKypJv8YXg3TFWWWXmK0vdbvtCiDfWbBEeVv2aSFgKbf5OHA+ecl/KLTvNkWq
a1f+bLaaG6mSCOKSZCpdU9TuQtTvnWh1xVvNmzYqtk+w3yOF+hf8c2H5YYSfYb5HC/Qv8Ajmw/LFUyz
Zs2KuzZs2KuzZs2Kuwt0v8Av77/AIzN/wASbDLC3S/7++/4zN/xJsVTLNmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7N
mzYq7NmzYq7NmzYql+rOUgUD9pgP44UdsOdUjLwcl6oa4S7EmmKuzZs23bt3xVG6ZIVuQg6MDXDrCbS
4y03qdlGHWKuznPmjSL/wAq6o3nby3H6isQNb08AkSwkBTKgXfktFJzo2E/mK51W0sC+j2K6hOWAa3duA
KnrvQ4qls3nvRItE0/XYpPWtdRmit4vTNeMkp48WpXcNsclCmu/wB2ee7nQfOUvmO3W30OfT9EnvYru7td5
oo5VYM0iMqJQFqk/PPQimvToMVXYV6V/vRf/wDGb+GGmFelf70X/wDxm/hiq6L/AI7dx/xgT/iTYZYWxf
8AHbuP+MCf8SbDLFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZTKGUqeh2OXmOKpLdafLGxaIck6geGAuLg0Km
uSYDtlUHhiqRQ2U0xA48VJ3Jw6hhWBAijpinTAV5frB8EdGf9WKo7NXI+19dsa8+I8BjotQuI6EnkO4PXFU
+xvHEra5juE5JsR1Xvi+KtUy82bFXZs2bFXZs2bFUuh/47F1/xgh/4lJhh3wvh/47F1/xgh/4lJhh3xVvNmzYq7N
mzYq7CzQ/+ObFhnhZof8AxzYsVTMdM2YdM2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2Koe6tluU4nZh9k4Sy
2lxC1GQkeIyQnfrmpXrirGQrsaBTX5YYWenMWDzCgH7OG1B4ZTMqgljQDrirYoBQDpl1wouNUckrDQD
scCfXLqu8h/hirIa5XH/AG8KrfU5A3CcAr/MMNlZWAZSCD0IxV1B1zAAZebFXZs2bFVsn2G+Rwv0L/jmw
/LDCT7DfI4X6F/xzYfliqZZs2bFXZs2bFXZs2bFXYW6X/f33/GZv+JNhlhbpf8Af33/ABmb/iTYqmWbNmxV
2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxVawBFG3B2IwnutOkjcvCvJSeg7Yc75sVYyUcGhUg/LF
obKec048VPViMP+I8MvYbDFVK3t1t4wifScVr44Du75Lf4EHKTwr0wta+uWNefH2GKp/lUwjTUbmM/EeY
w1trpLlKgjkOo7jFValcsAjLHTNirsK9K/wB6L/8A4zfww0wr0r/ei/8A+M38MVXRf8du4/4wJ/xJsMsLYv8Ajt
3H/GBP+JNhlirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNiqlPJ6UTyfyg0yOszOxZurGuH94pa2kA68Tkfrtirs2bNi
qIspTFcLv8LGjDD/rvkcgUtNGo6lhkjGKt5s2bFXZs2bFXZs2bFUuh/47F1/xgh/4lJhh3wvh/wCOxdf8YIf+JSY
Yd8VbzZs2KuzZs2Kuws0P/jmxYZ4WaH/xzYsVTMdM2YdM2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs
2Kuwt1WZlRYk6sdz7YZYU6sCHjPbcfqxVLc2bpt4ZsVdhtpU7MrRN+z9n5YU4Y6Sv7yRvAUxVNxmzDNir
s2bNiq2T7DfI4X6F/xzYflhhJ9hvkcL9C/45sPyxVMs2bNirs2bNirs2bNirsLdL/v77/jM3/Emwywt0v8Av77/AIz
N/wASbFUyzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuxOV+EbN/KMUxC7q1vIB4YqkD
u0jl26k1xuYdM2KuxezlMVwjDZSeJHzxDHxDlJGB15Db5YqyUdM2UOgy8VdhXpX+9F//AMZv4YaYV6V/
vRf/APGb+GKrov8Ajt3H/GBP+JNhlhbF/wAdu4/4wJ/xJsMsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmz
ZsVaIDAqeh2OEF3avbyE9YzvXwyQY1kDijCuKsZ2yqjtvXww9bTbVzUqa+2OisbeE1Vd/E4qhNOtHVvWk
FP5VI/HDTvm6ZeKuzZs2KuzZs2KuzZs2KpdD/AMdi6/4wQ/8AEpMMO+F8P/HYuv8AjBD/AMSkww74q3
mzZsVdmzZsVdhZof8AxzYsM8LND/45sWKpmOmbMOmbFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2b
FXYHu7f6xEV6MNwcEZW/XFWNSI8bFXFCMb/nXJHLDHKKOv8AXA36Ltq1AP04qk8aNK3GMFj7Ye2l
v9XiCn7R3JxSK3igH7taYp88VbGbNmxV2bNmxVbJ9hvkcL9C/wCObD8sMJPsN8jhfoX/ABzYfliqZZs2bFX
Zs2bFXZs2bFXYW6X/AH99/wAZm/4k2GWFul/399/xmb/iTYqmWbNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNm
xV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2URUEHocvNiqRX1q1u5cAmMnYgdK4EqOxrkmYBhRhUHtgV9OtnJJUrXs
MVSPfDHTrN+f1iQUUD4QcGR6faxmqpU+JwVTw7dsVbzZs2Kuwr0r/ei//wCM38MNMK9K/wB6L/8A4zf
wxVdF/wAdu4/4wJ/xJsMsLYv+O3cf8YE/4k2GWKuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2Kuz
Zs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KpdD/x2Lr/jBD/xKTDDvhfD/wAdi6/4wQ/8Skww74q3mzZsVdmzZsVdhZ
of/HNiwzws0P8A45sWKpmOmbMOmbFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZ
s2bFXZs2bFXZs2bFVsn2G+Rwv0L/jmw/LDCT7DfI4X6F/xzYfliqZZs2bFXZs2bFXZs2bFXYW6X/f33/GZv+
JNhlhbpf9/ff8Zm/wCJNiqZZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZ
s2bFXZs2bFXYV6V/vRf/wDGb+GGmFelf70X/wDxm/hiq6L/AI7dx/xgT/iTYZYWxf8AHbuP+MCf8SbDLFX
Zs2bFXZVcvEnk4OiH9uoriq9mCirbDLrtUb4jdf3J+Y/XilQsdewFfuxVdXLxOJ/UQPSlcUxV2bNmxV2bNmx
V2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxVLof+Oxdf8YIf+JSYYd8L4f8AjsXX/GCH/iUmGHfF
W82bNirs2bNirsLND/45sWGeFmh/8c2LFUzHTNmHTNirs2bNirsxzZsVarlc15BK7nGRycyy03Q0OMNPrS/6
p/hiqIzYnJJw4eLGlMeMVbzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KrZPsN8jhfoX/HNh+WGEn2
G+Rwv0L/AI5sPyxVMs2bNirs2bNirs2bNirsLdL/AL++/wCMzf8AEmwywt0v+/vv+Mzf8SbFUyzZs2KuzZs2
KuzZs2KuzZso4q6vtlMwRSx6DGSS8GQEbOaV+jKuf7h6+368VVa7VG+XjFNIwfBf4ZUT+ogfxxVUzZs2K
uzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2Kuwr0r/ei//wCM38MNMK9K/wB6L/8A4zfwxVdF/wAdu4/4wJ/xJsMsL
Yv+O3cf8YE/4k2GWKuzZs2KuwPdbKkn8jKfoqK4IxOVPUiZP5gRiqy5NYSfl+vNOaW7Duy8R8ztltGWhE
ZNSKb/ACzSxs4Ra7KwJ+g1xVfGvFFXsAMflZeKuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZ
s2KpdD/AMdi6/4wQ/8AEpMMO+F8P/HYuv8AjBD/AMSkww74q3mzZsVdmzZsVdhZof8AxzYsM8LND/45
sWKpmOmbMOmbFXZs2bFXZs2Y4qh1+C6Yf78UH6R1/Xln/etf9U/wy5Ii0scimnGtfpp/TLMZMwk7Upiqm/
x3MS9kBJ+mlMECuJLGVleQ71AA+iuLd8VdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVWyf
Yb5HC/Qv+ObD8sMJPsN8jhfoX/HNh+WKplmzZsVdmzZsVdmzZsVdhbpf9/ff8Zm/4k2GWFul/wB/ff8AGZv
+JNiqZZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFVC6FYuQ6qQR+rNOQ1uxHQgH8RijqGUr4jEzExthETuABX5Yq6Ru
NtUdeI/HFIV4RIvgoB+7E5ImeNEB6Ur8hi+KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2Kuwr0r/ei//wCM3
8MNMK9K/wB6L/8A4zfwxVdF/wAdu4/4wJ/xJsMsLYv+O3cf8YE/4k2GWKuzZs2KuysvK7HFVvqIOrD78s
Op6EHI3J9tqHqTgrTf96V37H9WKp51zZQy8VdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVd
mzZsVS6H/jsXX/GCH/iUmGHfC+H/jsXX/GCH/iUmGHfFW82bNirs2bNirsLND/45sWGeFmh/wDHNixVM
x0zZh0zYq7NmzYq7KOXmOKrSwXcmg8Tleon8wwLqdfqh+Ywl38cVZMCG6GoyxgDSj/o5/1jg/FXZs2bFX
Zs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFVsn2G+Rwv0L/jmw/LDCT7DfI4X6F/xzYfliqZZs2bFXZs2bFX
Zs2bFXYW6X/f33/GZv+JNhlhbpf9/ff8Zm/wCJNiqZZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFWqUxvNK/aFfCuPPQ5G
5tp5DXozD8cVZCHUkAEVPbHDrhDp9TdICTTfD4Yq3mzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdh
XpX+9F/8A8Zv4YaYV6V/vRf8A/Gb+GKrov+O3cf8AGBP+JNhlhbF/x27j/jAn/EmwyxV2bNmxV2Uehy8o9
DirGn/vG+ZwTpv+9Q+n9WBn/vG+ZwTpv+9Q+n9WKp72zZu2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFX
Zs2bFXZs2bFXZs2bFUuh/47F1/xgh/4lJhh3wvh/wCOxdf8YIf+JSYYd8VbzZs2KuzZs2Kuws0P/jmxYZ4WaH/
xzYsVTMdM2YdM2KuzZs2KuzZs2KoPU/8AeU/MYR4ean/vKfmMI8VTnSv952/1sH4A0r/edv8AWwfirs2b
Nirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNiq2T7DfI4X6F/xzYflhhJ9hvkcL9C/45sPyxVMs2bNirs2bNirs2bNirs
LdL/v77/jM3/Emwywt0v8Av77/AIzN/wASbFUyzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuPQ5G5v7+T/Xb9ZySHocjc3
9/J/rt+s4qq6d/vUn04f4Qad/vUn04f4q7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7CvSv96L/AP4zf
ww0wr0r/ei//wCM38MVXRf8du4/4wJ/xJsMsLYv+O3cf8YE/wCJNhlirs2bNirso9Dl5R6HFWNP/eN8zgnTf96
h9P6sDP8A3jfM4J03/eofT+rFU97Zs3bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNiqXQ/wDHYu
v+MEP/ABKTDDvhfD/x2Lr/AIwQ/wDEpMMO+Kt5s2bFXZs2bFXYWaH/AMc2LDPCzQ/+ObFiqZjpmzDp
mxV2bNmxV2bNmxVB6n/vKfmMI8PNT/3lPzGEeKpzpX+87f62D8AaV/vO3+tg/FXZs2bFXZs2bFXZs2bFX
Zs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFVsn2G+Rwv0L/AI5sPywwk+w3yOF+hf8AHNh+WKplmzZsVdmzZsVdmzZsV
dhbpf8Af33/ABmb/iTYZYW6X/f33/GZv+JNiqZZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXHocjc39/J/rt+s5JD0ORub+/k
/wBdv1nFVXTv96k+nD/CDTv96k+nD/FXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXYV6V/vRf/wDGb
+GGmFelf70X/wDxm/hiq6L/AI7dx/xgT/iTYZYWxf8AHbuP+MCf8SbDLFXZs2bFXZR6HLyj3B6Yqxp/7xv
mcE6b/vUPp/VgxtKiZi3qEVNaYpb6fHbyiRXJIrsffFUb2zZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2
KuzZs2KuzZs2KpdD/x2Lr/jBD/xKTDDvhfD/wAdi6/4wQ/8Skww74q3mzZsVdmzZsVdhZof/HNiwzws0P8A4
5sWKpmOmbMOmbFXZs2bFXZs2bFUHqf+8p+YwjyRXEAuI/TY8flgP9ERf78OKr9K/wB52/1sH4hbW62ye
mpLCtanF8VdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVWyfYb5HC/Qv+ObD8sMJPsN8jhfo
X/HNh+WKplmzZsVdmzZsVdmzZsVdhbpf9/ff8Zm/4k2GWFul/wB/ff8AGZv+JNiqZZs2bFXZs2bFXZs2bFX
Zs2bFXHocjc39/J/rt+s5JDhe+lxu7OXI5Gv34qgNO/3qT6cP8AwadHBKJA5JHbBo74q3mzZsVdmzZsVdmzZs
VdmzZsVdmzZsVdmzZsVdhXpX+9F//wAZv4YaYV6V/vRf/wDGb+GKrov+O3cf8YE/4k2GWFsX/HbuP+M
Cf8SbDLFXZs2bFXZqZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2Kpd
D/AMdi6/4wQ/8AEpMMO+F8P/HYuv8AjBD/AMSkww74q3mzZsVdmzZsVdhZof8AxzYsM8LND/45sWKp
mOmbMOmbFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZQFMvNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNiq2T7DfI4X
6F/wAc2H5YYSfYb5HC/Qv+ObD8sVTLNmzYq7NmzYq7NmzYq7C3S/7++/4zN/xJsMsLdL/v77/jM3/EmxV
Ms2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirsK9K/wB6L/8A4zfww0wr0
r/ei/8A+M38MVXRf8du4/4wJ/xJsMsLYv8Ajt3H/GBP+JNhlirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs
2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNiqXQ/8AHYuv+MEP/EpMMO+F8P8Ax2Lr/jBD/wASkww74q3mzZsVdmzZs
VdhZof/ABzYsM8LND/45sWKpmOmbMOmbFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs
2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFVsn2G+Rwv0L/AI5sPywwk+w3yOF+hf8AHNh+WKplmzZsVdmzZsVdmzZsVdh
bpf8Af33/ABmb/iTYZYW6X/f33/GZv+JNiqZZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bF
XZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXYV6V/vRf/APGb+GGmFelf70X/APxm/hiq6H/jtXH/ABgT/iTYZYBudKtLq
f6xKp9XiFqD2Brif6Dsv8v7/wCzFUy3zb4W/oOx/wAv7/7M36Dsf8v7/wCzFUy3zb4W/oOx/wAv7/7M36Dsf8
v7/wCzFUy3zb4W/oOx/wAv7/7M36Dsf8v7/wCzFUy3zb4W/oOx/wAv7/7M36Dsf8v7/wCzFUy3zb4W/oOx/w
Av7/7M36Dsf8v7/wCzFUy3zb4W/oOx/wAv7/7M36Dsf8v7/wCzFUy3zb4W/oOx/wAv7/7M36Dsf8v7/wCzFU
y3zb4W/oOx/wAv7/7M36Dsf8v7/wCzFUy3zb4W/oOx/wAv7/7M36Dsf8v7/wCzFUy3zb4W/oOx/wAv7/7M36
Dsf8v7/wCzFUy3zb4W/oOx/wAv7/7M36Dsf8v7/wCzFUy3ysLv0HY/5f3/ANmb9CWX+X9/9mKtwn/czdDv6
EO3+ylwwHXAtpp1tZM7wA8nADFjXYVp+vBQr3xVvNmzYq7NmzYq7C3Q9tNir2rXDLCwaDp61KoVrv
QHb9WKpkMvfCz9B2P+X9/9mX+g7H/L+/8AsxVMt82+Fv6Dsf8AL+/+zN+g7H/L+/8AsxVMt82+Fv6Dsf8
AL+/+zN+g7H/L+/8AsxVMt82+Fv6Dsf8AL+/+zN+g7H/L+/8AsxVMt82+Fv6Dsf8AL+/+zN+g7H/L+/8AsxV
Mt82+Fv6Dsf8AL+/+zN+g7H/L+/8AsxVMt82+Fv6Dsf8AL+/+zN+g7H/L+/8AsxVMt82+Fv6Dsf8AL+/+zN+
g7H/L+/8AsxVMt82+Fv6Dsf8AL+/+zN+g7H/L+/8AsxVMt82+Fv6Dsf8AL+/+zN+g7H/L+/8AsxVMt82+Fv6
Dsf8AL+/+zN+g7H/L+/8AsxVMt82+Fv6Dsf8AL+/+zN+g7H/L+/8AsxVHyH4Gr4HAGhf8c2H5Zv0JZf5f3/2
YMtraK0iWCFeMaCgxVWzZs2KuzZs2KuzZs2KtV3wu0v8Avr7/AIzN/wASbDE1wvk0axlleUqys55MVNKk/
RiqY75t8Lf0HY/5f3/2Zv0HY/5f3/2YqmW+bfC39B2P+X9/9mb9B2P+X9/9mKplvm3wt/Qdj/l/f/Zm/Qdj/l/f/Zi
qZb5t8Lf0HY/5f3/2Zv0HY/5f3/2YqmW+bfC39B2P+X9/9mb9B2P+X9/9mKplvm3wt/Qdj/l/f/Zm/Qdj/l/f/ZiqZ
b5t8Lf0HY/5f3/2Zv0HY/5f3/2YqmW+bfC39B2P+X9/9mb9B2P+X9/9mKplvm3wt/Qdj/l/f/Zm/Qdj/l/f/ZiqZb5
t8Lf0HY/5f3/2Zv0HY/5f3/2YqmW+bfC39B2P+X9/9mb9B2P+X9/9mKplvm3wt/Qdj/l/f/Zm/Qdj/l/f/ZiqZYV6
V/f3/wDxm/gMv9B2X+X9/wDZgm0sYLJWW2XjyNWr3OKorNmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7
NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7N
mzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7Nm
zYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7Nmz
Yq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq//2Q==
iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAZAAAAHMCAMAAADMLQ5yAAAAGXRFWHRTb2Z0d2FyZQBB
ZG9iZSBJbWFnZVJlYWR5ccllPAAAAAxQTFRFAAAAVV9Vqr+q////+L9m6wAAAAR0Uk5T////AEAqqfQ
AABVVSURBVHja7J3ZduQgDESt4v//eSaJF1YbbBAYFy85Sc8k3VyrhIQQi+EYaix5/wz++P8TAadPG8j/mZ
f0IBBVIKcs5PdFTp8ikFMc/4GAQHSBSMagZhEIgRDIi4DQiQzg1GGvv2gi+kDWOHCzGe9FTqAuEPg/8X
ARiC4Q+G4FvovhBPYFEigaJ1BXsjwgWHMqh4lQs9SAmH2+N6e+pnfx92MQSAcgTsCBvy/bt9QsZSDwga
xByGYYBNIRyO411piQTmQUIK7BEIgmEOMBQZwPp7A/ENgv00TUgCABBM6rBNIdiGs/BKIGxMSBw
KPFOewMJGY9HCpAkAbCfdyxgIBAegAxSSBiRe10InpAkACy508IRBeISUrWnpGnZnUBIr5Tt/8BgegBQ
QQIgtc5i2pATJjeJZCuQGyzCENzFgOpAzERIFupA5hf7ADEmnTWXI8AxDhHplhz3R8IWAQ/FpAcItQsTS
CXRHg+eiQgPyfWCWQYIGu5A4GoAkkTWUGAQHSBxJEcGAhEHUjY1sGBQCDqQPZsCed+ICAcBEIg
HATCQSAEwkEgBMJBIATCMR4QRAe3DfWBnDfx5c66LpCLbUM2jVUGgoCA3Xbc7I1QOJSBJBPwdCL
qQM73QghEHcjFv6ATGQwITURdspzvLd8CAukGBMchBL8jEIHoA4EfB8Jr18Tp1AXiV8kFjQU4nX2BBO
ZCzdJLnfxMui9ZlqGAQDoA+alz/7uh7Tjjth0+pBNRBgL/9C2O7vzYNYvzqQnE7cT/Zxpw+VCz+gExgcEYA
hkEiOVLOKFaQIx/m4trIIxE1IHABQKXB7MnPYAgBgROb2UCUQNiEkC8ZtecUUUgEgHi3OtCJ6IJBGkgi
C3FONoDQQJIRNY4mgMxUSDir7g4pWpAjtn2gPy9ChDIAEBgNR8HnYgqkEOzPCD7RjudiC4Q2HeHOMt
ea8+KQPSAGPuy6DgQOhFVILBuc3Ej9f2qdZqILhBJhOpWMRCB6AH5P/uBV1/rsAGGhl2A4CIApBNRBX
Ldq4xAdIFc9yqjZg0GhD1KdYEYAnkZEDaNVQaC4BDu1jlgv8eCs6pqIeziO5xk4bwf/2eBOAf3dX2I22TDe
w/4Ior/07Ac48Han92A6qKwoIBA9GEsZ+MWEgK5HW8t1wMEoiVTS94AgTQ3jFwWf4NAusuU50cIZBDT
uCtaBFLRNLbA7IloEchzGhI0E7MXxCAQzVBDkomS7X/KSEAwNYyLpBVumchS563jNCM/n07lfLIuQK5
6+cqEtpH7mIk+kHMYLzWRc9vI/0C4F4oszXi8897ic9so+DS4ucwikFwcZR8Fy6BA5Is0Dv9RHhkSSJZWPf
hdMgAQe+31Ds2SmhlC9EqdIGjQbxnFi4Bc5UbkCVyoA7FLHBA57PbyZa4UFpGgY/od4XzD6SLwAiA1IsC
T31f+6R8FhjEgft+moTULtxNVedamvaceA+K9PDIQVC0XifxC9aqTcL73Q4g4TORlvkNuVx7K0+3bOrks55
Y2p2+sGRgIKhtH7DfCur0gu8S0XnJxtQkYt8PykJoFqUzjzB2VLRPqAdl+AKcr5ohAUJ3GVWRZoGPP9kN8
IKHBjKdZLXAYqVYY1AyIGRNIXKwe4kDFUq3F1NIsFwiGjETiONDE5m4SqQYEDhDYBoSxrcMo8zh/A
qoCgcsDY6Xg0QTH/yksH82AmAQQMx4QaYTjhoGcmsjTqpMoEEReG9E60Iy0F30UmEg7IBhnYx0tXPm1
Yjklpn+3Dm5s0AqISQMZZh836surPSRIbKLg1KCkPRD7XsNoFD8ljkCyLje0WgNBCohz1yGmxWEVVWel
iXHlRB7X9qZu/nR+hmlx/P6Z/GYBWJoDQSRSX6/NPYj1AaKD495bUgCCRGjey4m0igOr8GjnQ9x6nyQQj
KFWwwSnLYEgsu4NXsYIODAMj4ZxiOc4AhPpkvAdEgdEI1I3rlnALmN0DvN0No/+2RtkameNI237pGOA
musxceTXly6mnomMcE5kRF8erPja7YfkE0GPDz4IjqL60jrHoi9xqAAZVK0genvquURUgLzDPK7y/u2B4C9i
7GIeZjjzuNyHWSr92QvnAdF+DodQq/BtXb6ppdqTcO7L8UW1wo03tVQ0zl7NfF+jVjnbxjWbz+yheaShML6
mVrGnJOddvb49kzSsX6j8lGT9x5cDufscdliBZ76tZTbzkJHfVkZv+DcDwfIa8xDPnCVZEvFeIIOurSTdHzPrP
NUyk1qNubYq6w/fDEiq6d/U5mFu9Pb1kCwNSDTPw4+K49bRBM/vLXowqrXFHDRvZe4dTfAeprpAQgRw
7wGqoFmDhh4PLMQh0gZIcrH9HMi45nHTh3hEqgM5j3ue3rc+aKLkqWZZH6I2EFzpzaNuCcM684RmeWo
BewnqXSPWzEIe/4u3qpVjIldKET5hOkCw24V1UrqeGgzZ+qnsHsMdiTQEYlct7jyOk4eYVK2eiVxDIEEcG
OkXNKNajQgEa8d3p4YUXvcNEEfss+kBCczluVrNc0V44NXrA/ElC8dVCXJHs2TsyKMWj3aS9atKR2u7fY
mF/UvRKmRWX+7bfhsgriCtNmF1EkChE5lardyHDe2BWCK1f1/mRGRm80gc4VlqG2EIxDOYbM3C3DxEI
5flzLa3+1Ho1THm0ZsW7qNhtvcMiN1d4JZazcRDlPZDHJeN8DgufFlLZINkmZpH8PlMSyASBYLsdFaycG
MeHmdx1WKaaZYDxD6LewLk5E5mmVSuvIW8EhCnn0MKyNkN2dOEH7ho2V+9DCgOxKkAijqRahcIvss
8AsNf6j8BkgACS0OlgMacuavUR2sBBHEg1h913sjlpcxzxuYJv1i/cjEFZDv9id/nRPJozIQj74B0g1JSu4+yD+
QvnyXrmznz4rPRuPTm6kDEysj/TvaHbMMkLuBRAWKs5a27yjr2rDJKwufCkb8LvbSwzRAIyoBMRqPkxqs
W50Os/Q8Jgfw8/fIpHKYkxGoBZDURLNZad4Xxp0anF2WL+RKP5qkTy0T+T7ubabQuMf6McWQAcT92E
yB/rWZg57W88YmFlXGfxjwraXPGcOttjRiMlInMiiMvI4GmQHYSicOfc1eT3NMuaQnEJE0joVlfwLFq1wW
RVseicTG+iOOYmzgXaejUtzMr0bPqnmZ9DIeNJeJHltZ/xqn0tX6Sf13vhxy9qd3ArPgQ6qdphEykYs/Fq1Q6g
eQgQZVm/Lh7Onuq0tAqSFDhHsPsuV8PCO+dHXBxCemniOwP6PKERb5lRFz339KXmlUDSKFI/e02rfuF1
KzYeOBDyp234MSYCMTJqZQBKVxJ/TiNRzdZf06wSoAUGsbeuIEL3xIeeXFIcYhhVSj8/a0zn0MgKAkMS
2OMoPvpJkuxVnO/F41/3olIbuoE5SqFxJ+D/5v3U9MEIlnJxWL3nUwRYrXEsEMUl1k+j1T6vUCl5Lov1O8v
O3Pu5OG40+Wuy5DM4sJVs9K/2X4SPubhEVneLOUyldktzdOshOnJclwI+jX9kvSeeh6Le32QxTaDqwTYh0
wkcVJ9yZOpBx2Qo+ssZlJSJ9UXXBrFw0p0hBMd1S75kokg3bcX8sxp5z0LcpWDkTWGlA+qld/JAX/ufC+G
Fql7OsPaiIpXLK5/Tj6yCobo9X6Pj1WKIOdWiE+YSKxo0ygDkcNFRFgc3fo/YCLXNbRaQGL76976TjC5W0
fOxQ4KQLIb1P+Rk0lNQ/JqDRZ9G01HhZhTs5Jht/6lYGW3N2C+le9ZPkrtFO4d41hJzKVZpwmpVOZjUaCR
DcbMo1m3G7gsjQzV/tMo1CxMTuP0Ay5N3852Pjpbs/B+zbpWatW7cAHZgkBJxyFHhIoIkBebSIbfvEib12/x
B+Ok3I+3aF3IZJf1uruHb15n5dC43MVodArXOsQY3emwO2Y5xvzaddZlc6PMlG1DIAtsvQr+QSxYeadm4W
qPryR93miNeTzoiHoyON0kgl0RvIPDZYOGG4coW51TP6xC4pKFw+PAdiLv0KzsgpDiR6tVFHY86IeJWBd
4ry3+tmo9y4m8QrMkP7IaBYi1txFf7G6LMTHexT8vAFKSMB0FSMStW28RhzG4QN6hWS2PtS5N37REAv
U9TpFYdAivkGtIB1J4OGMMIBK4dWv9K6HBeEAwh2KVy9Zi2msWAiCeRbtHVgbPZ904lY8RgJgl4dadH
0jwyJnjkM8kOMqILI0NO3TrDhAEwIbWrERdmdi9jh4SafgkJty6/T1CJ4lxNQuZ3ZBjWDAAkIRbtwlEFi2yop
S34oiH8jIAEBN368ZuJBFZ1ZshF743ukR6VWcDAJHopPsJx0hbteG6oESqYLPeHspFqyWQeLTuAYlecjKW
Zt3F4SKR/kDibt0Dsi7G3HusR9IsyKNAD1L235p+7GiG0UrvwtI1BMTG0Cx5nC7EOECimmUB2a7GRRCbj
KJZUqO/MEo0q60wxDTLAxJ+9k2z+gNBpVtmMAyQWChi5dvTQMwImiXVuj3LKEBiGUZ7AyT6NO4Sh
3F4PGxpgFGAxEIRGwhSBjKCZuEoJ6vyq4YAEnPrXjLLT8lZ/7G7D0Gl06+jARFfszL6mcky24XdGAFIPH0
iSx6QaYgU2Pti9DUrqyZgruNtg6ROkumTJA7/jtxZjuTKENleX3okGwhktu5A2evm5kDyNUt+ewe4p7kncSE/
h2YwCJBI3fVJ+ZIst3Z1Bpt+HE3ZRJaBsr2+d5ZzZ37eleUdliBPa08UREESBVp+NWNZy9Lo/VYdWWSUw
8sgQJDcPj/6Bka3rBH4kF0LWnZcawIj2yNqtWc63Pp+CyjgLnFjHuXoGCSlbZ2VWpyWXGkzChDLrYezdFb
OgfOrLnKoNMdRu35RA0g6tQZJP0h4creVSp/T0r74ZhQgidrQZLfH23e+qRJBmyJ4FSA5jUl/C2QLe6Pk9+C
GNo7wLohhAsPdrQexSeg1KqMobFP/HMfeGeHBVBl1zfI/jaB0ufLQXJrgqLXY1gGSbgC/fQxo0HhcPpIw45
qBj1L6brsjIUqj/BofEf8u6pwz/I8O9KfUtvZl10pAcLK8lQIOFxKNsgiy/MlOyO37gJhEg1RIk2VS/BLL5xE9Gt
NQBIJwfZvTJ+TxTQB59pf3Z7zf1SbAUdsC+qsi2R51yVCTamtUSP7CONc8mmXK1IDAqWC4BtItrJZ4whii
gUMRyFEcmvfE9kzLRtZhSjg0gaxd5HL1o4mVlkY729RDC4cqkJ+Plb3EHSRD+zv9EMVdZWUg2S2Vh9nE
cC7aUNj0WgbEobAFe2+vRaPmQi0OkaYJDQ0vr1MCs4xCQ6THPZ/5ULTe3dINh1xplFZdT0b6S/FZWfrg+
EWQgGFlCBUL5dK7xrqmu/TBEQbvUQnRrlyMGIu2ji7qOKznzbmOOPKIdq0kBdQr7hoDifczghu8S2oVKl+
7y7s1EOTsdCJyZUWTIhECQeY6Hod9SBeJ+AaQq/tFY4ptOFoBedJfikDq/0riGAoIhDgGAoLaoQS+tuSqCw
Q3rcM9JnmvSplArs0jr3NnksQ2CKSOM8/DcQICf2dBCaSOWuVa1TH9UXeBj2nW0sY8sicRcpErIZAa5pE/h
bhUpI9p1tLCPIoWAgRSHciTLZ2UIh0e5WOa9RyIdwkASv/3cSr9NxiB5etBIE/dR3kf7t/GGvDCDtgx4bc06yk
QeZi2+gUSROZOlE4gd83jzrxFgcA3FxDIDW9+b9Z+Jt0Hsn5dTYRA7snV3V/yYwVbrL4axfoFu2YRSOnq6
v6UrbJ0xO2rC8H6bVasQiDhXXf3uVowsYuUuN+CQArk6tF0ObO9mwYMgdzn8TCu9IC4cva5he9ybxIrFr/a
s+0CgeVLCCTTfTyfKWu24QIRCwgIJItHhXmys1ni69fKh0Dy3EeVaUoBsfKLX3IiyxMedd5CAohd4AAC0Z
Erb7ZtILALTj7kRJa7POrN0DHbARCEVkQgcbmqOT9JIDAE0oGH5bItCIeBfCsSWQqUpV3vpAiQLZ+17il
+xkSygaBhOfs+26FkAVtGnkCiPJrMCywg4qyy9n1DAom6j0azAiveSAD5jBNZCuyj3UMqVvVPBAgIJCDS9
tyMXY4FJ1Lfw8OvaNYgF9Ntz38Qqu+V2ASiOiwTsTZ0EXP8BKJjIohAiAcrBKJjItnBCoHoEMkOVghkLD
dDIKMMAlG2gPDUp3ulKoFoA7noHAAhEPXwMHVaPc/vE0h9x33WWINA+rmS3rdxEwgHgRAIB4EQCA
eBEAgHgRAIB4FwvAWIl0r57R4EAumB4YO9Y5dBYVz18p3WRIYEcoEDIJChgNBCRgQiBEIgBPJBzXo
VENivEUgHIHs4aJ1aB4H0AeJOeOTgCIHojXC+7dMImNlE3gME7ssEog3EK/PdLs09TIRAdIGsrfj3I4bbC4e
JEEifda/V5O9orTytibwHiLhdMQmkG5BjIexHhwSi60SctgEhHwIZAggmj0QGBYIkEEMgnYHAAeIYEIH00
KxIihcT74mMCgRxIB4tEEhfIIhYD4Foa5YPBAQyFBDMvbE+LBCcA8Gs2ZP3AbG6MBJIF83yAg8cGXkC
6WIiqUgQUzqRgY8jiK9THhAhkD4mYi+tgpdBIOomEkaG1qsE0sFEgtyJdZaHQPqYCD5Tcz00EIhzjfQnaq7
HPvT5wSL4sYFcnksAgYxFhEBGEq2fFMp0Xv3FFrJujhDIGERmbeY7fmsNnK+t6EP6I3EayBJIJyhfaeTL9k
wEwkEgBMJBIAQy2CKMQDotfSfPw78oDvnGxshLgJwmGeFcM00gGsPJm8T8BYF0AHLmuTGLZr0GCC
41jUAI5NOSlVwJz+VEXgdkDUbs04bbQTcCUQaCVEPMmTTrPXGIHxmGh6wIpDMQ11wmcSIvAuLVaD
mnP+dxIm8CArv0GvupT+xfQCDKgcixxP351jqAiJxYhUBaBSKeH18zi3M4kTcC2Y/fAjE+BKLmRCwgME
mDIZDOQHD4EgLR9uoRILC7CxBIDyfiAIGTzgKBKGpWFIjbGpNAejgRBJeJIJA1AlF0IgEQhFZEIIpOxAb
iNA+YQbPeAwRJIIgtxQhET7N8IOtPCWQQIDhencCJvAjIPtsRIOt9xQTSx0R8p27vWYFAFE0kBAK37oFA
umhWGsj7NetVB3bscqwIEEMgnYDAyzRuhxIIRJ+IH7Xv24azhIYvO2O4hyK4cvwEomMiuLQhIRBVItfBC
oEMFj0SyJjRI4FoeRH/1Cf24fh9AlEL188PqhPIGEiQvRAjEAUkKFgZE0g7VzJh3z+2Zxps/BNgADCLnxQc1
ambAAAAAElFTkSuQmCC
/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAAAyAAD/7gAOQWR
vYmUAZMAAAAAB/9sAhAAIBgYGBgYIBgYIDAgHCAwOCggICg4QDQ0ODQ0QEQwODQ0ODBEPEh
MUExIPGBgaGhgYIyIiIiMnJycnJycnJycnAQkICAkKCQsJCQsOCw0LDhEODg4OERMNDQ4NDRMYEQ8
PDw8RGBYXFBQUFxYaGhgYGhohISAhIScnJycnJycnJyf/wAARCACUAv8DASIAAhEBAxEB/8QBogAA
AAcBAQEBAQAAAAAAAAAABAUDAgYBAAcICQoLAQACAgMBAQEBAQAAAAAAAAABAAIDBA
UGBwgJCgsQAAIBAwMCBAIGBwMEAgYCcwECAxEEAAUhEjFBUQYTYSJxgRQykaEHFbFCI8FS0eEz
FmLwJHKC8SVDNFOSorJjc8I1RCeTo7M2F1RkdMPS4ggmgwkKGBmElEVGpLRW01UoGvLj88TU5PRld
YWVpbXF1eX1ZnaGlqa2xtbm9jdHV2d3h5ent8fX5/c4SFhoeIiYqLjI2Oj4KTlJWWl5iZmpucnZ6fkqOkpaanq
Kmqq6ytrq+hEAAgIBAgMFBQQFBgQIAwNtAQACEQMEIRIxQQVRE2EiBnGBkTKhsfAUwdHhI0IVUmJ
y8TMkNEOCFpJTJaJjssIHc9I14kSDF1STCAkKGBkmNkUaJ2R0VTfyo7PDKCnT4/OElKS0xNTk9GV1hZ
WltcXV5fVGVmZ2hpamtsbW5vZHV2d3h5ent8fX5/c4SFhoeIiYqLjI2Oj4OUlZaXmJmam5ydnp+So6Slpqeoq
aqrrK2ur6/9oADAMBAAIRAxEAPwDvdxcQWsElzcyLDBCpeWVyFVVUVLMT0AyI2esa35zLS6E7aT5fDF
V1V0DXV1Q0JtIpVKRx/wCW6k+C4S+cbiXzd5xsPy+gkK6bAov9eKkguiUZIDTsarX5g9s6IzWemWRZiltZ
2kdSdlSOKNfuAVRiKrjPLevcOcik3fCOe1/HkAlg8paA6FL61GpktzZtSZr0lunIC5Mir7cQAO2WPKPluNWF
npsNgzijSaeDZSbdD6loYm27b5GtB8za35+u7qbRJDpHly0cwrqHppJd3MgoT6Szq8Ua0/mRjv49L86+b9S8ia
PMzyx3963p/oya6QAyAsFmWdbf0lLIPiqoUb9Nt0mgCdrqh135KBZIG9c08mn1Ly0fXvLh9R0Sv72eUL9ZtA
T9uRkCiWEdzx5KNyW3pIVZXUMpDKwqrDcEHuMLdCuL7UdCsbrWIo0vLu3SS5hiUiMGReXAK7Odga
GpwP5XLQ2E+mMS36LuZbOMk1PpKRJAD8onUYSCDKJ5x+4bH9DGwQJDkdvmLCN1G+urIRm20y51E
vXkLVrZeFKU5fW57fr/AJNc51f/AJsanB5qsfKp0FrCee5t4Z5LyVXYJM6qTGkFUPwn4W9Qj2zqecH8/wD/
AJObQf8AX0//AJPnGH97jidxKYBSfomeoiSHvGbNkf8APGtt5d8qapq0TcZ4YStufCWQiKM/QzA5GRoE9y
YiyB3oT/FVzrOtXWheV44pTp/w6lqtzye3hkNaQxxxlGmfY8hzUDxyrzzPe+Wr6xtPNPoNZag/oQavaq8MST
9VingleYoGHR/UI8QMJPySslg8lLeHeW/uZppHJqTxb0RU/wCwwV+cdol15B1B2+1bPBOh8CJVQ/8ACuc
M/RV71w8Xx+r3V0WPrJA2skR+Gw+bPc2RH8s9am17yXpl5ctzuI1a2mcmpLQsYwxPiVAJyXYZCiRzpjE2
Afxbs2B72+stOt2u9QuYrS2Sgee4dYoxyPEVdyAKk4EsvMnl3U5xa6bq9leXBBYQW9zFK5A6nhG5O2BKZ
5s2Ft/5h0DSphb6pqtnZTsocRXNxFE5UkgMFkZTTbriqZZsC2GpadqkBudMu4b2AMUM1tIkqch1XlGWFd8
EPIkSGSVgiLuzMQAPmTiq7NhTb+aPLN3cC1tdZsZ7gkgQRXULuSOo4K5OG2KuzYGfULCO8TT3uoVvZ
VLx2rSKJWUdWWMnkQPGmCcVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVYr5o85f4a1jQdJ+pfWv05P9X9
b1fT9H4405cfTfn/edKjJVnLPzR/5TDyF/wAx5/5O2+dTwj+7EuvHIfAVSZbSA/og/EkuzZs2BDFfNHnL/DWs
aDpP1L61+nJ/q/rer6fo/HGnLj6b8/7zpUZKs5Z+aP8AymHkL/mPP/J23zqeEf3Yl145D4CqTLaQH9EH4kl2bN
mwIYr5o85f4a1jQdJ+pfWv05P9X9b1fT9H4405cfTfn/edKjJVnLPzR/5TDyF/zHn/AJO2+dTwj+7EuvHIfAVS
ZbSA/og/EkuzZs2BDFfNHnL/AA1rGg6T9S+tfpyf6v63q+n6Pxxpy4+m/P8AvOlRkqzln5o/8ph5C/5jz/ydt86nh
H92JdeOQ+Aqky2kB/RB+JJdmzZsCGK33nL6n5407yZ9S5/X7drj676tOHESnj6Xpmv9115jrkqzlmuf+Tv8vf8
AMA//ABG6zqeH+CJ6ni+yRCZbTIHLhifmN3Zs2bAhit95y+p+eNO8mfUuf1+3a4+u+rThxEp4+l6Zr/ddeY65
Ks5Zrn/k7/L3/MA//EbrOp4f4InqeL7JEJltMgcuGJ+Y3dmzZsCGK33nL6n5407yZ9S5/X7drj676tOHESnj6Xp
mv9115jrkqzlmuf8Ak7/L3/MA/wDxG6zqeH+CJ6ni+yRCZbTIHLhifmN3Zs2bAhit95y+p+eNO8mfUuf1+3a4
+u+rThxEp4+l6Zr/AHXXmOuSrOWa5/5O/wAvf8wD/wDEbrOp4f4InqeL7JEJltMgcuGJ+Y3dmzZsCGK33nL
6n5407yZ9S5/X7drj676tOHESnj6Xpmv9115jrkqzlmuf+Tv8vf8AMA//ABG6zqeH+CJ6ni+yRCZbTIHLhifmN
3Zs2bAhith5y+ved9S8m/UvT/R8C3H131a8+QiPH0vTHH+968j0yVZyzQf/ACd3mP8A5gE/4ja51PCPoxnrKN
n32QmW05DoK/3ILs2bNgQ7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq
7NmzYq7NmzYq8w/L0fWvP8A56v5d5o7iO2Q+CBpFp90S4H/AD11u5stBstFtWKnVZmE3GtWih4nht/Mzrh
l5fhOg/mh5hsJvgi16CLULJugcxVWVR/lAsxp4Y/82fLF7rmmWGpaZAbm80ef6x9WTd5ITT1FQd2+AGmCg
YYQdo1AS8uE1L7bZX+8ykDcmRiPfG4sp8qaJD5d8vafpEIp9XhUSn+aRvjkY/Nic5n+asC+YvPXlTyulGqTL
cDwjlccq0/yIWzpFj5u0PU7X1dNuBd3IA5afFQ3SOf91ywmjRkEUJegHc5ABp9xoP5p/wCJvNUqxWN5aMbe
/c0tYJyqx/V2laipxWoUtTl88kSTljKW1SMvKwCRH4sAKxyA58Nee5AJetqqooVRRVFAB0AGEvloiaHUL9
QeF7fTyRk78kjK2qsKdmENR7ZrjUf01D9T0Gb1I5wBLqkXxQxxN1MMn2ZJCPs8agdW7Am1rbQWVtDaW
yCOCBFiiQdFVBxUfcMHee8V9tn7gnagO439lfpVc4P5/wD/ACc2gf6+n/8AJ9s7xnB/P/8A5ObQP9fT/wDk+2
GH99h/4YFP93k/qF7xnOvzt9T/AAJPw+z9Zg9T/V5f81UzouRzz7o0mv8AlHVdMhXnPJCZIF8ZIiJUX6StMr
yfST3EH/Sm2UPqA79vnslf5Rf+S+0j/nv/AMn5MEfmiwXyFrZY0BhUfSZEAwu/Ji5WfyHZxA/HazTwyA9Qf
UMlPucZvzmvVtfIt3BX95eywW8S92PqCUgf7GM5PUbmVfxEV/ncvvRh2Iv+Ekn/ADTug/yLDjySxavE3kxS
vhxTp9OdMyMfl7ocnl7yhpmmzrxuBGZrhT1EkxMrKf8AV5UyT5PJ9RHdQ/0ophD6b7yT/pja2SOOVDHKod
G2ZWAIPzBzzlrmnHyXrlr510mP07aHWL21nhTZVEczURR0AeIsv0Z6Pzncvl9fM/k/zLpNAZpNS1CS1J7TR
zF4/vIofbKrMZcY5wiZe+pRv7GwAGPCeUpCPzjJnkN7a3FlHqMcgNrJEJ1lrt6ZXny+7PPHne0/Snmjy7rF8pP
+IZ1k9J60W09ZIbZOJ6Vi+I+7YfeRPMk+ueVIPIDsy6i1z9SmBqHTTt5p2PSlFVovpGL/AJsxpF528mRRqFR
HjVFGwAFxGABllAZsZG4MwI/1SL/V9rCz4cweYieL3g1+v7HsgW1sLYhESC2gUtxQBUVVFTQLsM415b
vZPzY853l1qpZ/LejgSWmlk/unZmKxNOnRieJY1+XTOta9bzXeh6na29fXntZ44qdebxsq/ic47/zj7Mkdzr1m/w
AMxW3cIdjRDKrbexYZGG+SV/ww4h/WPX4JltjFfxSAPu2+96l5t8o2HmvQZNDlItQOLWs8aK3ouh+Eqvw
7U2IBG2GOh6bJo+j2Wly3L3j2kSwtdSCjSFRTkRVqfecMM2I2vzIJ94Xu8rA+Ly/Vvyt1DUfzCi83R6ksdkJob
mSL4vXVoAgEcdBx4tw61FPA51DAz6hYR3iae91Ct7KpeO1aRRKyjqyxk8iB40wTiNoiI5C6U7yMjzIA+Ts2
bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNiryz80f+Uw8hf8x5/5O2+dTzln5o/8ph5C/wCY8/8AJ23zqeGP90P+GT/QmX1D+
pH75OzZs2BDyz80f+Uw8hf8x5/5O2+dTzln5o/8ph5C/wCY8/8AJ23zqeGP90P+GT/QmX1D+pH75OzZs2BD
yz80f+Uw8hf8x5/5O2+dTzln5o/8ph5C/wCY8/8AJ23zqeGP90P+GT/QmX1D+pH75OzZs2BDyz80f+Uw8hf8
x5/5O2+dTzln5o/8ph5C/wCY8/8AJ23zqeGP90P+GT/QmX1D+pH75OzZs2BDyzXP/J3+Xv8AmAf/AIjdZ1P
OWa5/5O/y9/zAP/xG6zqeEfRD/P8A93JM/wC8P9WH+5dmzZsCHlmuf+Tv8vf8wD/8Rus6nnLNc/8AJ3+Xv+
YB/wDiN1nU8I+iH+f/ALuSZ/3h/qw/3Ls2bNgQ8s1z/wAnf5e/5gH/AOI3WdTzlmuf+Tv8vf8AMA//ABG6zqe
EfRD/AD/93JM/7w/1Yf7l2bNmwIeWa5/5O/y9/wAwD/8AEbrOp5yzXP8Ayd/l7/mAf/iN1nU8I+iH+f8A7uSZ/
wB4f6sP9y7NmzYEPLNc/wDJ3+Xv+YB/+I3WdTzlmuf+Tv8AL3/MA/8AxG6zqeEfRD/P/wB3JM/7w/1Yf7l2
bNmwIeWaD/5O7zH/AMwCf8Rtc6nnLNB/8nd5j/5gE/4ja51PCP7vF/U/3xTL65+8f7kOzZs2BDs2bNirs2bNirs
2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNiqReZvLo1yK2ubWX6prGnSevpl9SvpyUoUcftRuN
nGbS/MaTSJputRjS9ZPw/VZWHCYjq9nKaCVT1oPiH7QGHuI3dnaX8DW19BHc277PDMiyIw91cEHEbe7n
XmvP4bfBWxskkcKNLM6xxqKs7kKoHiScJ38q6QxHp/W7ZQKCO0vry2j2/4rtp40/DFIvLWixmNpLX61JEe
Uct7JJeSK38wku3lau9Aa9NsVU49bk1OWNNBhF1bcgZ9SkqtsE2JEDUrOzA7FPgHdu2HWbNiqFv5NRjhDa
XbwXM/IAx3M726cd6nnHDcGvtx+nOS+Yfy5/MDX/NUXmprjSbee3eFraATXLKggIZFZvqyk1bc9M7JmxG
0hLrE2PJb2I6EUUv0uXXZFYa1a2luwA4NZ3Ek4Y78qrLbwcO1N2wwzZsVYtB5avNA1O+1PyyYTBqTetea
TdM8URn7zwzRpMYyw+0vpsD7ZU/la517VbLVfNDRNFpx9Sy0i2LSW6zH/d00siRtKw24/AoHvkqzYjav6P
Ly/HRTvfnz83Zs2bFUNftfpayNpkUM13t6UdzI0MXXcs8cczbf6u/tkU8maT530Wa7h11tNubO9uprx5LaWcS
xPMebKiSQBWXl4sKe+TTNiNiT3ivgp3Fed/Hl+liPl/yLZ6D5o1vzHFxJ1Mr9XjA3iDfHP7fHJvkU86eRPPvm
3XLLV0k0qyXTqfVIvXuJDUP6nJ2+qrWpA7Z1nNj/ADf6H0+VL/Ov+P6vNBaU2rtaL+m4raK9BIYWckksR
HZgZo4mHyofnkO1L8upbbzGfN3k+9TTNUfkbm1mQvaT8/t8whVl5mhald9+uT7Nj1EhsR3L0rmD3pJC/m2e
IxXMGn2MtABcwzzXYr3PovBafR+8OGdjavZ2yQSXEt1ItS9xOQXdmPIk8QqjrsFAAwRmxV5fq/5W6jqP5h
w+bo9RSOxE0NzLGeYuFaAKBHHQFSrcOvIUr0OdQzZsRtERHIXXxU7yMjzIA+Ts2bNirs2bNirs2bNirs2b
Nirs2bNiryz80f8AlMPIX/Mef+TtvnU8hfnLyhqXmLXvLOqWUsEcGjXP1i6WZnV2XnE9IgiOCaRnqRk0wx/
uwOvHM/A1SZfUD/QA+Nl2bNmwIeWfmj/ymHkL/mPP/J23zqeQvzl5Q1LzFr3lnVLKWCODRrn6xdLMzq7
LziekQRHBNIz1IyaYY/3YHXjmfgapMvqB/oAfGy7NmzYEPLPzR/5TDyF/zHn/AJO2+dTyF+cvKGpeYte8s6
pZSwRwaNc/WLpZmdXZecT0iCI4JpGepGTTDH+7A68cz8DVJl9QP9AD42XZs2bAh5Z+aP8AymHkL/mPP
/J23zqeQvzl5Q1LzFr3lnVLKWCODRrn6xdLMzq7LziekQRHBNIz1IyaYY/3YHXjmfgapMvqB/oAfGy7Nmz
YEPLNc/8AJ3+Xv+YB/wDiN1nU8heo+UNSvPzG0rzfHLANPsbVreWJmcTFmWYVRQhSn70dWyaYR9ER
3cX2yJTLeZP9GI+Ud3Zs2bAh5Zrn/k7/AC9/zAP/AMRus6nkL1HyhqV5+Y2leb45YBp9jatbyxMziYsyzCqKE
KU/ejq2TTCPoiO7i+2RKZbzJ/oxHyju7NmzYEPLNc/8nf5e/wCYB/8AiN1nU8heo+UNSvPzG0rzfHLANPsb
VreWJmcTFmWYVRQhSn70dWyaYR9ER3cX2yJTLeZP9GI+Ud3Zs2bAh5Zrn/k7/L3/ADAP/wARus6nkL1
HyhqV5+Y2leb45YBp9jatbyxMziYsyzCqKEKU/ejq2TTCPoiO7i+2RKZbzJ/oxHyju7NmzYEPLNc/8nf5e/5g
H/4jdZ1PIXqPlDUrz8xtK83xywDT7G1a3liZnExZlmFUUIUp+9HVsmmEfREd3F9siUy3mT/RiPlHd2bNmwI
eWaD/AOTu8x/8wCf8Rtc6nkL0zyhqVl+YurebpZYDYX9stvDErOZgwEIq6lAtP3R6McmmEf3eMdRGj/pim
X1yPeR/uQ7NmzYEOzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2Kuz
ZspmVVLMQqgVJOwAGKt5sJm81aF8X1e5a+4MY3GnwzXxVh1DCyjmpTv4ZS+a9DAZ7iWaxjWhaXUL
W5so6Hb7d5FCv44qnWbGxyRzIssTrJGwqrqQVI8QRjsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVd
mzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVd
mzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVd
mzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVS
vzD5g07yzpc2ram5WGOipGu7ySN9mKNe7N/ntke0vRNT80qmr+dF420tJLLy4p/0eJDujXY29aX2b4R4Vwk
vCfOP5qx6XMC+k+VohcvH+w92/EoWHfjyFP9U+OT7X9csfLmkXWsai3G3tk5FR9p2OyxpX9pjsMAIERM
9d4+URtfvKd+LgHSr953r3BMI444kWOJQkaiiooAAA7ADHEAih3Bzmfkuz1Dz7FL5q83gzafO7LpOiNX6os
SH+9ki+zK3IUBcHpXwoB/NTVpfJukLpWgSSWH6WK/VUtWaL6uYHT1PQ9Onph1ZRxWg+84ZWKBG8q
28z0KIgG65Dr7u5nN5pEmjs+q+W4xG4JkvNLT4YLler8E2WOfuHFOR2avUHVleW+oWcF9atzguEWSNvZ
hXfwPjgPy9aXVjoWn2l9PJc3ccEYuZ5mZ5HkKguWZySfiOBvLQEK6pYr/d2moTpENqBZQl1xFOwMxGEij
KN3wi78gRH9IRdiMuXEa+YJ/Qh/N/mpPLdvawW8YudW1OZbXTLRiQGkYhechG4ROQrl6j5YuNT0x4Z9
XvotUMbcL61uZrVUkYbUgt3jjKKegYE0713znOoan+l/wA8rG2lb/RNHRkWp+FSlu87ua7D4moT7Z06TzGx
QT2Ok3+oWnX61bpCqEA/aRLmeGVx3BRCD2rkaBxgn+OzfdHlH3dWR2nQ/hA+MjzDF/yxuvPvPU9M85R
StHZMqWl7cLxaQ7hgj0HqrQA8t/nnQ8K9D8xaP5jt3udJuRMImMc8RBSWJxsUlicK6HbuMNMkb2vnQ+Pm
xFb138u7ydmzZD/NX5h2Hk+ULq+laibd24RXsMcDwSNx5UVjcKwPsyjpgsMgCeTMM2FXlzzDp/mjSINa0z
mLafkAkoCyKyMVZXClgDt44rrms2Xl/SbrWdQLC1tE9SQIAXbeiqgJUFmJoN8Zem72pA3qt7TDNkJ8sfmZ
pvm65Nvo2kanIiMqz3Lx26wxcuhkf6wfDoAT7ZNsarmtuzZGv8b6Tc302m6JFca3d2xAuU09EaOMnaj3E7ww
A7dPUrlWPnnSLnW/8N3kVxpeskVjsr1UBkFOQMckEk0TVHSj9sRvVdeXn7lO1305+XvZNmwu13XNP8ua
XPrGqOY7S3A5lRyYliFVVXuSTTAvlbzVpPm/TP0ppDP6QcxyxSqFkjcAHi4BYdCDsSMRvddOanar68k7z
Zs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KsA8++ZNa0XzJ5RsNMufQttTu/Rvo/Tjf1E9SFePKRGZd
nP2SMn+cs/NH/lMPIX/ADHn/k7b51PDH+7B68cx8qTL6h/UB+0uzZs2BDAPPvmTWtF8yeUbDTLn0LbU7v
0b6P0439RPUhXjykRmXZz9kjJ/nLPzR/5TDyF/zHn/AJO2+dTwx/uwevHMfKky+of1AftLs2bNgQwDz75k1r
RfMnlGw0y59C21O79G+j9ON/UT1IV48pEZl2c/ZIyf5yz80f8AlMPIX/Mef+TtvnU8Mf7sHrxzHypMvqH9QH
7S7NmzYEMA8++ZNa0XzJ5RsNMufQttTu/Rvo/Tjf1E9SFePKRGZdnP2SMn+cs/NH/lMPIX/Mef+TtvnU8M
f7sHrxzHypMvqH9QH7S7NmzYEMA1XzJrVt+amjeW4bnjpN3ZvNcW3pxnk4WchvUKGQf3a9Gyf5yzXP8
Ayd/l7/mAf/iN1nU8I+iB/rf7spl9ZH9GH2xdmzZsCGAar5k1q2/NTRvLcNzx0m7s3muLb04zycLOQ3qFDIP7t
ejZP85Zrn/k7/L3/MA//EbrOp4R9ED/AFv92Uy+sj+jD7YuzZs2BDANV8ya1bfmpo3luG546Td2bzXFt6cZ5OF
nIb1ChkH92vRsn+cs1z/yd/l7/mAf/iN1nU8I+iB/rf7spl9ZH9GH2xdmzZsCGAar5k1q2/NTRvLcNzx0m7s3muL
b04zycLOQ3qFDIP7tejZP85Zrn/k7/L3/ADAP/wARus6nhH0QP9b/AHZTL6yP6MPti7NmzYEMA1XzJrVt+a
mjeW4bnjpN3ZvNcW3pxnk4WchvUKGQf3a9Gyf5yzXP/J3+Xv8AmAf/AIjdZ1PCPogf63+7KZfWR/Rh9sXZ
s2bAhgGk+ZNauvzT1ry5Pc89JtLRZre29OMcXIgJb1AgkP8AeN1bJ/nLNB/8nd5j/wCYBP8AiNrnU8I/u8R6m
O/+mKZfXIeY/wByHZs2bAhgGk+ZNauvzT1ry5Pc89JtLRZre29OMcXIgJb1AgkP943Vsn+cs0H/AMnd5j/5g
E/4ja51PCP7vEepjv8A6Ypl9ch5j/ch2bNmwIYBpPmTWrr809a8uT3PPSbS0Wa3tvTjHFyICW9QIJD/AHjdW
yf5yzQf/J3eY/8AmAT/AIja51PCP7vEepjv/pimX1yHmP8Ach2bNmwIYBpPmTWrr809a8uT3PPSbS0Wa3tvT
jHFyICW9QIJD/eN1bJ/nLNB/wDJ3eY/+YBP+I2udTwj+7xHqY7/AOmKZfXIeY/3IdmzZsCGAaT5k1q6/NP
WvLk9zz0m0tFmt7b04xxciAlvUCCQ/wB43Vsn+cs0H/yd3mP/AJgE/wCI2udTwj+7xHqY7/6Ypl9ch5j/AHId
mzZsCGAeQfMmta35h822Op3Pr22mXghsY/TjT009SZeNY0Utsg+0Tk/zln5Wf8pZ58/5jx/yduc6nh/hh5wgfnE
Jl/eZB3TIDs2bNgQwDyD5k1rW/MPm2x1O59e20y8ENjH6caemnqTLxrGiltkH2icn+cs/Kz/lLPPn/MeP+Ttzn
U8P8MPOED84hMv7zIO6ZAeY/lyh/wAb+fXlH7365GAT14F5iPwphZ+fdxdPaaFpMJIivLiRnANAzoERAf8
AkacPxD/hb8zJLyX4dO82QrEsv7KX0A+GNj25pWnicOPPvlD/ABfpEdvbyrBqNlKt1YTOCUEi/sPTfi39uR2
4cRIsR4RIf1NpfrTf7zIRVysxvl647fqT/S7CHS9NtNNt1Cw2sKQoo8EULnKPOgj80fmx5e8vIfUi0xRPdgfsmv
1hlPzWNPvzotjqHmO6tvQutINhfKAr3Es0MtqW6GSL0ZGmYdwronhUZGf8HX3l7zoPN+lW7arDdWzW+o
W4eNLr1mK1uIzO0UTcuO45LTt4ZK/3kZnoTK/6VGvgwA/dyiOsRH4WL+x6DJIkUbSyMFRAWdjsAAKkn
Cjywsj6c9/KpRtSnlvVUihEcrfueQPQ+kqVzS299rirFf25sdNNGmtJGR55u/pS+izxrHX7QV25dNh1OQABQb
AdBg5WevL4cz+hPOh3G/jy/SXz7plhFffnle216paL6zcyNGSQHCxF1Vx+0p2qOhz0FnHfM+nnyx+bWjeapB
w0zVHEE8/7KTtGbYhz0FQVb7/DOxYx/usY/mgxP9aJ/sWX97M/zqkPcXhF1fS+WPzxZbUmO21SWCO4iX
7Li5jQEkDwl+LO75xO10yXzb+dF5qtuC2m6JJH60/7PqQRiNYwfEyg/QDnbMY/3WO+e9f1P4Vn/ezrujf9ev
U7Ip54s7fUF0OxukEkFxqSRSoe6vb3CkfjkryN+bGVbny3yIFdXhAr4mGfBQJiD1lEf7IJBoSI6Qn/ALkvPfylu
5/LXmXW/IGoMapI09mW/aKbMR/rx8W+jJn5sI1jUBow+K20y1l1S/HYycHjs42/2XKT/YjIZ+blnceW/Meif
mBpy/FFIsN4F25FKlOX+vHyQ/Rk10SKabyzquv3iFLvXI5r1kb7UcJjKW0X+xiC19ycEyZYTI84RMT/AFoj0
H5bj3JAAyUOUyCPcfrH6PixT8gAP8O6o1NzeAE/KJP64ZfnT5mutC8tR2Ni/p3GrO0DSA0ZYVWsvH3aoX5
HC38gCP8ADuqLXcXgJHziT+mLfnroV3qXl+01W1QyDS5Xa4VdyIpQAZKeCsorks/TuqF+6gjDz+M69+9M
o/LPR7bRvJelJAgWS7hW7uHAFXknAerHvRSF+Qw5u/Leh32r2mvXdmkmp2IK2t1Vgyg16hSFanI05A07Y
U/lvqttq3kvSJbdwzW9ulrOo6rJABGQR9FflkoklihXnM6xqSFDOQoqx4qKnuSaDJ5P7yRHSW3u6V8GEPoH
mN/02gdd0PT/ADHpc+j6ohktLgDmFPFgVIZWVuxBFcC+VvKuk+UNM/RekK/pFzLLLMwaSRyAOTlQo6
AdAMFa7rmn+XNLn1jVHMdpbgcyo5MSxCqqr3JJpgXyt5q0nzfpn6U0hn9IOY5YpVCyRuADxcAsOhB2JG
QH8VeXF+1kf4b7zXvTvNmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq7NmzYq8s/NH/AJTDyF/zHn/k
7b51POWfmj/ymHkL/mPP/J23zqeGP90P+GT/AEJl9Q/qR++Ts2bNgQ8s/NH/AJTDyF/zHn/k7b51POWfmj/y
mHkL/mPP/J23zqeGP90P+GT/AEJl9Q/qR++Ts2bNgQ8s/NH/AJTDyF/zHn/k7b51POWfmj/ymHkL/mPP/J23z
qeGP90P+GT/AEJl9Q/qR++Ts2bNgQ8s/NH/AJTDyF/zHn/k7b51POWfmj/ymHkL/mPP/J23zqeGP90P+GT/A
EJl9Q/qR++Ts2bNgQ8s1z/yd/l7/mAf/iN1nU85Zrn/AJO/y9/zAP8A8Rus6nhH0Q/z/wDdyTP+8P8AVh/uXZs2
bAh5Zrn/AJO/y9/zAP8A8Rus6nnLNc/8nf5e/wCYB/8AiN1nU8I+iH+f/u5Jn/eH+rD/AHLs2bNgQ8s1z/yd/l7/A
JgH/wCI3WdTzlmuf+Tv8vf8wD/8Rus6nhH0Q/z/APdyTP8AvD/Vh/uXZs2bAh5Zrn/k7/L3/MA//EbrOp5yzXP
/ACd/l7/mAf8A4jdZ1PCPoh/n/wC7kmf94f6sP9y7NmzYEPLNc/8AJ3+Xv+YB/wDiN1nU85Zrn/k7/L3/ADAP
/wARus6nhH0Q/wA//dyTP+8P9WH+5dmzZsCHlmg/+Tu8x/8AMAn/ABG1zqecs0H/AMnd5j/5gE/4ja51PCP7
vF/U/wB8Uy+ufvH+5Ds2bNgQ8s0H/wAnd5j/AOYBP+I2udTzlmg/+Tu8x/8AMAn/ABG1zqeEf3eL+p/vimX1
z94/3IdmzZsCHlmg/wDk7vMf/MAn/EbXOp5yzQf/ACd3mP8A5gE/4ja51PCP7vF/U/3xTL65+8f7kOzZs2BD
yzQf/J3eY/8AmAT/AIja51POWaD/AOTu8x/8wCf8Rtc6nhH93i/qf74pl9c/eP8Ach2bNmwIeWaD/wCTu8x/8w
Cf8Rtc6nnLNB/8nd5j/wCYBP8AiNrnU8I/u8X9T/fFMvrn7x/uQ7NmzYEPLPys/wCUs8+f8x4/5O3OdTzln5W
f8pZ58/5jx/yduc6nh/hx/wDC4f7kJl/eZP68nZs2bAh5Z+Vn/KWefP8AmPH/ACduc6nnLPys/wCUs8+f8x4/5O3
OdTw/w4/+Fw/3ITL+8yf15IHV9IsNdsJdN1GP1IJaGoPF0dd1kjYbq6ncEYVW13rmhILXWIZdWtIxSLVbRO
c3AdBdWyfGz0/ahVuX8q5I82D3dUfoSV/N3leEhbrV7S0cjkIruZLeSh7+ncFG/DHDzPo0yq1hMdS5mkf6PRr
pSR/xZCGjUbUqzAV2rhxmxVJY01vU5Y5rquk2UbK4tI2WS5lpRgJ5E5RxrXqkZav89NsOs2bFUJqWmafrFl
Lp2p26XVpMKSQyCoPgR3BHYjcYVL5XkSIWkeuamliFCC0EsJogHHiLhoDdfT61ckGbH9PNb+xA6To+m
6FZJp+lW621slTxWpLMeruzEszHuWNcHZs2KuyKeY/Itv5mvILy+1nU4RayCazt7WSCKOGRRs6f6OzFvd
mJ+jJXmx6g9y/pSW+8s2WraH+gdZmm1GAlS885jEzFHEiktDHGvamy9Mfr2gjXbH9HHULvT7ZlaOZLEw
oZEYceDNLFKwFP5SMN82J3sHruVBqq6cmE+WPyz03yjcm40bV9TjR2Vp7Z5LdoZePQSJ9XHj1BB98mro
rqyOoZGBDKRUEHqCMvNid9juvLcMUt/IGk6beSXvl66u9CeY1nisJI/Qc+9vdRXEQp2oow3h0K1E0N3fSza
jdW+8M12ykI1KeokMSxQq/+UqA4aZse7y5eXuX9PP8AaluvaHp/mTSrjR9UQva3AAbgeLKVIZWVuxUiuB
vK3lTSfJ+mfovSA5iLmWWWZg0kjmg5OVVR0AGwGHebEbXXXmp3q+nJ2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bN
mxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV5Z+aP/ACmHkL/mPP8Aydt86nhBr3lDTfMWpaRql7LPHPo031i1WFkVGbkj
0lDo5IrGOhGH+EbQEevHI/CVUmW5B/ogfEE/rdmzZsCHln5o/wDKYeQv+Y8/8nbfOp4Qa95Q03zFqWkape
yzxz6NN9YtVhZFRm5I9JQ6OSKxjoRh/hG0BHrxyPwlVJluQf6IHxBP63Zs2bAh5Z+aP/KYeQv+Y8/8nbfOp4
Qa95Q03zFqWkapeyzxz6NN9YtVhZFRm5I9JQ6OSKxjoRh/hG0BHrxyPwlVJluQf6IHxBP63Zs2bAh5Z+aP/
KYeQv8AmPP/ACdt86nhBr3lDTfMWpaRql7LPHPo031i1WFkVGbkj0lDo5IrGOhGH+EbQEevHI/CVUmW5
B/ogfEE/rdmzZsCHlmuf+Tv8vf8wD/8Rus6nhBdeUNNvPNVn5vklnGoWMJt4olZBCVYSCrqUL1/eno2H+H
+GI7uL7ZEplvIn+jEfIUXZs2bAh5Zrn/k7/L3/MA//EbrOp4QXXlDTbzzVZ+b5JZxqFjCbeKJWQQlWEgq6lC9
f3p6Nh/h/hiO7i+2RKZbyJ/oxHyFF2bNmwIeWa5/5O/y9/zAP/xG6zqeEF15Q02881Wfm+SWcahYwm3iiVkEJ
VhIKupQvX96ejYf4f4Yju4vtkSmW8if6MR8hRdmzZsCHlmuf+Tv8vf8wD/8Rus6nhBdeUNNvPNVn5vklnGo
WMJt4olZBCVYSCrqUL1/eno2H+H+GI7uL7ZEplvIn+jEfIUXZs2bAh5Zrn/k7/L3/MA//EbrOp4QXXlDTbzz
VZ+b5JZxqFjCbeKJWQQlWEgq6lC9f3p6Nh/h/hiO7i+2RKZbyJ/oxHyFF2bNmwIeWaD/AOTu8x/8wCf8Rtc6
nhBaeUNNsvNN75uilnN/fwi3miZkMIUCMVRQgav7odWOH+EfRjj1jGj8yUy3lI99fZEB2bNmwIeWaD/5O7
zH/wAwCf8AEbXOp4QWnlDTbLzTe+bopZzf38It5omZDCFAjFUUIGr+6HVjh/hH0Y49Yxo/MlMt5SPfX2R
AdmzZsCHlmg/+Tu8x/wDMAn/EbXOp4QWnlDTbLzTe+bopZzf38It5omZDCFAjFUUIGr+6HVjh/hH0Y49Y
xo/MlMt5SPfX2RAdmzZsCHlmg/8Ak7vMf/MAn/EbXOp4QWnlDTbLzTe+bopZzf38It5omZDCFAjFUUIGr
+6HVjh/hH0Y49Yxo/MlMt5SPfX2RAdmzZsCHlmg/wDk7vMf/MAn/EbXOp4QWnlDTbLzTe+bopZzf38It5o
mZDCFAjFUUIGr+6HVjh/hH0Y49Yxo/MlMt5SPfX2RAdmzZsCHln5Wf8pZ58/5jx/yduc6nhBoHlDTfLmo6v
qVjLPJNrM31i6WZkZFbk70iCIhArIepOH+HpEd0Ig+8Cky3nM9JSJHuLs2bNgQ8s/Kz/lLPPn/ADHj/k7c51P
CDQPKGm+XNR1fUrGWeSbWZvrF0szIyK3J3pEERCBWQ9ScP8PSI7oRB94FJlvOZ6SkSPcXZs2bAh2bN
mxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bN
mxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bN
mxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bN
mxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bN
mxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bNmxV2bN
mxV2bNmxV2bNmxV2bNkU/MLzHJ5d8vSGyq2q6gwstMjX7Rnl+EMB/kDf50wE0NhZ5Ad5PIJAs93ee4dS
w/XrnzP5z1nW5fK2pXNjY+WovSthayMiXd8p9SRHCkBwApXf28c6B5R8ww+aPL9nrEXwvKvG5i/33Mnw
yJ9DdPbGeTvLsXlfy9aaSvxTqvqXkvUyTv8Ujk999h7ZFNOJ8j/AJgz6Q54aH5pLXVh/LHer/exjw5/xXJAUfD
u7Gx75jeX+m6e4MSbHHVUeX9A7D4jr8XpObNmwJdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmz
ZsVdlMyorO5CqoJZjsAB1OXkE/MzVrr6nZ+UdIYjVvMUn1ZCvWO3/3fKfbjt8q+GA3sBuSaHvKRXM7Abk
+Q5sRvNV8260uqfmJo19cx6TpN0i2GlJI6wXVpbmlzJJGDxblWtaeI7DOu6VqdrrOm2uqWTc7a7jWWI96M
K0PuOhxPStGsdI0e30S2jH1O3hEAQivIUoxbxLbk5CPI8snlTzJqX5fXbH6qSdQ0Bm/at5CTJCD4of1NkhVm
A3AFxPfQ9Xz+r5sTZHGRRupDuB+n5cno+bNmwJdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZ
sVdgbUL620yxuNQvHEdvaxtNK57Kg5HBOc68/3EvmPWtL/AC8sXIW7YXutyIfsWcRqEJ/yyP1eOA2aiOcj
Q8u8/DmkVuTyAs/q+PJjMGr+bbCKz/M6/vbptIvb1hdaKZHMEOnzfuoZVirx5Kd6gb7Huc7RFLHPEk0TB45
FDo43BVhUEYEvNIsL3SJdEliAsZYDbGIbAR8eAC+FB0yHflpqV1aJf+R9XflqXl+T04WP+7bNt4ZF9gDT5
UyQreA/h3j38PIj3jn8WJuhI8yalXKzuD+j5M/zZs2BLs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirsKPM+v
W3lnQ7zWrndbZCY4605yH4Y4x/rMQMN85trh/xt58tPLKVfRvL3G+1en2JLg/3EDeNP+avDBVkRBq+vdEf
UUigDIiwOneeg+JSjRrzzT5R1HQtZ80alc3en+ZA0N9BcSM0dlczN6tv6asSEHEgEDpv7Z2DCXzX5fg8z6Be
aNNRTOlYJD+xKvxRv9DD7sjHlnX9U17yJqtiSy+aNJt7nT549vU+sxxukMn+yIG/jXJXdiq4dx/UP/En7wxO1
SO/Fsf6/f8R9z0HNmzYEuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2
KuzZs2KuzZs2KuzZs2KuzZs2Kuzmeu8v+VtaF+nv+OZ9Xk/QVPsfXP2/Ur+14f7HNmxj/eQ95/3J5efcp+if9X
9I+zv8npmc8/OL6r/AIZt/tfpb67B+hfS/vPrPL9n24V/DNmwHnHn9UeXP6hy82UeZ5cpc+XLr5d7OtP+u/ULb
9I8PrvpJ9a9KvD1eI58a9uWCc2bJS+o8uZ5cvgwj9I58hz5uzZs2BLs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs2bNirs5
npHL/lb2rfp/wD3t+pr/h//AH39Vr+84V/b61/2XbNmxj/eD+rP/c9PP9Fqfol74/7ofY9Mzmn5oV/THlT9D/8AKT
/Xf9A8PQp+/wDWpvw6V9q5s2I+vH/Xj7+f4vyT/DP+pL3cnpQrQcuvenSuXmzYodmzZsVdmzZsVdmzZsVd
mzZsVdmzZsVdmzZsVdmzZsVdnM/y55f4r83fpv8A5SX6yvqfy/U6fufR/wAnp9HHNmxj9Z/qS+8cv0+Sy+j/A
D4/p5/jnT0zOZ+ZOX/K1fLv6Bp+lfq8n6YrX0/qNfh9Sn7X2uPvxzZsY/3kPef9yefl3+Sn6J/1f0j7e7zemZs2bFX
Zs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFXZs2bFVK6+sfVpvqnH6zwb0PUrw9Sh4cqdq9c57+Tvo/ofU/r
PL9P/AF+b9OepTn63I8en7NOnvXNmxj9U/wCoP90OX6fgsvpj/X/3p5/oej5zOx5f8rh1D9A0+q/Uk/xFWvD1/
wDdXCn+7Kcf+GzZsY/3kfdL/c9fL9iy/u5/5v8Auhy83//Z
/9j/4QAYRXhpZgAASUkqAAgAAAAAAAAAAAAAAP/sABFEdWNreQABAAQAAAA8AAD/7QAsUGhv
dG9zaG9wIDMuMAA4QklNBCUAAAAAABAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAA/+4ADkFkb2JlAGTAA
AAAAf/bAIQABgQEBAUEBgUFBgkGBQYJCwgGBggLDAoKCwoKDBAMDAwMDAwQDA4PEA8ODB
MTFBQTExwbGxscHx8fHx8fHx8fHwEHBwcNDA0YEBAYGhURFRofHx8fHx8fHx8fHx8fHx8fHx8fHx8f
Hx8fHx8fHx8fHx8fHx8fHx8fHx8fHx8fHx8f/8AAEQgCsgJYAwERAAIRAQMRAf/EANAAAQACAgMBA
AAAAAAAAAAAAAAGBwQFAQMIAgEBAAIDAQEAAAAAAAAAAAAAAAMEAQUGAgcQAAEEAQ
MCAwQECAkIBgcJAQEAAgMEBRESBiEHMUETUWEiFHEyFQiBQlJiI7N0NpGxcoKyM3MWN6GSQ5
MkNVUX0lNj0zQY8MHRosOUdfHCg+NUZCWFVoQRAQACAQIDBAYIAwYFBAMAAwABAgMRBCE
SBTFBUQZhcbEiMhOBkaHB0XIUNPDhQlKCsiMzU/FikqIWwuJDFdJjc4MkNf/aAAwDAQACEQMRAD8
A9UoCAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgI
CAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgI
CAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgI
CAgICAgICAgICAgICAgICAgICDR8l5txjjRgbmroqvshxgZse8uDNNx0Y13hqPFeL5Ir2thsul7jda/Krzcvb2R7
WVx/keG5Dj/tDEWRaqbzGZA1zdHt0JaQ8NPmFmtotGsId5ssu2vyZY5bdrjkHJcJx6iL2YtNq1nPEbXkOcXPI
JDWtaHOPQexLWisaybPZZdzfkxV5rdrF41zjjHJXTswtz5l9YNdOzZIwtD9Q0/G1vjoVimSLdibfdL3G10nLXl
5uzjE+x08i7icP47dbRy98V7bmCQQiOSQ7HEgE7GuA10KxbLWva97Po253NOfHXWvZrrEe2W4xOWx+W
x0GRx0wsUrLd0MzQQHAEg9HAHxC9xMTGsKW4298N5peNLV7Ydl69UoUp7tyQQ1azHSzyu10axo1JOn
uSZ0ecWK2S0UrGtrTpCP4LuXwrO5FmNxmRE92QOMcRjlZuDBudoXtaOgGq8Vy1mdIlsd30TdbenPkppW
PTE+yW3z3IMRgce7I5awKtNrmsMhDnfE46NADQ4nX6F6taIjWVPabPLuL8mOOazB41zri3JZZosNdFmW
u0Pmj2SRkNcdAfja3Xr7FiuSLdixvelbjaxE5a8sT2cYn2N8vbXI9yPuBxHjlqOpl8g2vZkb6jYQx8jthOgcRG12
munmvFsla9rZbLpG53NZtiprWO/hHtbbE5XH5bHQZHHTCxSst3QzAEBw1I8HAHxC9RMTGsKe4298N5pe
NLV7YaHK9z+CYrITY+/lmRXK52zRBkr9rtNdCWMcNevtXictYnSZbDb9C3makXpSZrPZxj75Yn/OTtt/xlv
8AqZ/+7WPn08U3/je+/wBv7a/i7ou7Pb6WvYsR5djo6rWvnPpzAhr3BjdAWan4nAdE+dXxeLeX97FoicfG3Zx
j1+LL473D4fyK46licg2e21hk9FzJI3FoIBI3tbrpr5LNctbdiHedH3O2rz5KaV8dYn2JGpGsaPkvNuMcaMDc1db
VfZDjDHte9zg3TU6Ma46dfNeLZIr2r+y6XuN1r8qvNy9vZHtd/HOU4LkdN9zDWfmq8bzFI7Y9mjwA7TR4af
BwWa3i3Y8b3YZttaK5Y5ZmNe77m1XpTEBAQEBAQEBAQEGLlMnRxePnyF+UQU6zDJPKQSGtHno0Er
EzERrKXBgvlvFKRra3YwONcx45yWOeTC2xabWLWz/A9haXglvR7W+OhXmt4t2LO96bn2sxGWvLzdnZP
sdXJOdcV41LDDmbzas1hpfFHskkcWg6F2jGu0GvtS2Ste172XStxuomcVeaI9Ue1uKVytdpwXKr/UrWY2yw
yaEbmPG5p0Oh6gr1E6qOXHbHaa24WrOkozm+6nBMNYfWt5Rj7MZ0khrtfO5p9jjGHAH3EqO2asd7a7Xo
G8z15q0nlnvnh7XTiu7/AG+yU7YIsq2CV50Y2yx8AJP5zwG/5UjNWe97z+Xd7ijWaax6JifZxTIEEAg6g9QQ
pWkRPId1uAY+9PRt5Zkdqs8xTxiOV217To5urWEdCo5zVjhq3GHoG8yUi9cfu2jWOMfi6Wd4e3D3tY3Ms3
PIa3WKcdSdB1LFj59PFJPlzfRGvy/tr+Leci5Vx/jleKxmbjakU7/TiLg5xc7TXQBgcfBe7Xiva1+z2Gbc2muKvN
Mdv8S0P/OTtt/xlv8Aqp/+7Xj59PFsP/G99/t/bX8W247zvifIrMtXDZBtqxCz1ZIwyRhDNdu742t16leq5K27FTe
dJ3O2rFstOWJ4d33N8vbXItmu53B8Lkpcbkcm2K7Dp6sTY5ZNu4BwBLGuGuhUdstYnSZbba9D3eekZKU1r
PZxiPbKQ47I0slRgv0ZWz1LLBJBM3XRzT4Hr1XuJ1jWGuzYb4rzS8aWr2wyFlEx8jkKWNoz370ogqVmGS
eZ2ujWt8T06rEzpGqXDhvlvFKRra3CIRP/AJydtv8AjLf9VP8A92o/n08W3/8AG99/t/bX8W5wXNuJ56QxYn
KQWpgNTC0lsmg89jw12n4F6rkrPZKlu+l7nbxrkpNY8e762bms3i8JjZcllJxXpQ7fUlIc7QucGt6NBPUn2L1a0
RGsoNrtcme8Y8cc1pdHHOU4LkdSS3hrQtQRP9KRwa9ha8AO0IeGnwIWK3i3Yk3uwzba0Vy15ZmNe77m1
XpTaXkvM+N8abXOauCr80XCAbHvLtmm7oxrvDcF4teK9q/sumZ91r8qvNy9vZHtbLG5GlkqEF+jKJqllgkgl
AIDmu6g6EAr1E6xqq5sNsV5peNLV4SyFlE1uf5HheP0Rey9ptSqXiMSODnavdqQ0BocT4FebWisaytbTZZdx
fkxV5rdqO/85O23/GW/6qf/ALtePn08Wy/8b33+39tfxbLA9w+HZ+/8hickyzc2GQQ7JGEtbpqRva0HTVZrlrad
IlW3fR91t6c+SnLXx4fdKRKRrEaz/cfhmAv/AGflciILga17oRHJIQ131ddjXAaqO2WtZ0mW02nRd1uKc+Om
tfHWI9stzh8xjczjocjjZ22aU4JimaCAdCWno4AggjTqvdbRMawpbnbZMN5pkjltHc4zOaxeFx0uRylhtWlDp6k
ztSAXENA0aCSST5Ja0RGsm222TPeKY45rT3IyO8nbYn/fLP8AVT/92o/n08W1/wDG99/t/bX8W/wfKeO56N
z8PkIboZ9dsbvjb/KYdHD8IXut4nsa7dbDPt50y0mvr/F0cl5rxnjXoDNXBVNrd6Ddkjy4M03H4Gu8NwWLZIr
2pNl0zPutflV5uXt4xHtbShfqZClBepyCarZY2WCUAgOY4ag6HQr1E68VTNitjvNLRpas6S1nJOZ8Z402E5q6
2qbGvos2ve523xO1gcdBr4rza8V7VvZdMz7rX5Vebl7eyPa6slzzieMxdLKXcg2KhkQDSm2SO9QFu7o1rS4dP
aEnJWI1l6wdJ3OXJbHSmt6fFHDg1X/OTtt/xlv+qn/7tefn08Vv/wAb33+39tfxP+cvbYeOZb/qp/8Au0+fTxZ/8a
33+39tfxbbPc64pgW1XZXIMrC4wyVvhe8vYNPiAY13T4h4r1bJWO1S2nStxuOb5dObl7ez72p/5ydtv+Mt/wB
VP/3a8/Pp4rn/AI3vv9v7a/ikPH+S4PkNJ93D2hbrMkMT3hrm6PABI0eGnwcF7reLdjXbzY5dtbky15baa/xo2a9
Kii/vIf7wwX9lY/pRqnuu2Hf+S/gy+uv3pR93z9xZv2+b+hGpNt8LVecP3cfkj2yhX3hORC3yCnhIn6xY2P1Zw
P8Arp/AH+TGB/CotzbWdG88n7Pkw2yz23nSPVH8/YnPYjjX2XxD7SmZttZh/r9fEQM1bEPw9XfhU23rpXX
xaHzXvfm7n5cfDjjT6e/8PoVv3+/f0fsUP9KRV9x8TpvKP7P+/P3Lf7P/AOG+E/spP1z1aw/BDjPMf77J64/ww
2HcT9xc9+wz/wBAr1l+GVbo37vF+evtUD2T/wASMZ/IsfqHqlg+OH0XzP8Asb+uv+KFs9/f8P3/ALXX/jKs7j
4XHeUv3n92yE/dx/3/AJj9kj/WFRbXtlvfOf8Ao4/zT7Fxcw5VQ4vgbGWuHX0xtrwg6Olmd9SNv0+fsHVWb3
isauK6bsL7rNGOvf2z4R3y8nZnMX8zlLOUyEnq27Ty+R3kPINaPJrR0AWttaZnWX2HbbamDHGOkaVq9N9
of8N8H/ZP/XPWww/BD5V5i/fZPXHsh557kHTnnID7LspVLL8UvpPRf2eL8kLOpfd3xdmlXsHNWGmaNkha
IoyAXNB08fep420eLlcvnHJW01+XXhPjLeYDsXhMVHk45b811mSqOplsjGNEe5zXiRu38ZrmAhe67eI1a/d
+asuWaTFYryW5u3t7tPtUhUsZbhXMWyOaW38PZLZWDoJGjo4fyZIz0+lVI1pb1O9yUx77a6f0ZK8PR/wl6
yxmRq5LH1shUf6la1G2aF482vGoWyidY1fHs+G2K80twtWdJeYO6/JHcg5vdlhcZK1Q/JUw3rqIiQ4t/lyFy1+
a3NZ9W6Bsv0+0rE8LW96fp/CHoXt7xlvG+JUMY5oFkM9W4fbPL8T/AOD6v0BXcdOWuj5v1jffqtzbJ/T2R6
o7PxSNSNYICAgICAgICAgIIp3V/wAO89+zH+kFHm+GW36B+9xfmQD7uc0MNHkUsz2xxsfWc97yGtAD
ZNSSVBtuyXR+c6za+KIjWdLfcieemf3G7rCtTcZKEkra0UjfBtSDrLL9DvicPpCjt79242lY6b07mtwvpr/ensj2
LH738pn49xiph8W41psjrCHxnaY60LQHhunhu3Nb9Gqnz35Y0hzHlfYRudxbLk96KcfXaf4mWg7UdoMFks
DDnc/E60bmrqlPe5kbYgS0OdsLXOc7TXx00XjDhiY1lsfMHmLNizThwzy8vbPbOv0+Dt7qdn+PUOO2M3gI
XVJaIElirvc+OSLXRxAeXFrm66+OiZsMRGsPHQfMebJnjFmnmi3ZPZMT9DZfd/5RbyGFuYW3IZXYtzHV
XOOrhBLrozU+THNOnuK9ba+saeCt5v2FceWuWsafM119cd/0q3hxNHL947GMvsMlO1lbTJmBxaS0Okd9Z
uhHUKDlicmk+Lp7bi+HpkZKcLVxV0+xcbOyHbpkjXihLqwhw1sTEag6/lK1+no4mfNG9mNOaP8Apj8EK+
8jeHzGDog/UZPYcP5RYxv9EqLdT2Q3vkvF7uS/5Y9stzhez/C5OE1MhdovfkpMe2xLJ60rR6jot+u0ODehPsX
quGvLqo7rzHuo3VqUt7nPpHCOzXTwRH7up15feJ8Tj3fro1Ftvibnzl+2r/8A0+6V/ZK/Xx+Ps37LtterE+aV35s
bS4/xK7M6Rq+d4cVsl4pXttOn1vLFXCZXl0PKOTO3GSkPnZGga7nSybnM/mRBx/AFrorNtZfWsm6x7OcO
3/te79Udv0zotj7vnIvnOO2sJK/WbGS74AT19Ccl3T+S8O/hVnbW1jRx/nDZcmeuWOy8cfXH8tFrqy5BFu6X+
Hme/ZXfxhR5vhlt+g/vcX5lTdkOF8Z5JWzDs1RFt1aSBsBL5GbQ9ry76jm+Og8VWwUi2ursPNHU8+2tjjFbl5
onXs9Hij3NMNT453IZS4tI8vglrvqsY8vfHYeR+iDupPl0Pt0K8ZK8t/dbLpm5tudjN9xHbFte7Wviujvbr/y3yOv
jvr6/69itZ/glw3lj99T+9/hlGOwGXxVLjWRjuXYK0jrpc1k0rIyR6TBqA4hR7aYiJbbzdt8l89JrW1o5O6Jnvlbta
5UtM9SrPHPH+XE5rx/C0lWYnVxl8dqTpaJifSpf7yXjx/8A/wCr/wCEqu67nceSv/l/u/8AqWP2y/w/wP7HH/Ep
8Xww5nrn7zL+eUmUjVKe+8fd24nDUges1iSYj3RR7f8A4qq7qeEO18l4tcmS/hWI+uf5O3t92j4ZlOG4vI5Wk
+W9biMsrxNKwEOcSz4WuA+pos48NZrEy8dX8w7rFur0x20pWdOyPw8UI7HtDO5TGN6NbBaa0e4aAKHb
/G33middhr6avSM00UML5pXBkUbS+R58A1o1JP4FffMa1m0xEdsvLrMbke4PIeTZiIuHoQTXo2+OoYQ2C
H8LG/5FrtJvMy+rzmp07DhxT32iv/5T9ae/d15H6lXI8fld1hcLlQH8h+jZQPodtP4VPtrdznvOWy0tTNHf7s/R2f
x6Eo76f4dXP7av+tapNx8LVeVf3tfVb2IT2b7fcT5Jxm3bzFL5izHbfCyUSSMIYI2OAAY5o8XFQ4MdbRxb3z
J1jc7XPWuK2leXXsie+fGERylSTg3dD5fD2HubSsweiSdXOinDHOhfppu+F+0qOY5L8G5wZI3/AE/myx8VZ
19ca8Y+rVMvvJf+JwH8i1/HEpd13NJ5K+HL66/+pYXFcxQw3bDFZO/J6VSrjoXyO8+jBo0Dzc49APapqWiK
RM+Dm9/tr59/fHSNbWyT7XnLmHJcpyfMz5u61zYpXGKrH4sjjZ1ETT4agOBd7zqqN7TadX0zp2yx7XFGK
nbHGfTM9/4L+wPDOP8AKO3nGYczXdOytUikh2yPjIc6MA9WFvkrtaRasavne76lm2m9zTinTmtOvCJ7/Sq3
vRwvj3F7eKjw0DoGWo5nTB0j5NSxzA365dp9YqtnxxXTR1vlnqebd1vOWdeWY04RHbr4J7xPs9wLJcXxV
+3SkfZt1IZZ3CeZoL3sBcdA4AdT5KemCsxEue6h5j3mLcXpW0ctbTEe7Hj6kW+8VFHBksDDENscVSVjG+
xrXsACi3PbDbeTbTbHlme2bR96Y8a7RdvrvHcXcs43fYs1IJZn+vMNXvjDnHQPAHUqWuGsxHBpN75i3tM
961v7tbWiOEd0+pNuOcXwfHKL6WHr/LVpJDM9u5zyXuABOry4+DQpq0iscGi3u+y7m/PlnmtEafxo2q9Kai
/vIf7wwX9lY/pRqnuu2Hf+S/gy+uv3ohxHuxnuK4KXEY2vWcJZXzixMHue1z2tb0aHNadNvmoqZprGkN11H
y/h3eaMuSbcIiNI9DH4XgY+act2ZnKxwPsy+tZMriJ7LidXMh6bdx+noPAFKV57cZSdT3c7Hba4qTPLGkadlf
TP8et6orwQ14I68DBHDC1scUbega1o0aB9AWxh8kvebTMzxmXnLv8Afv6P2KH+lIqG4+J9M8o/s/78/cxuN9
6+ScewlXDVKtKSvTaWxvlbIXkOcX/Fte0eLvYsVzzWNE298sYNzltlta8Wt4aaex3ZnvryjL4m5i7FSi2C7E+C
R0bZQ8NeNCW6yEa/gWbbiZjRHtvKu3w5K5K2vrWde7u+hh9k/wDEjGfyLH6h6xg+OE/mf9jf+7/ihbPf3/D9/
wC11/4yrO4+Fx3lL95/dsg/3dpY4s3m5ZXBkcdNjnvcdA1okJJJPkFDtu2W/wDOVZnFjiO2bz7Gg7hctyHPuW
Q0cUx0tKOT5fE1h09Rzjo6Z3s3afgb+FeMl5vbg2HR+n06ftpvk4WmNbz4ej6Ptlru43FoOL5mniInepJHRhktTf
8AWTvc8vcPd5D3BectOWdFro2/nd4rZZ4RN50jwiNNF/dof8N8H/ZP/XPV3D8EPnXmL99k9ceyHnjuT+/XIf
2yVUsvxS+ldE/aYvyQ9WYb/dFH9ni/oBbGvY+Q7n/Vt+afay1lCpP7wXD/APw/KqrPDbWyWns8IZD/AED+
BVNzT+p3flDqPbt7T/zV++Pv+tp+A9zXYft5nMZLLpdos3YfU9T8y7Ztb/ZyO3/QV5x5dKzC71fofzt7jyRHu3
n3/wC7x+2ODSdm+MfbvNK8kzd9PGD5ywT1Bc0/omn6X9fwFeMFNbL/AJk336fazEfFk92Pv+z2vT62D5QI
CAgICAgICAgICCKd1f8ADvPfsx/pBR5vhlt+gfvcX5lCcB7bZDmVXIvp3o6jqRjaY5Wuc2QyBxGpaemm32F
UseKbavonVutU2VqRas25tezu0b3tTyN/DuYzcdzFKGJ9qb5Se3tHrRS66Mb6n40Tnafwgr3hty20lruv7KN7tY
z4rTPLHNEd0x38P7UfybX7yEMov4Kbr6RisMB8twcwn/IV63XbCp5LtHJljv1r96zO2FiKft/gnxEFrajIzp5Oj+
Bw/wA5pVjFPuw5brtJrvcsT/an7eL77l2oa3Ac7JMQGuqSRjXzdINjR+FzgmWfdljomObbzFEf24n6uKr/ALt9a
U5LOWdD6TYYIifLc5z3fxNVfaxxl1fnS8cmOvfrafY0OB/x2/8A7e1/8ReK/wCp9LYbv/8A5H/+Kv3PSavvl7z
f3esSci7ntxNU+oYvl8bGB1/SPduf/A6Tr9CoZp5r6Pp/l2kbbp/zLcNea/0d3segb8EdfA2YIxpHFVexg9zYyArs9
j5xitNs0TPbNo9qh/u6fvdd/wDpzv10ap7b4vofQfOX7av/APT7pTrv7yL7P4lHionaWMvKGOA8fQi0fJ/Cdrfwq
bcW0rp4tB5S2fzNzOSezHH2zwj70R7a9xOBca4k/F5EWJLlx8kl8Mh3MIf8AZu1GoEYCixZa1rpLc9b6NvN1
ufmU5YrWI5eP06/WjHa7kFbA9wq7oJXHF3JH0S942kwyu0hc4eRDgwleMVtLehteu7O242U6x/mVjm+mO3
73qJbB8nRbul/h5nv2V38YUeb4ZbfoP73F+ZRnbLt1Z5fDkXw5Z+MFN8TXNYxz9/qBx1Oj4/DaqeLFzd7vuu
dZrs5pE0i/Nr9Gn0S+s9x/kfazkdK/XsQXDOHurWHxAh20j1GPY/cWO+IfE12vXxS1ZxzqxtN5g6tgtS0Wrp2x
r9U8O31TCzO5GbizvZh+XjYY23WVZTGeu1xmZubr7nahWMttcerlei7Wdv1T5U8eWbR/wBsoD2t7V4TmO
GuXr9mxBLXsegwQ+ntLfTa/U72u66uUOHDFo4ui6917LsstaUrWYmuvHXxn0tZyrC5jtfy2A4nIPcHRts15fq
b2bi10UzAdrhq3/7F5vWcduC3sNzi6rtp+ZTv0n0T41lKe/10X8bxS8G7BahmnDPZ6jIXaf5VJuJ1iJanyji+XfPT
+zMR9U2Wh2y/w/wP7HH/ABKxi+GHJ9c/eZfzykykap547+5J2R5pUxNb430q7Itg6/p7Lt2n07dio7idbaPpXlL
D8ra2yW/qtr9Ff4lfWExzcbhqOPb4U68UHT/s2Bv/AKldrGkaPnm6zfNy2v8A2rTP1y89dkv8TR/ZW/41RwfG
+k+aP2H01Wr3r5F9kcHsQRv22so4U4tDodjxrKf8wEfhVnPbSvrcj5Y2fzt3Ez8OP3vw+1XPaXuDwviWFtRZ
L5h2Ruzb5vSh3tETBtjbrqPa4/hUGHJWscXS+YOkbreZazTl5Kxw1nv70Z4vyPG4HuRFlca9wwzrb2De3a4V
LB2kOb+YHa/gUdLRF9Y7G132yvuNjOO/+ry/91fx+9dPfMg9ubhHh61f9a1W9x8LhvKv76vqt7FU9vL/AHW
gw08PEKwlx753GWXZC4tmLGg9ZXD8Xb5Ktjm+nuuv6xh6dbLE7mdL8vDjPZrPglnB+zvIpuRs5FzGVvqR
zfM/LbxLLLMDua6VzfgDQeugJ9nQKTHgnXWzT9U8yYK4PkbWOExy69kRHo73R95L/wATgP5Fr+OJN1
3JPJXw5fXX/wBSL385luZQca4RhQTXq14GTeIa+dsY9SR//ZwjX8OvuUU2m2lYbbFtceynNu8vxWtbT8uvC
I9Nv472070cbx/G8RxfEUR+igZaL5CNHSSO9Ivkd73H/wBi9Z6xWIiFPyzvb7nLmy37Z5foj3tIXF24/cPAfsM
P9AK1i+GHFda/eZfzyq77yP8A4/Bf2Nn+lGq+67YdZ5K+DL66/etXgH7kYH9gr/qwrOP4Ycj1f93l/Pb2ql+8gd
MzhT/+2n/ptVbddsOx8l/6WT80eyXZhewk2Rw9HIDkMkIuV4p/SEBIZ6jA7br6o1019iV2+sa6vO582xiy2p8q
J5bTHxeE/lXBxbBnBceo4g2HWzSj9M2HDaX9SddNXaePtVqldI0cVv8AdfqM1sunLzTro2q9Kii/vIf7wwX9l
Y/pRqnuu2Hf+S/gy+uv3tr2R41x7L8GsHJ42tce67MwyTRMe/aGR6API3Dx8ivWCkTXjCp5o32bDu4+Xe1fcj
smfGe5WncziH90eVvq1HPbSmDbWOk1O5jSfq7vHWN46Hx00UGWnLZ1PQ+o/rNvzW+KPdt/Hph6B7Z8q
PJuIU78rg67EDXvf20XQu/njR34VdxX5q6vnPXNh+l3NqR8E8a+qfw7FMd/v39H7FD/AEpFU3HxO38o/s/78
/ctDtRx/A2u3uGns42rPO+OQvlkgje9xEzx1c5pJVnDWOWODlOv7zNTe5Ire0RrHZM+EM7nvHOPQcKzk0G
LqRTR0pnRyMgia5pDDoQQ3UFZyVjlngr9J3ua26xxN7TE3j+qfFSXZP8AxIxn8ix+oeqmD44d55n/AGN/7v8
AihbPf3/D9/7XX/jKs7j4XHeUv3n92zz5Qzd2hj8jTrO9OPJsZFaeOjjFG4vLAfY4/W93RUotpD6Pl2tMl6Wtxm
kzMeue/wCheHY7t6cZSHJclFpkLrNKMTh1iru/H6+DpP6P0lW9vj04y4LzT1j5t/kY59ys+96bfhHtQjv7+/w/Y
oP6T1DuPib/AMpfs/78/cuDtD/hvg/7J/656tYfghxXmL99k9ceyHnjuT+/XIf2yVUsvxS+ldE/aYvyQ9WYb/dFH
9ni/oBbGvY+Q7n/AFbfmn2stZQsTMYqnlsXaxlxm+rbjdFK33OGmo948QsWjWNE223FsOSuSvxVnV4+zO
Mfi8tdxskjZX0ppIHSsOrXem4t3D6Vq7RpOj7Tts8ZcdckRpzRE/W9E9j+LnD8OZdmZtuZdwsv1GhEWmkLf
834v5yvbemlfW+a+aN987dTSPhx+79Pf+H0LDU7mhAQEBAQEBAQEBAQRvuTSt3eC5qrThfYsy1y2KGM
Fz3HUHRoHiVHljWstp0XLWm7x2tOlYt2yhP3f8JmcXVzf2lRnpetJX9H5iN0Zfta/dtDgNdNQottWY11b3zdu
sWW2P5dq20i2uk6+DT98uC5ixyCtnMNRntfNRCO38sx0jmSw9GPIaCRuaQNfzV43GOddYXfK3VcVcM4ct
q15Z4azprE9sfX7UvzfFb3Pu3OObkInY/kEUbZo/mGlpbOwFjw9um4Nl01/gKltSb049rTbXf06fvr8k8+GZ04f
2e2NPTCt8Dku7fb4S49mHlsUS8u9F8L7EIefF0UsJ6a/T+BQVm9OGjp93h6b1HS85Ii/jrFZ+mLPvNWe7ncR0
NGTFPqY9rw/wBP0n1q+4eD5JJjudt8gP4EtN78NHnbU6b03W8Xi1/XFreqIjs/jiuPt9wmrxHAMxzHie1I71rtk
DTfKQB8I/JaBo1WsePljRxXV+p23mbnmNKxwrHhH4qkwvF+Sx96TfkxdplEZOzMbToniL03eptfv026HUea
rVpPzNdO92O63+CelckXrz/LrGmvHXh3LP7q8synF+LfaWMERtOsRwAzNL2hrw4kgAt6/CrGa81jWHKdA
6fj3e4+Xk15eWZ4ehQvFYudV8rHynG4WfKTvdJJFbkryzxukeSHyAs26uB18+ip05tdYjV9C39tpbHO3yZIxx
w4RaInTujj3JvY5/3unglgk427ZKxzHaUbGujhodPjUs5Mng0NOkdKrMTGbs/56/ggmBy/Le32V+a+QNS1ag
MTY78L2h0W9pJaNWHxb4qGtrUl0G72+26jj5ebmrWdfdmO3T6U07k4PlfLu4latHjbTcZEIKsdv0n+iGP0km
l36bdNXHrr5KbLW1rdnBo+i7rb7PZTab1+ZPNbTXjw4VjT+O1a7e23Amta37BpHaANTC0k6e06Kx8qvg5Ce
tbyf/lv9apu8PbSzUy9K9xfEyGpPFsmhoxFwimiOoftYPh3NcPwhVs+LSeEOw8udbrfFam4vHNE8JtPbE+vw+
9dHFb1+/xvHW8jXkq35YGfNQTNLHtkA0dq09RqRqrdJmYjVw+/xUx571pMWpFuEx4MLuJRuX+D5qnSh
dPamrPbFCwauceh0aPMrGWNayn6Nlrj3eO1p0rFu1SPCLndDh8dyPG8ZsTC65jpTYqzkgxggbdhZ+UqeOb17
Id51TH0/ezWcmascuvZavezMnxjux3Dy9eXMUfsytACxjpmejFCxxBeWxuLpHuOn/2L1NL3nigwb7p3Tccxit
z2nw4zP09kQsXuBxSeHtTJx/C15Lb6kdaOGJg3SPEUrC520eJ6Fx0U+SnuaQ5rpG/i3UYzZZivNNtZ7o1iVZ8
LyndXiWPno43jE00diX13Onq2HODtoboNpYNNGqvjm9Y0iHU9TwdO3l4vkzRE1jTharJj7fdx+e8iZkuUQn
HVPhZK+QCMthadfTghBLuup6u+lZ+Xe86yinrGx6fg+Xt557ejjx8bT+CQd+ON5W5X4/Fh8dPbgptnjLa8bpP
TbpEGA7QdOjei97iszpo13lPe46WyzlvWs25Z4zpr26rB7e07VPhGFq24nwWYakbZYZBte1wHg4HwKnxxp
WHN9YyVvu8lqzrWbTxdfcfkd/jnELmXoNjdagMQjEwLmfpJWsOoBafB3tWMtprXWHvouypudzXFfXlnXs
9EavO2EHNrmcHLamJmy9n5h8/rmvJNCZx5/Bp9QnoNenRUa80zzaavpW6/SUw/prZIx15dNOaInT6fFPv+Y
vfH/wDzZ/8AkbH/AE1P83J4Od/+m6T/AL3/AH1/BXuOu8v4NmY81Jjn07crZmwi9DI1j9+hftBLCdNR5qCJt
SdXSZsW23+KcUXi1Y015ZjX0eKad0K/MeYZbBxVcXZfVFKu8TxRPNf17jWvleH9QGs+EdT00UuWLW
mODR9CvtdljyTa9ebntwmY5tK8Ij6VrVO2PBYKkMD8LUmdFG1jpnxNLnloALnE+JPiVZjFXwchk65u7W
mYyWjWezVWvebtiInY+9xfEH0nB8FytSiJ0P1mSFrB59QT9Cr58XfEOo8tdc156bjJx7azafrji3PIoeS5vsjXgm
x1o5lnoRzVTE71nehMG+ps03fE1u5e7azj7OKls7YMHVZmL1+V70xOvD3o7NfXwbHsRiMrjOJ24slUmpyy
XXyMjnYY3FnpxjcGu0OmoK9besxXiq+a9xjy7is0tFoikdk698rIU7mFO/eAwObyc+EfjcfYutibYEprxuk2lxj2
7toOmuhVXc1mdNHbeUd3ixRkjJatdeXtnTxb7s928PGsScjkYtubyDQZWu8YIfFsX0+b/f08l7wYuWNZ7Wu8
x9Y/VZOSk/5VP+6fH8P5tF94DBZvKPwj8bQsXWwiwJTXjdJtLvT27toOmuhXjc1mdNGw8o7vFijJGS1a68v
bOnisPgdSzU4Xha1qJ0FmGnCyWGQbXNcGjUOB8CFPjjSsOa6tkrfdZLVnWs3nirjv/gM5k7mGkxuPsXWR
RztldXjdJtLnMIDtoOmuig3NZnTR0/lHd4cVckZL1rrNe2dPFZfCqtirxDDVrMbobENKBksTxo5rmxgFrh5EKf
HHuw5bqeSt9zktWdaze3tVl3941yDK5LETYzHWL0UcE0crq8bpNri5pAcG66ahQbiszMaOq8pb3Dhx5IyXr
WZmO2dPFg4znfebHY6rQg4u50NSJkEbn07JcWxtDQTo8ddAvMZMkRposZ+ldLyXtec3G0zPx17/AKFmdu
87yvM4eezyXHfZtxk7o4ovTfFujDGkO2yFzvrEjVWMVrTHGHLdZ2u3wZYrgvz15ePGJ48fBKVI1Cmu/wD
gM5k7eGmx2PsXY4Y52yurxuk2lzmEB20HTXRVdzWZ00dv5R3eHFXJF71rMzXtnTxSPsbisnjOFyQZGpLT
nfclkbFOwseWFrAHbXddDoV728TFeLWeadxjy7qJpaLRyRHDj4unvhw+5nuO17mOrvs5HGy7mwxN3SPhl0
bIGgdToQ12nuTcU1jg9+Vuo12+ea3nlpeO2ezWOz74RnsPV5Xic1eoXsXbrY25EJTLNE+NjJ4jo3q4D6zXEfg
Ue3i0TpMNr5sybfNirel62vWdNImJ4T+DA74cZ5Hf5my3Rxlq3VdUiYJoInyN3Nc/VurQeo1XncUmbcIWPK
2+wY9ry3vWtuaeEzp4LT7W0LtDgOHqXoH1rUUT/UglG17d0r3DcD4dCrOKNKxq5Lr2WmTeZLUmLVme
2PVDO5zUtXOHZqrVidNZmpzMhhYNXOcWHRoHtKzkjWsq/SslabrHa06Vi8az9KkOz3FeTUuf0LdzE261
WFk/qzzQvjY3dC5o1c4DxJVTDSYt2O98x7/BfZ2rW9bWnl4RMT3ws7vZi8lkuDSV8fVlt2BZgeYYWl79rSd
TtHXorGeJmvBynljPTFu4te0VjlnjPBWHa/tTlcpnWW8/QmqYmkRI+KxG6MzyA6tjDXAEt83fwear4sMzPHs
dZ13r+PFh5cNotktw4Tryx4+vw+t6MAAAAGgHgFefMlA98OM8jv8ANG26OMtW6zqkTBNBE+Ru5rn6t1a
D1GqpbikzbhD6L5W32DHteW961tzTwmYjwWr2uoXaHAcPUuwPrWoonerBKC17SZHOG4Hw6FWcUaVh
yHXctMm8yWpMWrM9seqFE9wuHcts82zctfDXZ4rFqR8EscD3se13gWuAIVPJS3NPB9B6P1LbV2uOLZK
RMVjXW0PS2LjkixlSORpbIyGNr2nxBDACFfjsfLc9onJaY7NZZKyiedudy90MTy7NfIPykWPu2HSQOriV8
Lo3ABuwtDg0gdOmhVHJzxadNX0vpVen5ttj54xzeteOukTqwuAdo+QZ3Kwz5epNRw0bhJZksNMckwB19Nj
XfF8Xm7/1rGPDMzx7E/V/MOHb45jFaL5Z7NOMR6Z7uHg9KxxsjY2ONoaxgDWNA0AA6AAK++XTMzO
stPzW6+jxHM22TfLyQ053RTA7S1/pkMIPt3aaLxknSsrvTMUZNzjrMaxN68PpUv2Ds565y+y+S3YmoxVHm
0JZHvYXve0R67iRu6O0/Cqu3mZs7jzbTDTbREVrF5tw0iI9b0Crr5yICAgICAgICAgICAgICAgICCGd2OK5
bk/FRjsUI3Wm2YptsrtjS1gcD10PX4lFmpNq6Q3nl/f49ruOfJry8sxwZ/bnAZDAcNx+JyGwXK4k9URu3NG+
Vzxo7Qa9HLOKs1rpKv1nd03G6vkp8M6dvqiEkUjVqr7w9ueS8qyuNtYhsDoq8L4pvVk9MgueHA+B1GirZ8
U2mNHXeXOtYNpjvXLrradY0jXuWjAwxwRsPixoadPaBorLk7zrMy+0eRAQEBAQEBAQEBBGO5XHsjy
Hh13FY4MNyYxOjEjtjTsla8/FofJqjy1m1dIbbom8ptt1XJfXljXs9MMbtTxfK8Z4mzGZQRi368spbE7e0NeRp1
0HXosYaTWukpOv7/Hutz8zHry8sRx9CYKVpVa95uBch5ZFihh2wudUM/rCaT0+koZtI6HX6qgz45tpo6jy11
bDs5v83X3tNNI17NU9wlOalhcfTm09atWhhk2nUbo4w06H2ahTVjSHPbrJF8trR2WtM/XLNWUAgICAgICA
gICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICCD92eN8q5Hg6+JwfoiGWYPvumkMerGdWNGjXajd1P0KH
NW1o0hv8Ay/vdvtss5M2usR7uka9vb9ntbXgXDKXEsBFjodJLL/0l6yBoZZiOp/kt8Gj2L1jpyxop9W6nfeZpvP
CvZWPCP47UjUjWCAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIC
AgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIC
AgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIMSDL4qxYNaC7BLYGusMcrHPGnj8IOvRY5oTX2+Steaa2ivjpLJ
mmihidLM9scTBq+R5DWge0k9Aso61m06RGsumnkcfdDnU7UVlrOjzDI2QDX27SViJiXrJhvT4qzX1xoyFlG
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgI
CAgICAgICAgIDgHAg+BGhQiXlzK8a5X295azJQVHPiqTuko3hGXwSRu1G15b9UljtHAkFa6a2pbV9Z2++
2/Udt8ubcbRpauukxPo+nsbLlvd/kXLsO7BQ4tsEdks+ZEHqTySbXBwa0bRtBcB7V6vmm0aaKvT/LuDZ5fnTf
Wa9mukRCf9jOCZXj9K9k8rCatnI+myGq7o9sUep3PHkXF3h5Kfb45rxlzvmrquPcXrjxzzVprrPpnwWkrDkhA
QEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQafmOcmwPGMll4ImzTUoTJHE8kNLugGunXTqvN7aRMrvT
drG43FMUzpFp0VHjO9fcrKtkfjOOwXmwkCZ1eGzIGl3UB215010VWM957Idln8sbHFpGTLauvZrNY+5te
M9+pZsxHiuS4sY6SSQQmeMvAjkcdAJYpBuaNT469PYvVNxx0mFTfeU4rinJgvz6RrpPfHomE77icnucZ4pa
zFOKOaxC6JrGTbtn6SRrCTtLT0B9qmy35a6uf6Nsa7rcVxWmYrOvZ6I1a/tVzfJcvwdq9kIIYJq9kwAQBwaW
hjX6kOLjr8XtWMOSbRrKz1/pePZ5a0pMzE114+uU0UrRK77tdxsxw52Mbja9eY3fWMjrAedPS2abQxzPHeo
M2Wa6aOl8vdFxb3nnJNo5dOzTv1/BLuJ5ifM8axmVnY2Ka7XZNJHHrtDnDUhuvXRS0trES03UNtGDPfHE
6xW0w2y9KaGd0udW+H4StcpQRWLVmwIGMm3bA3Y57nfCWn8X2qLNk5YbzoPSq73LNbzMVrXXgr6t3
r7l2oGz1eNxTwP12SxV7b2HQ6HRzXEHqoIz38HR38sbCk6WzTE+E2o3fbXu/neUcnGHyFGtDE6CSUSQeo
HB0enQh7nDTqveLNNp0lQ635cw7Tb/Npa0zrEcdO9bKsuPU1z3vhmMLyi3icRVqzV6RbHJNOJHOMumrw
Nr2ABpO1Vcm4mJ0h2/SfK+LPt65MtrRa3HSNOzu7k97ccyPLeMxZOWNkNxkj4bcMeu1sjDqNupJ0c0g9V
NivzRq57rXTf0eeccTrXTWJnw/4vvuLyq1xbitjL1YGWLEb44445SQzWR4bq7boegTLflrq89G2Fd3uIxWmYi
Yns9EKwo97O5N+u6zR45DbrsJa+WCC1I0OA1ILmuI10KrxnvPc6vL5Y2OOeW+Wa28JmsfckPBu+VXN5S
HEZmkMdcsO9OvNG4uidIegjcHAOYSeg8eqkx7jWdJa7qvla2DHOXFbnrHGY79PH0s3u13JzPDpsbFja1eb5
1srpHWA86emWABoY5n5SzmyzXTRX8vdFxb2Lzkm0cunZp36+KZ8Yys2W47jcpMxsc12tFPIxmu0OkaHE
DXrp1UtJ1iJaPfYIw57444xW0x9Svu5neabjmXbiMJDBbtQjdfkm3OZG53VsYDHN+LTq7r0UGXPyzpDpOh
+Wo3OP5uWbVrPw6d/p493gzeR9w+WUuI8ezOJxDL1nKxtktxtjmlZFrGHjQRncNSfNerZbRWJiO1Bsuj7a+
5y4smTkrjnhxiNePpQu53559SLW3cHWqueCWCeKzGXAeJG941UU7i0dzeY/KezyfBktb1TWfud8ferubLE2
WHjMcsbwHRvZWtua4HqCCHaEFPn38Ec+WdhE6TmmJ/NRJ+5vdPN8TlxUNSjBJJerunsCxv+BwLRsAaW
+Gp8VJlzTXRquh9BxbyLza1tKW0jTRHou73daaJksXFWyRSNDo5G1rZa5rhqCCHdQQvHzr+DZW8u9OidJ
z6TH/NRY/b3kPIs7hJLmexv2ZcZYfEyHZJHuja1pD9survFxCnx2mY4w5jrGzwbfLFcN+evLrrrE8ePgk6kapr
+Q256eAydyu7bYrVJ5oXEAgPjjc5p0Pj1C82nSJWdnji+albdlrVifplQnAu6HO8hzHEUruVdYq27DY54XRxA
FrgddNrAR+BU8eW02ji+h9W6Fs8e1yXpTS1a6xOs/i9Fq8+Zqt75cw5Hx2LENw1w0/m3T+u5rGOc70wzaNX
h2n1j4KvuLzXTR1vlbp2Dczk+bXm5eXTt79fBk9kOV5/kOIyUmZtG3JWsNjhkc1jSGujDiDsDdeqzgvNonVF
5o6fh22WkYq8sWrx7fH0th3i5PmeO8SZcxEwgty2o4PWLWvLWOa9x0DgRr8HsWc95rXgreW9ji3O55csa1is
zp9SmavdTurbc5tTIT2XMGr2w1YpCB4akNiOiqxmvLuMnQenU+Kla+u0x97I/5hd5/wDrb3/yLf8AuVn5mRF
/9P0vwp/1/wDuXR2ryvJMpxGK3yESfaBmlaHSx+i90bXaNJYA36PBWsMzNeLh+vbfBi3M1wacmkdk68fW
23M8zNheKZXKwaCepWe+EuGo9TTRmo8/iIXq9tKzKn0zbRn3FMc9lrRr6u951j7u9zZX7I8tJI8+DGV4XH
+ARql86/i+lz5d2ERrNIj+9b8X3J3W7qRM3y5GeNnhufViaOvvMQT513mvQOnzwilZ/vT+Kd9lu4PLOQciuY
/MXPm67apnj1jjY5r2yMb0LGt6EP8ANTYMlrTpLn/M3SNtt8Fb4q8s82nbPhPik3enk2b49xitaw9n5WxNbZC
+UNa87DG9xA3hwHVoUme81jg1flnY4tzuJrljmrFdftjwaLsfzXk/IL2Vr5m6bkdeKKSHcxjS1znODurGt9nmv
G3yTbXVf809M2+2pS2KvLNpnXt9HitxWXGiCo++HNeT8fvYqvhrppx2IpZJtrGOLnNc0Dq9rtPHyVbcZJrp
o7Lyt0zb7ml7Za801mNO30+DedluTZzkPGLVrMWfmrENt8LJS1rDsEbHAHYGg9XFe8F5tHFQ8zbHFttxW
uKOWs01+2fFF+9fPOWYHklShiL7qdZ9Rsz2sZG4l7pHtJLntcfBoUWfJaJ0htvLHSdtuMFr5a81ubTtns0jwTX
tJn8tnuFwX8tP8zbM00bpS1rSWsfo3UNAHh7lNhtM11lovMO0x7fdTTHHLXSJSjIXcfiqFjIW3Mr1azHSzyk
AANaNVJMxEatThxXzXileNrTpDzhn+9fN7mUsWsbedj6O4/K1GxxO2xj6u8ua4ucfEqhbPaZ4Pp208sbSmO
K5K89++dZ7fRxejcFamt4TH2pzunsVoZZXAaAufGHOOg95V+s6w+Z7rHFMt6x2RaY+1mrKuindHkeS49w
y5ksa5rLrXRRxSOaHBvqSBpdtPQkA9NVHltNa6w3HQtlTc7quPJ8PGfqhQze8fckHd9sE6e2CAj8P6NUvn38
X0KfLex/2/tt+K8O1POZ+W8dfPdDG5OnJ6NsRjRrtRuZIG+W4f5QVcw5OaHBdf6VGzz6U/wBO0ax98fQmi
laJVPeXubleO2auHwcrIb0rPXt2C1sjmMJ2sa1rtWgu0JOoVbPlmvCHX+Wuh49zW2XNGtInSI7NZ71Zw95u4
8MzJHZX1Qwguikhh2uHsOjAevuKg+ffxdTby1sbRpyafTP4vT8Eplgjl00L2h2ns1Gq2EPlN66TMPM9fu33Cd
nYmuy7jE601jofSh2bDKGlumz2LXxmtr2vqd/L2yjDP+Xx5e3WfD1vTa2D5UhPdTuAziWEAqua7NXdWUY
z12AfWmc32N8vafwqHNk5Y9LfdB6RO8y+9/pV+L8Pp9iu+1PcbmmY5xTx2TybrVKwycyxPjiHVkTntILWt
I6hQ4ctptpMul6/0ba4dpa+OnLaJjjrPj61n90OQ5Lj/C72Sxrmx3WGKOKRzQ4N9SRrC7aehOh6aqxltNa6w5Po
WzpuN1XHk414/ZCiqvdXupbl9KpkZ7MoBcY4a0UjtB4nRsZOipxmvL6Bk6B0+ka2pFY9Npj72R/ze7qYyZo
u2HAnqIrlRjN2n8yN38BWfnXjtR/+O9Pyx7kf9Ntfvla3bTu1V5ZK7G3YG0syxhkaxhJima36xj16gjzaf4VYxZ
ubh3uQ635ets4+ZSebF9sev8VhKdzYgICAgICCKd1f8O89+zH+kFHm+GW36B+9xfmU92f7h8e4jWykeW9b
dckifD6MfqdGNcDr1GniquHLFddXa+Y+j5t5ak49PdiddZ07WDlbMHcbuYyWkWY6pOYYxJZeyN5ji0Bdpr
8UjvBrW6+S8zPPdY29J6ZsNL63tGvwxM8Z+7xlb3e/p24yA/7Sv+uYrW4+Bxnlf99X1W/wyqntr3Yp8NxFnH
z46W46xYNgSRyNYACxrNNHA/kKtizcsaOv635ftvcsXi8V0rp2emVm8X75cSzl2KjOybGWZ3BkJsbTE5x6
BvqMJ0J8twCsU3FZ4OV3/lbc4KTeJi9Y7dO36kV+8l/Xcf8A5Nr+OJR7rubfyV2Zf7v/AKlldtf3BwH7FF/RU+
L4Yct1v95l/PKSqRq1IfeRyDfUwePB6tE9l4+naxv/AN5VN1PZDvfJeHhkv+WPbP4LL7cUHUOB4Os4aOFS
ORw98o9Q/wCV6nxRpWHLdazfM3mS3/NP2cFI9jv8SR/YWv4wqm3+N3fmn9j/AHqvQPI8zBhMFfy0/wDV
04Xy6H8ZwHwt/nO0Cu2tpGr5zsttOfNXHHbadFD9qeGv5bHyfI5Aeo+xBJWhld/+rsH1XSA+1hDf4VTw05tZ
l9C6/wBSjZzhpTutEz+WvDT6fuZPYHOy47k93j9rVgvMJbGfxbNbXc38LN38Czt7aToi83bSMu3rmr/R/ht/P2
p/32/w7tf29f8AWhTbj4XOeVP3tfy29jSdhMti6XDbouXIKx+ekdpNIyM7fSj6/ER06Lzt5iKr/m3b5L7qvLW1v
cjsiZ75VzyOaryHuw5+AG+K3fgEEkY0D3s2epKPdua52v4VBb3r8HTbKttt07TN21pbX7dI+5L/ALyP/jcD/Z2
f6Uak3Xc03kr4cvrr96R3eeQ8S7T4OWItdlrdCGLHwnr8XpDdK4fkx66+86BSTk5aR4tZi6TO86jkif8ATreZtP
09nrlR+ZwWUq4vH5vIucZM46eaISdZHMYW6yuJ/wCsc8ke7r5qpasxGs97vdtusd8l8VOzFyx6OOvD6NHp/t
3+4uB/YYP6AWwxfDD5R1n93l/Pb2qq+8j/ALzwf9hY/psVbddsOu8lf6eT81fvWzwT9ysF+wV/1TVZx/DDj+r
fusv57e1UP3kBrm8MP/2s36xqrbrth2fkv/Syfmj2N/ge+/C6GDx1GeG8ZqlaGCUsiYW7o4w12hMg6ahe67isRo
1278qbrJmveJppa0z2z3z6lm4HN0s5h6mWpb/lbjBJEJBteBrp8Q1PXop621jVyu72tsGW2O/xVnRnr0rtTy791
M1+wWf1Ll5v8MrnTv3GP89fbDzD2z/f3j/7Wz+IrX4vih9W63+zy/ll60WyfHVKfeS+rx/6bX8USqbrud15K/8
Al/u/+pmfdw/3Jmf2uP8AVBZ2vZKHzp/q4/yz7Wx+8J+49f8Ab4f1ci9bn4Vbyf8Au5/JPthD/u6yxR57MGR7W
A1Y9C4gf6Q+1RbbtluvOVZnDj0/tT7F8fO0/wDr4/8APb/7Vc1fPflW8Jdyy8IF3wvfK9u7zNdDbkgrj8Mgef8A
3WFQ7ifddD5Wxc+9rP8AZi0/Z/NWH3fqPr84mskdKdKR2v50j2MH+TVV9tHvOr835eXaRX+1ePs1lZPfj/D
yx+01/wBYp9x8LmPKf72Py29iu/u8fvnd/YH/AK2NQbb4nS+cf2tfzx7JTT7xH7n0f29n6qRS7n4Wi8nfubfkn2
whXYjkODwuTy8mWvQ0WTQwtidO8MDi17iQNfZqotvaImdW9817PLnx44x1m2kz2fQuqtz3hNp4jgzlF7z4
N9eME/wkK3GSvi4W/Sd1SNZxX/6Zb1j2vaHMIc1w1a4HUEH2Fe1CY07VE/eP/wB74T9nn/psVPddsPoHkv
8A08n5q+yUj+7t+6F//wCoP/UxKTbfC1nnL9zX8ke2yGfeH/fOl/8AT2frpVDufibzyd+1t+efZCxOw3+HsH7T
Y/pqfb/C5rzZ+9n8tfYgHfDuF9qXzxvGy646k/W9Iw9JrDfxOni2M/wu+hQ7jJrOkOi8rdH+VT5+SPftHu+ivj65
9nrVdfpWqViapajMVmH4ZYneLSRroff1VeY0dZhy1vWLVnWsvYHGP3axP7FX/VNWzp2Q+Lb7/Xyfnt7W
zXpVQDvn/h1d/tq/65qh3HwOi8q/vq+q3sUnwPjxz1Lk1Jjd1mLHCzV9vqwTNeAP5Q1b+FVMdddfU7vq28/T
3w2n4Zycs+qYn/i23Yzkn2VzOOlI7SrmGfLuB8BM34oT/Dq38K9be2lvWp+atl83azaPixzr9Hf+P0PScsscMT5
ZXBkcbS97z4BrRqSVffL61m06R2y8qWZLXPu4x2l2mWthkfmY6rOg/wA2Fuq1s+/f1vrtK16fsf8A+dPrt/Oz
A53BFX5lnIIWhkMNyWONg8A1h2tH4AFjJ8UrHSbTba45ntmkPWtH/wADX/smf0QtlD47l+OfW8eVf9+wft
jP1wWsjtfasn+jP5J9j13nc3j8HibOUyEnp1arC958yfBrWjzc49AFsrWiI1l8Z2m1vnyRjpGtrPKnI83meYZ29l5
mFzmxum9IdW16sXg36G6/hcfetda02nV9d2W1xbLDXFHjp+a0/wAfU3nZL/EnGf2dn9Q9e8HxwoeZ/wBjf11
/xQuHvj/hzf8A7Wv+uarW4+BxXlb99X1W/wAMqv8Au/8A79yfsM39ONV9t8TrPN/7OPzx7JXJ3Qx2Ou8Ez
AvMaW160k8MjgNWSxt3Mc0+R3dFayxE1nVxPQs16bvHyd9oifTE9rzr2zknZz/AuhJDzbY12n5DgQ//AN0l
UcXxQ+ldciJ2eXX+z/wes1snx4QEBAQEBBFO6v8Ah3nv2Y/0go83wy2/QP3uL8ytewWAwWVp5p2Ux9e66
KWARGxEyQtDmP1DdwOmqr7esTrq6nzbu82G2P5drV1i3ZMx4NL3xwXFMRm6TMGyKtYlje69VgOjGEO
Hpv2g/A53XoPZqvO4rWJ4L3lbd7jNitOWZtET7sz3+PrTTmdrIW+wtWzkC51yWCk6VzvrO1kZo4+9w0Klv
Mzj4tF03HSnWLVp8MWv7JPu9QVpOKZEzRsfpecNXtB6ejH7U20e7LPnC9o3FNJn4PvlAO90PHouZFuDE
TXmu355lbQMFjc7wDem/bt3afxqDPpzcHReV7Zp2v8Am6/F7uv9n8G/78i0MbxEW9fmhVl+Y18fU2Q79f5y
97jshrvKfL8zPy/DzRp6tbLW7a/uDgP2KL+irOL4Ych1v95l/PKSOc1oLnENaPEnoFI1kRq82c6tO513SbQoPEl
Vr46EMoPwiKIl08uv5IJeVQyTz30h9Q6Vj/QdP578LcbT65+GPY9GQy0oYWQxyRtjjaGMbuHRrRoArz5lat7
TMzE6y86dkHsZ3I3OcGt9C11J0HiFR2/xvpnmiJnY/wB6qbfeG5GK2FpYKJ+kl+T5iwAf9DD9UH3OkI/zVN
ubcNGi8nbLmy2zT2UjSPXP8vai/Eh3rweFiq4PE7cfMTZY58cLnPMoB3EueD4aeKjp8yI4Q2vUP/qs+WbZsn
vxw7Z7voRPKycr45zKDN5imaWVdOMh6YDWtf8AH8e0MLho7QgjVRTzVtrPa3G3jb7nazixW5sfLyerhw+
pdPee7Xvdrn3a7t9ey+pNE72te9rh/kKt551o4byzinH1Dkt21i0fVCvO2PaXEcwwc2Tu3Z68kNl1cRwiMgtaxjtd
XtcdfjUGLDFo1dL1zzBl2WWMdK1mJrrx18Z/BcHD+2XFeKyGxj4Hy3nNLTdsO9SUNPiG6BrWg/mhWqY
q17HFdR65uN3HLedKf2Y4R/NW/wB5H/xuB/s7P9KNV913Oo8lfBl9dfvR3gHGsl3A5BVfkyTg8LBDXkA1
DfTibpHXZ75CC5/4fcvGOk3nj2Q2XV99Tp2G0Y/9XLaZ+me230dkJH946NkcvHo42hkbI7LWMaNAAPSA
AAXvc9zWeTJmYyzPbrX/ANS0e3f7i4H9hg/oBWcXww5PrP7vL+e3tVV95H/eeD/sLH9Nirbrth13kr/Tyfmr9
62eB/uVgv2Cv+qarOP4Ycf1b91l/Pb2qh+8h/vvDfss36wKtuu2HZ+S/wDSyfmj2LK4txDhs3GcRNPh6Ek0lKu
+SR8ERc5zomkkkt1JJU9KV0jg5ff9R3Vc+SIyXiIvb+qfFLKlapVrR16kTIa0Q2xRRANY1o8mtb0CkiGnyXte
02tMzafF2rLw1PLv3UzX7BZ/UuXm/wAMrnTv3GP89fbDzD2z/f3j/wC1s/iK1+L4ofVut/s8v5ZetFsnx1Sn3kv
q8f8AptfxRKpuu53Xkr/5f7v/AKmZ93D/AHJmf2uP9UFna9kofOn+rj/LPtbH7wn7j1/2+H9XIvW5+FW8n/u5/J
PthSvDeD5jl1uzVxb4WSVY2yyeu5zQWudtGm1r+qqUxzbsdz1LqmLZ1i2TXS06cErd93vnBBHrUOv/AGsn/
dqX9NZqI84bTwv9Ufi9C42tJVx1WrK/1JIIY4nyflOY0NJ6+3RXYjSHzfPeL3taOETMyqT7x2TDMbh8W13x
TTSWXt/NiZsb/lkVbdTwiHY+TMGuTJk8IiPr4/c6vu4Y0itmsm5v15Iq0bv5DS9/9NqbWO2Xvzpn97Hj9E2+v
h9yS9+P8PLH7TX/AFi97j4Wr8p/vY/Lb2K7+7x++d39gf8ArY1BtvidL5x/a1/PHslNPvEfufR/b2fqpFLufhaLyd
+5t+SfbCqu3Hb480t3q4vfI/JRxybvS9Xd6jiNPrM002qvix87r+tdY/Q1rbl5+aZ79Oz6Jb/lnYbNYbFT5KlejycV
Zhkng9MxS7GjVzmjc8O0HXTovd9vMRq13T/NmLPkil6zSbcInXWNfsYfZ7nmSw3IqeImndLhsjI2AwPJLYp
JDoySPX6vxaBwHQrGDJMTp3JvMfScefBbLEaZaRrr4xHbE/c333j/APe+E/Z5/wCmxe912w1/kv8A08n5q+y
Uj+7t+6F//wCoP/UxKTbfC1nnL9zX8ke2yGfeH/fOl/8AT2frpVDufibzyd+1t+efZDnE8/dxntHWoUX7czk57Q
hcPGGH1Nr5fp8me/r5JGTlppHaxuOkfqupTe8f5VIrr6Z04R+P83HZPt99tZMcgyUe7F0JP9mY8aiey3rqdfFsfif
a78KYMes6z2M+Z+sfIx/Jxz/mXjj/AMtfxn2If3J/fvkP7ZKo8vxS3PRf2mL8kPUnGP3axP7FX/VNWwp2Q+Tb
7/Xyfnt7WzXpVQDvn/h1d/tq/wCuaodx8DovKv76vqt7Fe/d0/enKfsI/XNUG2+KXSecv29Pz/dKIc+ws/F+dXq
9XWIQzi5j3DyY8+rHp/Jd8P4FFkry2brpO5jd7Strcda8tvo4T9a3O4/cGGXtXVuVH7bPIo2wMaD1aCP9p/zdC
z8Ks5cnuetxvRekTHULVt8OGdf/AMfxRz7u/HPWyV/kErfgqN+Uqkj/AEkmjpCP5LNB/OXjbV46tn5x3vLSu
GP6ven1R2fb7Fe9wv365B+3z/0yoMnxS6To/wC0xfkr7HrKj/4Gv/ZM/ohbKHx7L8c+t48pgnPwAeJus0/1wWs
jtfasn+jP5J/wp33l58/kWa+xcc8vxOPk2AM6/MWQdpcNPENPws/CVNnyc06R2Of8tdIjbYvm3/1Lx/01/jjKUx
9v28V7P52e2wfbWQqb7jvONu4FsIP5v43tP4FJ8vlpPi1M9X/V9TxRX/Spbh6f+b8PQg/ZL/EnGf2dn9Q9Q4Pj
hvvM/wCxv66/4oXD3x/w5v8A9rX/AFzVa3HwOK8rfvq+q3+GXn/iHL8jxPLOylCOGSd0ToC2cOLNryCfqua
dfh9qpUvNZ1h9G6j06m7x/LvMxGuvBueS9zuacxrjFyBvysjgXUqMT9ZHA6t3dZHu0Pl4L1bLa3BS2XQ9rsrf
Mj4v7Vp7PZCf9mu1mTxt9vJM9Ca00bHNx9J/9Y0vG10sg/FO0kNb4+1T4MMxOsuc8y9ex5afIwzzRPxW7v
VH3yuVWnECAgICAgINXyfBMz3H7+HfKYG3YjF6zQHFuvUHQ6a+C83rrGi3sd1O3zVyxGvLOuiqW/dxc
36vInt18dtbT+KVVv0vpdfPnTX/AOL/ALv/AGttgPu+8bo222cpcmypYQ4QOaIonEflgFznD3bl7rtojt4qe78358
leXHWMfp7Z+jw+pN+Z8Uh5LxqxgzOabJvTLJWMDgwxPDh8Grenw6eKlvTmjRoemdQna54zac2mv2wrJv3
cHN6DkTwPMCtp/wDFVf8AS+l1U+dP/wBX/d/7Ui4n2M4xg70V+3NJlLUDg+AStayFrh1DvTbruIPhuJUlNv
ETr2tZ1DzVuM9JpWIx1nt04z9bYdy+2h5oce5uQ+RdR9UdYvVDxLt/OZppsWcuLnV+idb/AEPN7nPz6d+nZ
r6J8Um43hhhMDQxIlM4owMg9Yt27tg0126nT+FSVrpGjVb3c/PzWyaac066Ir3vJ/5cZH+0r/r2KPP8Db+V/w
B9T1W/wyq3gPZwcs483L/axp7pZIfQEHqf1Z013b2eP0Kvjwc0a6ut6t5k/R5vlcnNwidebTt+hI//AC2j/wD0B/8
Alf8A81e/0vpaz/zX/wDV/wB3/tQfuZ22HCmUdMgb3zwm/wBF6Wz0g385+uu9Q5cXI33Q+tfrub3OTk079e3
X0R4LKu9oHcqsYfNW8s5lQUaTDS9HcfTjjaXNEm8fXJJ12+asTh5tJ1cvi8xfpIyYq4/e57+9r3zPhp3LYa1rW
hrQA1o0AHgAFZcfM6oX3J7awc0ipEW/kbVJz9s3p+pujkA1YRuZ5tBHVRZcXO3nROtzsZt7vPW3drpxj63V
Y7ZzWe3MPDpsqXOgc0x3vR/FZL6jWenv8APh+ssTi9zl1e6dciu+ndRTt/p19Gnbp9PY2XbvhH9zsJLjfnPnX
S2HWHS+n6YG5rW7Q3c/8j2r1ix8saKvWeqfrcsZOXl0rp26+P4pQpGpQXuV2yPNJaErcj8i6k2Ruhi9UOEhaf
ymaabFDlxc7oOidc/QxaOTn5tO/Ts19EpFxPi+O4zg6+JojWOIbpZiAHSyu+vI7TzP+QdFJSkVjSGs6hvr7rNO
S/f3eEeCPdy+2Z5o7HvbkPkXURKNDF6ocJdv5zNNNijy4udsuidc/Q80cnPz6d+nZr6J8Up49iBh8HQxQlMwo
wRwesRt3bGhu7bqdNVJWukaNTvNx87NbJppzWmdPWincrtf/fSxRnbkfkXUmSR7TF6ocJC06/WZpptUeXF
z97b9E67+hi0cnPzad+nZ9Epbg8WMVhaOMEhmFKCOuJSNpd6bQ3dp1010UtY0jRp91n+dltk005rTP1ol3H7
Wx8zt0rX2i6i+nG+Lb6QlDg8h2v1maEaKLLh5+9uOi9enY1tXk5+aYnt0+6UQ/wDLg7//AET/AP5b/wDNUX
6X0t1/5p/+r/u/9qwu3vCTw/DzY43nX/WndP6jmemG7mtbtDdz/wAnXxU+PHyxo5vrHVP1uWL8vJpXTx8fUl
CkalqeXfupmv2Cz+pcvN/hlc6d+4x/nr7YeWuA3qlDmOFu3JWwVa9lj5pn9GtaAepWuxzpaH1rq2K2Ta5KVj
W014Q9Jf8ANLt5/wAeq/5x/wDYr/zq+L5h/wDQ73/asqjvtynj2ebhfse/Fd+XNj1/SOu3eI9uv07Sq24vE6aOv8q
bDPt/mfNrNdeXTX6WX2J5XxzC4zJ18tkIaU1m1GYGSu2lw9MN1H4Vnb3iInVD5r6fnz5KWx0m0VrOunrSf
7wn7j1/2+H9XIpNz8LVeT/3c/kn2wgnYbN4fE5rKy5S7DSjlrRtjfO9sYc4SEkAuI1Kh29oiZ1dB5s2uXNipGOs
2mLT2Rr3Lp/5g8G/49Q/+Yj/AParfzK+Lhf/AKfd/wC1f/pl32eZcVrYgZiXKVxi3P8ASbba8PYZOvwAt3au6H
oszeNNdXinTdxbJ8qKW+Zprppx0ebO53MY+Vcpmv19wx9dgr0g4aExtJJeR5b3En6NFQy35p1fUOh9Nnabe
KT8c8bevw+hfvajj0mC4Nj60zNlqwDbstPiHz/EAfe1m0K5hrpV878wbyNxu72j4Y92Po/nq1ffj/Dyx+01/wBYv
O4+Fb8p/vY/Lb2K7+7x++d39gf+tjUG2+J0vnH9rX88eyU0+8R+59H9vZ+qkUu5+FovJ37m35J9sId2DzWIx
WTzD8ndgpMlghEbp5GxhxD3ahu4jXTVR7e0RM6t35t22XLjxxjrNtJnsjXuhY/Nu6vDsfgbjKuQgyF+eF8Vet
XcJdXvaWgvLdWtaNdTqVPkzViHM9M6Bucmas2pNKRMTMzwUR23w1nK81w9WBpcIbEdidw8GxQOD3
OP+bp9JVPFXW0PoHWtzXDtclp76zEeu3BPfvH/AO98J+zz/wBNim3XbDnvJf8Ap5PzV9kpH93b90L/AP8A
UH/qYlJtvhazzl+5r+SPbZDPvD/vnS/+ns/XSqHc/E3nk79rb88+yEM4XxO/yvP18VWJbH9e1Y8RDAD8Tvp66
NHtKipSbTo3fU+oU2mGclu3ujxn+O30PV+JxVHE42vjaMYhqVWCOGMeQHmfaT4k+1bKIiI0h8g3Ge+bJO
S862tOsvKfcn9++Q/tkq12X4pfXui/tMX5IepOMfu1if2Kv+qathTsh8l33+vk/Pb2tmvSqgHfP/Dq7/bV/wBc1Q7j
4HReVf31fVb2K9+7p+9OU/YR+uaoNt8Uuk85ft6fn+6W8+8Tx31KeO5DE34oHGnaI/Ik1dGT9DgR+Fe9zXsl
Q8m7zS18M9/vR9Hb9nsUpPkLs1KtTllc+tT9Q1ofJhmcHP0/lEKpq7quGtbTaI962ms+rseq+3HHP7vcNx2Pe3
bZMfr2/b603xvB/k67fwLY4q8tdHyPrW9/U7q94+HXSPVHD+bzX3C/frkH7fP/AEyqGT4pfUOj/tMX5K+x6y
o/+Br/ANkz+iFsofHsvxz63jOwSLUxB0IkeQR/KK1cvt9Phj1Lb7F9vfnLLeVZKL/Za7iMXG4dHyt6Om6+TP
Bv53XyVnb49felx3mrrHJX9Pjn3p+L0R4fT3+j1rN7rf4d579mP9IKxm+GXK9A/e4vzKM7Jf4k4z+zs/qHqng+
OHfeZ/2N/XX/ABQuHvj/AIc3/wC1r/rmq1uPgcV5W/fV9Vv8Mqr7C14J+cSMnjbKz5GY7XtDhrvj8iq23+J13
my812kTE6e/Hsl6Nhq1oP6iFkWvjsaG/wASv6PmdslrdszLsR4EBAQEBAQEBAQEBAQEBAQa3kfHcbyHE
TYnJNc6pOWl4jcWO1Y4OaQ4e8LzasWjSVrZbzJtskZMfxQ+OMcYxXGsU3F4tr21WvdJ+keXuLnnVxJKUp
FY0h632+ybrJ8zJ8X1NqvSmjvMOA8e5a2q3MMld8pv9ExSGM/pNNwOnj9UKO+OLdrZ9O6tn2fN8rT3tNd
Y17G9qVYalSGrANsNeNsUQJ1IawBrep9wXuI0a/Jkm9ptPbM6u1ZeBAQEBAQEBAQEBAQEBAQY2Uoty
GMuUHvLGW4JIHPHUtErCwkfRqsTGsaJcGX5eSt4/pmJ+pSX/lvyg6DOQEDwJrv/AOmqn6WfF3f/AJpj/wB
qf+r+R/5b8r/xyD/UP/6afpZ8T/zTH/t2/wCqPwP/AC35X/jkH+of/wBNP0s+J/5pj/27f9UfgrHOYZ+F5HaxEkonf
RsCF0zRtDiCDqASdPFV7V0nR1e13MZ8FckRpzV10em+4fC3cv443FstCnKyaOxHKWb26sDm7XDVvQh5
Wwy05o0fKuj9T/R5/mTXmjSY8FZf+W/Kf8cg/wBQ/wD6ar/pZ8XV/wDmmP8A27f9Ufg4/wDLflP+OQf6h/8
A00/Sz4n/AJpj/wBu3/VH4N/b7MZI9voeM1slC+3FkDfdPIx7IiHMLNgA3u8Dqvc4J5dNWux+Zcf62dxak8s05
dO/x9Dq4d2Cq43IxZDPXGXzA4PipxMLYS9p1Bkc7q8A/i6D3pTb6TrL31LzbbLSaYa8mv8AVPb9Hgt1WX
GI33B4lLyvjM2IistqyPkjlZK5pe3WN27QgEeKjyU5o0bTo/UI2meMsxzRpMaetGO2Xaa9xDM2MlayMVr1q5
rtiijc3Tc9rtxc4/mexR4sM1nVteueYKbzFGOtJrpbXjPolIe4/CHcwwUeOZbFOWGdtiOVzN7SWtc0tcAWnwep
MuPmjRrei9U/RZpvNeaJrp4Kz/8ALflP+OQf6h//AE1X/Sz4uq/80x/7dv8Aqj8GTT+7c7eDdzv6PzbBX0cf5z3k
D+BZja+lFk86cPcxcfTb+SzeIcF47xSq+HFQESy6fMW5Tvmk08NzunT3AAKxTHFexyvUeq593bXJPCOyI7I
R3uj2wucys0LNW/HUfTZJG5ksbnhweQdQWkaabfYo8uLmbLoXXa7Ktq2rNuaY7J8G17acHn4fg5sfPbbclns
OsOexhY0asazaNSSfqL1ix8saKnW+qRvc0XivLEV0+2fxaHub2mv8vzVfJVcjFV9KuK74pY3O12vc/cC0/n+x
eMuGbTq2HQ/MFNninHak21trwn0R+CQdu+A0uHYh1ZjxZv2Hb7tzbt3kfVa0anRrR4fhKkxY+WGt6z1e+9y
c0xy0r8Mfx3ylakahTXK+w2TzPI8hlIMvDFDfmdN6b4nlzN/iOjtDoqt9vMzrq7fYebMeDBTHOOZmkadq3M
XS+RxlSlv9T5WGOH1NNN3psDddOumuisxGkONz5fmZLX7OaZn62Ssokd59xWTlPGLGHisCrJM6N7ZnN
L2gxvD9CAW+Oi8ZKc0aNl0jfxtNxGWY5ojXh64Rrth2qu8Oydy/ayEds2YBA2KKNzQPjD9xLifZ7FHiw8s6t
r13r9N7jrStJryzrxn0Jlynj9fkPH72HsO2MuRljZdNSx4O5jwPzXAFS3rzRo0ew3lttmrlr/TP1+MKqwH3e7VLN
07mRykNmlWmbM+uyJwdJsO4NOrtACR1Vau20njLr935wrfFatKTW1o0117NV1K24VTXJuwmSy/JMhlIsv
DFBfsPnMboXF7PUOpb0dodFVvt5mddXb7HzZjw4K45xzM0rp2+H0Lihi9KGOLXXY0N19ug0VpxVrazMq
Sh+7pbdkxJbzEbqDpS+VscTmyujLtS0EuLQSOmqqfpuPa7u3nOsY9K4559O+eGq6qdOrSqQ1KsbYa1djY4Y
mjRrWNGgAVqI0cLkyWvabWnW08Za7luCdn+N5DDtmFd12IxNmLdwadQQS3Ua+HtWL15o0Wen7v9Pnp
l015Z10V9wDstkeM8nr5q1lIbDKzZWthiic0uMjCzq5zumm7VQY8E1nXV0nV/M1N1t5xVpMc2nGZ8J1Tjnv
FpOUcYs4aOwKsk7o3smc3eAY3h+hALfHRTZKc0aND0nfxtNxGWY5ojXh640RHtr2hv8Sz0mVtZKK1ugf
AyGKNzfrua7cXOPlt9iixYZrOurc9b8xU3mGMdaTX3tdZlZysOUEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEB
AQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEFE8v7M8zyvM8hk6nyppXLPrRvfKWuDTp9Zu09Rp5KnfBabav
oHTvMu1xbWuO3NzVrp2fzXsBoAPYrj5+ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgI
CAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgI
CAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgI
CAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgI
CAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgI
CAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgI
CAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgI
CAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgI
CAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgI
CAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgI
CAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgI
CAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgI
CAgICAgICAgICAgICAgICAgICDFy0eQkxlpmOlEF90TxVmc0ODZdPgJa7oRr4rE66cE23mkZKzeNaa8Y9
Heqbi/c3mOauxxOaImYKhZs8jaYmD1Z4S8MjaSDs3bRrp+cq1Mtp+jtdhv8Aoe1wUme35t6xj49kTprPp/4MP
C9wu4TpON5G3kK89PlFiepHSEDWCuWPETXh4+J2jnA9fYsVyW4T4p910fZRGalaWi2Ctbc3N8XDXsZtD
knc/wC3OQ4+1masjeN1nWLJbVY31tYXPaGdPh0Onisxa+sxr2K+XZbD5OK9cdo+fbSPenh72nFr8X3W5hks
jxXFQ24mWsjCftKYwsIMsz5BD00+HaxjT08V5jNaZiFnP0DbYqZ8k1nlpPuxrPZERr9c6sylyjuf89yeGxmasj
OMQvfY21WD1nGF7mFnTptc0E6r1F78ePYgy7DYcmGa47R8+Y096eHGNdW37Xco5Rn7FWzkuR0LUcs
Mkk2FiiYy0zR21rnbeoAOh/CvWK827ZU+u7Hb7etq0w3rpMaXmZ5Zc9y+Q9wMPZuZCnbrYrB0o4/kfVbF
NJfsuILog0kvb0100Hl/Ay2tHHsg6Js9lmrWlq2yZbTPNprEUr4+H/Fh5DubnafKPlb9iHG1ZMCLwrTNY0svvh
3tZuf8RO/oGlYnLMTx8E2HoeG+35qRN7Rn5dY1+CJ7eHo72DZ7l8yd2949cq2IzyDLWLQfKYmFphq+oXa
M02joGrzOW3LHjKxTom1/W5a2ifk461757bad/wBbs5DzfnrcFxzP4vKV4qecFaoa7q7HuZae0iWQuI+rvaeizb
JbSJie152fS9n87NhyUtNsXNbXm/p7o9ejaYvnWYxfcGxx/lWYqClWoRvdO5kddj7Twx2rXHQ9Q4/CvUZJi2
lpU8/SsWXZRm2+O3Na88ONtK8U35ZlZ6PEsplMfK31oKcs9WYaPbq1hc13mHBS3nSszDRdP28ZNzTHeO
E3iJj6UG7f8w5HkaL8tkuRUL4ZSmsPwcUccdlj49S0vLTrpo32eaix3meMy3/V+m4Md4x48V6e/Ec8zM1nVo
8B3H54Z+NZfIXYLON5HekpuxrYGs9FrJGx7myD4j9bUaleK5bcJnvX930XZ6ZsdK2rfDSLc3Nrrw17HzyLu
B3Ehsctt0MnBDQ49cZXZXfXY97mzSOjZo4j8Xb11S2S3HSexnZ9I2Vq4K3pab5qa68090ay3/G+5Vr++13Hc
gydatjGUKk1X1vTh1sTRQvfo86a673HRe65fe0mWu3vRK/pa3w0tbJz2idNZ92JtHZ9EMnN82z1fuHcw9Ww
z7Mjwst+Fmxjj6zY3Oa7f4kdB08Fm2SebT0Itr0zDbZVy2ifmTmis8e7XwaXGdx+Wz0uBSy2Yy/O27EOTIiY
N7I52saG9Ph+E+S8Rlt7vpX8/RdtW+6iKz/lVrNeM8Na6/SxeHc659nCZhyDGutsmkjgwM0cUViz6bdzQ1w00
Dvb7isUyWnvj1JepdK2eDh8rJy6RrkiZmtdW54bynnX9+4uPZq7Bky+o6xlIoImtFCbqWxepH0d+KOvtXul7c2
kqPUthtP0c58VbU97Sus/HHjpPZ3/AFLTVhyQgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgI
CAgICAgICAgICAgICAgICAgIMPMT36+KtzY+ubV5kTzVrgtG+XT4Bq4gAa+PVYtrpwT7alLZKxeeWmv
GfQqHi3b3m2GyDJJI3TR8jx9iDkDy+MivZmLyxxG7V23c3Xbr4uVWmO0T6+12e/6xtM9NInScN6zj4T71Y
019X0+hj8c4Tzl9rieIvYj5Kpxi5NZnyLpo3xytfKJdGNadfxdB/6liuO3CJjsSb3qm0iufLTJzWz0isV0nWNI04pT
DxTkDeT8+uGoRWzFIQ42Tez9K/0CzTTdq34unxaKXknW3pam3UMPyNrXm97HfW3bwjm1/jRE+Jdr+WY
y7xS7YpESw3pbGU/SRn0ImNZHADo74vha4/Dr4qKmK0TDcdQ67tstM9K24TSIrwnjPGbd3q7Uni4jyJuQ7i
ymmRHm4dmLdvZ+md6T26D4vh6uH1tFJyTrb0tVbqODk2kc3HFPvdvDjH8cHz2qw3IMK+nQyPEoaLooZG
T54SwOmfq7eGuazV3XoPreSYazHCY+lnr+5w54temeb6zGmPS2kfXwO5tHneRlyGKhw0WZwl2Fn2XMwx
slqWRoHSPLzr0+LQjTx8fFMsWnhprB0PLs8UUyTknFlrM80cdL18ODUDttySXPRSZSi3IQw8d+TNmR0cj
TebEQwDed25rjoH6e9eflTrx8Fz/AO7wRhmMduSZz82kax7mvHs9jAwvbTnVo8bx9psmGr4urc9W+0wzFkt
mWQloZvOu5haNV5ritwjs0WNz1vaU+deumS2S1Pd96NYrEd+ndOrJg4Lzb+5OCw8uPd8xic6J9vqRafJ6l/qA
7/Dc49PFZ+XbliPCUd+q7T9Xlyxf3cmHTsn4vDsdvPeFcqu82zd+nx9mWp5GiypVmklhYIpdjB6zQ87tzC06e
H0pkx2m0zpqj6T1Pb49rjpbL8u1LzaYiJ4xrPu8PFMa3FczT7Rv444CxlRjpYBGxw0Mjw4tjDnaD4d23VSxSY
pp36NLff4r9S+f2Y/mRP0R3/egPFu2nLpMthzaxEWFhxlOxXuXhLE99p0zJGtLmxkn/SAdfLz8AoaYraxw0dF
v+t7aMeTlyTlm96zFdJ0rpMePq+t84Pg/PN3GcNaw3y9fjd2a5LkDNGY5mukEgawDrqSzQfT10SuO3CNOxn
ddU2f+dlrk5pz0ivLpOscNOLKm4LzW/wAT5lPPi/QyvIb0FivjRLG5zWRS73av3Bn458/JZ+Xaazw4yhr1Xa49
zt4i+uPDS0TbSe+NOztYOc7fcylyuUdHx1mQjyGPqVK9iWaBvy8scMLXyt3O13NMZb00/gWLY7azwWNr1
jaxjprl5JpktaYiLe9E2tw+3Vl2OE89xGYpz08V9rCLAtxU0jZ442iR8bmO0LzuIj1GnTqszjtE9mvBDTqmzzYr
Ra/y9c/zI92Z4ax4eLowHDO4DbHDqVzBmvT49bfLLb9eF25k0okcSwO1G3Ty11WK0tw4diTd9T2c13F65Nb
ZqxGnLPdGnbp3tl224zynj92CDIcPhlc+46Q5t80BmrxPAadoG5xDRr4HzXrFSazxhV63vtvuKTNNxMe5pya
W0tMfYm3B8JaoZrk9qxim4/568ZIbIlMpsx6uIkILnbPrfV6eKlx10meDRdU3VcmLDWt+fkppMaacs8OHp9a
XqVpRAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBA
QEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQE
BAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQYGeyFvHYW9fp0pMjbrQPlr0If6yaRr
SWxt1/KPRBWHCu8HJnciyWH55ToYxtHEjN2LNN8jm049QHV7geXbZWg+X8CMpFT749tbWPs32ZN8de
m+uyz6tazG9gtnbXkLHRh3pyHwfpt8OvVGNH1f73dtaND56XKl9c25qEZignkdJPVAM4ja1hL2xhw3Pb8Pv
Q0feY709tcRWxtm7mA2vlq5uY+WOGeZskAOhf8Ao2O26HxDtCENHZY7xduq9SxbmywZXq0a2TmeYZ+l
W64MrvA2akvc4fCPi9oQ0Y8HfDtlNmG4dmXIvvdtEb69ljR8O7c57owwN067idENGx4h3P4Vy+3PTwN82L
MEYnMUkUsJfAXbRNH6rWb4y7puag+Mh3V4Jj7d+pbyXp2MbbrY+6z0ZnbLNwEwM1awg7w09R0Hmg+
KvdzgFrlJ4xBk92V9eSmwelKIXWYRrJAyct9J0jPNocg7+Z9zeF8MlrQ8gvmvPba6SGGOKWd/px/Xkc2Jry1j
derigwsx3o7b4i5WqXMuN9mGG0JYoppoo4LWnoSTSRscyNsmvw7iEGqyveSlQ5HLTdLRGGgycWJnvvfZ9
dll0e99cVmwO9R+v1ZGv2AHr18TLIZ3/wC1UjLr2Zd5GPidPb/2W0NkbHBrid0Q83Dp4oaJ7RuV71KvdrO3
1rUbJoX6EaskaHNOh6jUFGHcgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICDAzxzQwt44MQnMCB5x7bOphMwaSwSaFp2k9D1Qef6PGe7d3P8j5LV4uzA3
LmDkgyFCZ8M1bI5fXpMyBz5GEebd/TpoSdSjLWY/t33L+R5Y6bjluezyXFY+hGb9mvM8TB7RYmfpI0Mb
FtL42NHwjaB4IMyPt93Ew2H4m5nG33JuLOzWNnr1ZYGvsxX43Ngus3P02uL/jBO4aeCCNHj/NKVmtxZm
Bkv5HjnEbNG42CaJrYpMv6kjpHOkLWvETX7S1hJJCD4r9t+bc2wEOVx2Nk+yXcXrV6zTJE02b2P314otH
OaR8ZMnxADp4oLUb285bPzKzYNL0qdng4wjbT3x7G3nNDfScA4u6eZ00QYvYfgXJsLn47eYwE+M+Qw7
cZLeuXDYfNP6we5laJskkbKwDdR8I6/ShLQ817R85yfNOR5irStOr2M7ibNOGOeFsE9aFhE874y4EuhIAbrof
iOgKDtrcH7nXu5+Ly+Uw0zKuM5HYsGeOWvHRZRk/qnwVmOa7cdussjgXu6a+CCU93OOczHPKHKMDg
RyGD7Fu4d9MmIsbNYLvTdPHK5gfCd/wAQBQQbuH297sZhk+KbgAarMXjRUjxD61SiLMOw2WzNLmyT
bDubCxx2tHUIOMx2b7gXeV5fL/ZrzWZyCncxkHqQjfFJIw2rP1+myOBjdD169AhqsDGYDmmCzHdHM1+
PtykmWtU5sHRnkibHcbGwsfqS47du7X4wEFq4x9h+NqPswCrYdDGZqrSC2J5aN0YI6ENPRGGSgICAgIC
AgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICDEzGRZjM
TdyUjDJHSry2Xxt0DnCJheQNemp2oPjDZaDKYelk4x6TLlaK16TiNzGzRiQB2nsBQYEHOOLz0MZfivNdV
zM4q46Ta4epKQ86aEat6RO6u0Qbv1Y9QN41J0A1Hjprog5LmBwaSA53gPM6IMHNZiph6Hzdlr3sMsUEUU
QDpHyzyNijYxpLdSXvHmg5bmajs4/CsD3W4qzbczgB6bGSPMcYc7X6zyx2g08GlBi8m5NVwWNhvyROsx
zW6tJrYi3UOt2GV2u1PTRrpNSg2xliG7V7Rs+vqR019qDkyRg6FwB6eJ9vh/CgBzSSAQSPEezVAD2OJDX
AlvRwB8D70AyMB0LgCPEa/hQN7Ph+IfF9Xr4/QgjWX55jcdmYMSIJZ55b1THyyM2iOOW7HLKzUk6ktZ
DucAPBzUG6ymWrY7HyXpGTWImaAR1Yn2JXuc4Na1kcYc4nU/g80EbPc7COpMsRV7IsDJ1MRboWIzXs
15rr2MjdJHJp8O2QPBGoI8EEva5rhq0hw8NR16hBhYbM1MvVktVA/5dk81dsjwAJDXkMT3s0J1ZvYQD5o
M5AQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEB
AQEBAQEBAQafmTHv4hnGRtL3ux9oMY0akkwO0AA8UFccf4pj8Zk+3b6mOMX2pibFXkJLHOFhhoxyBl
zdrv/SDp6n0Dp0RlH8dguNQcE4i67g4xJhM2I+TNfj3OfG0ssMcZm+kXSMJdFq4ajTb7EGXlo+JS5vuLBlMf
PcyUk0MeCbDXmlcJTjYDE2o+NrhDN6m0kgtOmhJ0HQNpXr28dzbBT3I2Z3kVqLG1szVsVZXz0Xx1tJblO
7p6TYtzi6Vn4x8HbuiDd4H7GymZxePxQsjC4E2srb+e9f1Pm5p5oYGu+Z/SbQfXkbr00DCOmiMNZnK2byfb/
M8gxzJH2OQ3q9iVkbJHynDQzMiaxscTmSPDqrHSOYxwcd7gOpRlH72Imfx3JWcDbqPZbymCEFHH421U
p1rEV5m6x6Er3btzS31QzT6nXqgyLNGizirKeWIp8lw2Ummy0V+pYv0ctcfC/bNM2Nuskc8bw6E6/oyAwD4
dEGZNx+tyDI5Kzl8E6tpw+i+vjZGuLKtkm0fTj0AHqw6NDSPib7tUHQzA5WjU4xb45BLX5HmeLZFt+38Y
knvfKV5YH2pH+MosPcWuk6jqPBBlcbjwkOd4xa4tjrVJ2PqWTy97q08TzEK3SK2XtaZ7Js6Ob9Z3Rx8D1DL
r4ipyfmfJc1HTlkM2CoSYN1qOSHZLbgtNc4MkDdsu0ta7Ubmg6dNUGrwXIaj5+3DnwW4GcbxtyPOyT1po
WVZYMaGPjkfI1rd2sbvAn/KEGRyXEyP4jxq9lac88mW5HBmM1XgZJJIyKaKZ2xzY9X7YYAyNwHk3Tz
QZWGz+G4vY5byPGUbMfDdtJtClWrSsbPkdJGzmpAWt2scDE1zw0M3AnyJQaHKfJZjitnJyOlymXyWfxNr
PV6ENkejBHMxkdeDcyN72xQRnV7ernanpqAg21e9XxuW5FkeF1XVMNco08fSjEL61abOTzPijfBE9rP6uN
7PWc1uh069QUFp4PE1sPh6WKq/1FKFkDCfFwY0Dc73u8T70YZqAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg12MwGPxt/KXqweJ8xOyzc3O3AyRwsgbtH
4o2RNQbFBxsZq47Rq76x08fpQcta1rQ1oAaBoAOgACAgICAgICDhzWuaWuAc0jQg9QQg5QEBBw5rXabg
DtOo1Guh9qDlAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQfMkkcbHSSODGMGrnuOgAHmSUZiJmdIVpyjur
PYtnCcNgN/JP1abTRqxntLdemg/Kd0UNsvdXtdPsuhVpT526nkx+HfP8eEcXd2zzHIaWTu8Z5M5z7zi63QtOc
XsmY7+tax5+ttPXT6UxzMTpKPrOHBlx13G3+D4bR3x4ax6UzynJ8DirlSnfuRw2rsjYq8JPxFzzoNQPAa9NS
pZmIabBsc2WtrUrM1rGsy2iyqCAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIMWllcXefKylcgtP
gdtnbDIyQsd7HhpO0/SgykBAQEBAQEBAQEBB1stVn2H12TMdYiAdLCHAvaHeBc3xGqDsQEBAQEBAQ
EBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEGl5Py/B8bpmxkpw1xGsUDdDI/6G+z3rza0R2r2x6dl3NuXHH090Kxs2+Y
9w373udheMa6t8d8o/NHTf8Ayj8IUPvX9EOkm206ZGkf5u4+yPX4ertS3CYPEYKia+NhFeHTWad3WWTTx
c958f4gpq0ivY5neb7Nur82SdZ7o7o9UIZzHu5RxpdUwW21fYT/ALWescTvDVp/Gd/kUWTNEdjo+k+WL39
/P7tf7PfPr8FPZHK5HI3X3bth81p7t5mc4l27x1BVO15mdXeYsFMdeWsRFfB6j7Zcvbyjila5I4G/X/2e+3z9Vg
+t/Pbo5bDHfmjV8q610/8AS7iax8E8a+r+XYli9tSICAgICAgICAg67M3o1pZtN3psc/T27RqgifGOZZm9PiI8v
RrV2ZzHuyVGSrM+XY1jYnPjmbJHHp0sN0cCR4jp0QdOI7jSZHCDImgIZHZatj2wOk1JrXZohXs67fx4J2yb
fb01QZ+T5lLTi5XIKrX/AN267Z4wXkesXVjPoenw+zzQZXKc9kMXUx5x9eKe3kbkNONth7mRtMoc4ucW
Ne7ps9iDSs5nyN1iTDGlTGeORdQiLZZXVRGynHdkneSxsnwtlDNoHV2nUBB8xc35JauVMRWx9RmZ+Yu
1r4mmlFdrqTIpA6JzY3PcJY7DHDcBp4IO+9ynlbJr0FGhTsTYOrHYy7XSytEssjXSfL1Ts8fTZruePFwGniQC
PlXJredxtWhVoPxuWqOyNSzLLM2UVmGAEPYI3N3kWARo7Tog6B3Lc6txNzKIfY5JM1s8Yk6VoDq31Sd
Pi1kLGtGg11PsQcYrmnKbFfjuRuUKMeN5BNHEwQzzOniE0MkzSQ6JrDp6eh6oJ0gICAgICAgICAgIMDP1
6dnB5CtdtOo0568sdi4yRsToo3sLXSCR3wsLQddx8EHmmKHH9veeZh3HGsxsVbiVmXjdqJ8duPK+kDL85Z
ezRm8FjtG7eu3+EyyaffLuQ3imamlvQS32uw0dCzPTbWniOT1MzxW10libppHIRo7xQ0Zz+9HPcPcr47JXPt
F2M5RYw2Rs1qbDPcqRRB7dkDNdsm7X6iDXVu/3cCLC4W1PYisW8rj8r6UTa8bd92K0a9Q6AdBG34nDz0
6oaNxg+e928tleAV2cjrRQ8vpy2pgcfC70jTG6Ua6jd6unTw2+9Bl9q+6XcvkfMcdJkGul49lpchHLGasUMFb5
YuMPy04f6sx+HbJuHQoOO8XczuLg+W8gp8fykNLH4PC18r6ElWOd0j5bDa7m73dW/wBYD5+CDAyXeLu
JDyGzdhvQNw2KyuHxE+JNZh+YGQhL5ZjP9djg5p2hvTr7uoTnvpyLnfG62GyPG8vDRr3b0GLnrS1WTky
WnHbMHvPQMDfq6dfahCGWO5/diHntnF15vtCnhMlQxd5kdKGOtPHKwfMTyzufvhlc74o42ajT6OofB7q9y
Wc2DTlYH4I8um499n/KRB/y8P6TX1/rdWHb4a+eqDW4PvZ3Xkxd7PWB6+NsYvJ24fVqRQ161iqXCD5aR
rzJYYNuj948eiGjRjlXcTBZ/kHLWZivNlRQ47YychqMAtQ3QwMh012x7BJo5zR8WnTagmVfu/z9/NI7LrsH
2BY5NY42zDfLs1ZHFEHNn+Y/rC/V2ungg0/Gu+HcrPMx1Gvb9PJS4fMWp5n0o2xTWqnqPrGEkbXtaxgY7
b03ePVDRJuEc77n9wK2TlweYqY1tKDDBktiuxzDPNB6t8fVcdXHo0eSC90YEBAQEBAQEBAQEBAQEB
AQEBBw5zWtLnENa0aknoAAhEaq55b3XbHa+xuKwnJ5eQ7RJGN0bD5keR09p6KG+XujjLpdh0H3fnbmfl4
o8e2f4+tpsNwKWW59r8rm+1Mq8h7apO6GM+Pxflkf5v0pXF32N91/SvytrHy8fj/VP4e1Is7yDEYKn8zk52xg
D9FA3q52ngGt/wDQKW1ojtafY9Pzbq/LjjXxnuj1ypbmXczLZ5z61cmnjddBC0/E8fnuHj9HgqWTPM9j6L0ro
OLaxzT72Tx/BDFXb4QT7szzD+7/ACtlaxJtxuV2159To1smv6KT/OO0+4qfb30nRz/mPp/6jbzase/j4x6u+Pv+h
6cV98vEBAQEBAQEBAQdF5j30bDGDV7onhoHiSWnRBTmLwWQqYaj/dzCX6OUGDOPzUs8UsQfPNHH
DC1gmOrjFO50pcwbQ0HU9QjLaZLjOcwFyNjRZzGPecPMZK9Ybovsq9GC304B8RNeTXw10YgZnIWrUH
O2Q4jKudm6rIcaPkLI9R4pmEg6s+H4+nxaIJdyivauZHjNGCvK8xX2XbM4Y70Yoq0Mmu+TTaHOe5rWt11
OvsBRho7VLI47l8+fkpWJaEGXk9X0YnyyfL2cVWh9dkbA572snh2u2gnxOnQoyYDHZafmFfOSUZ69O9by
dhvqsLHxxOr060Bla74ozL8qXBruunjoUYZOUs3sJmuTO+zrd0ZqvDLi3VYHzNfYZAa7oJHMBbEdWsdukI
bofHoUGVh8FkMdmeLQyRl8WMwU9GzYaNYxMHU2tbr+d6TiPoQRTi/F+QM4/grl+hLFkGZSjCapb8cFCj
JKGuePxd73vlPucPYjLe4/D5VnFOA1n1JW2MfZqPvRFvxQtZUmY4vHlo5wCMJ+gICAgICAgICAgIOi9Rq
X6VijcibPUtRvhsQv6tfHI0tc0+4goK8xH3fO3eLFwRR3J/m6UuNZ8zakl+XqTgh8VfX+rBDj7/4SjOrtr9g+3U
OJyGMdXtTsyTK8c1me1LLYYyoda7YZHHWMRn6oH8SGrIxvZPg+PbjvTZalnxuQfl2W5rD5JpbkjQx0k7z/
AFnwtA0Rh8UOxfb6i/GPhrTuOHitw0fUne4NF4vMxOvi79K7afJGdWwxfariOMs8bsVY5xJxSCatiN0znBsdg
aSeoPxzoemqMMfjnZng/HuRtz+PhsfNQmc0a8s75K1Q2jrOa8Tjozf5oO7kvabh/I8hlMhk4p3WMxRjxl0xzOY
DXilbM0NA+q7ewdUGFa7H8Cs8ihzssNn145K08lQWHirNPTYGQTTQj4XvY0eP/tKGqR8t4bhOV06lTLskf
DStw34BE8xkTwalhJHiPi8EGhyvZfg2U5Q7kdqGx81LPFcsVGWHsqS2q7dsM8kIO0yMHgUHzjuyvB6FbG
wRx2ZDi8m7NRTTWHySyXXgB0k7j/WahoGhQY+P7B9uaU9yRlaxNFarWaUVWexJJDWguEmdlVhP6LeS
hqimL+7bh2cvyT8i+xPxb0aAxsRuzOnkfUGr2WhoA6PUDa3XoB00RnVNGdleCs5Y7kzYbHzZsvvCn67/AJ
NtyRux1hsH1RIR5ow4xnZ/iuAbj7eDrvdkMHUu1sQy1O90J+dL5Htm6Elrnv8AHyCCOcC7B0aPbyTjPKnNn
nt5EZSx8jJIxjHx7RDG2QhrnNY1vsRnVb6MCAgICAgICAgICAgICAgICDVch5PhuP0jbyU4ibp8EY6vefY1
q82tEdq3s9jl3F+XHGqrreX5j3CeWVCcNxjXQznXfKB47R0Mh/8AdCh1tfs4Q6fk2nS497/N3Hh3R6/D2pRx/j
WIwVUwY2EM3D9Pbk+KWQ+1z/P6B0CmpSK9jm991HNur82SdfCO6PVH8SivMu62Mw4kp4jbcyHUOm8
YmH6fxj/kUeTNFW86T5Zvm0vm92nh3z+CmcrmMllrb7d+d087z1c466e4DyVG95t2u/2+2x4aRSkctYYa8px
AQOvl0PkUHqftNzEcm4pC+d+7JUdK17XxLmj4JP57ev06rZYr80PlXXunfpdxMR8FuNfw+hM1I0ggICAgIC
AgIPmaVkUT5X/UjaXO09jRqUGsh5Ni5a2FsMc/089s+z9WnU767rI3j8X9HGfwoOcLyTFZmfJQUZHPkxNp
1K4HNLdJWNBO3X6zfi03DzB9iDBtc6xFfJSVHQ2XVoLMdK1lGRg1IbM20Mikk3btdZGguDS1pIDiEHZju
X1sjkJKlXH3nRRWJ6r7xhArCSs90cnxl2ugewt12oMYdwcUbor/ACV70DfOLF/0R8v8yJjBt3bt2nqDbrtQfdbn
uJs3o68de18vZlmrUcg6MCtZngDi+KJ+7XX9G/aXNDXbTtJQZVLmGDujGmCVxGVZO+vuaW7DVA9dko
P9W+Mna5p8CCEHRU55xyzDLYE7oasVR2RNmZhZGajZHxCZpPi15jJb7W6HzCDrr86qWbpp1sXkppIxA
bBbXAbCbMbZWNl3PaWkMeC4adEElQEBAQEBAQEBAQEBAQR7LX8dkeP3rsly3jqeNlsGzYrP9KX/AG
Jz2SaEbtWnYdB59EGNgLN7j/B/tHPWLFq0GPtyRTO9WZhmduiqNdo3e5u5sQ/Kd9KCH4zK52axDjeSZuW
jDNksoLluGUVw2WGOGSCnHMfqsYJZCOvxen16ahGXHHuU5HISUc1mbGWZimwY+KO/V2xUJJnyPY+
WcdHOEr9gdsaWt89oQSLutn8pSwc9LC2HVsj6Drti0z60NWB7dxHsdM8iNvu3H8VGGe+xyBncWCrLdjdi5
8XblrUmRObtkinrNEkri93qO0kIGgboNfag6uMZm3Tm5H/ebLVz8rlGwQzu0qwMY+lXlbFG2R79OryerySd
Sg0VflLr/J7Vv7Ru16tfKsx1GaJofi3MELCIZiD8TrD5DpLodvwgEeBMuvgHLCbkcuSy8wrS4uKzkn5R3oxG8
+YsLqTpRG10J0cNYiY9NmnUoMw5mZ3LrV6zNlBi3269bCzQOYMVK6StGWNcQdzxNO9zN4Bbu0G5G
HXwXkMkuWwcLszJk7ObxU93LVJJGvFe3C+HXYwD9AAZnxmPp9UdNQSTKY8hzNzHOx0NKrHatZK1
8rE2aUwRt0hlmL3PbHMfCEjQN80YR2t3Js2acWQjxbRQhhpTZZ7pzvhN52gbE0R6S+k0h7yS3oempQfHDu
S5XI5avZyrJo4szHbfiGiVvoNirTAbHQNY0h7o9r2vc9+o1+p9VBueYwPMDbtvLy4nB0YZ5bz6zzFO+X4RB
pIATtb8fwD6zto6+BCMOfy6GhhMhk8pMzkV6TGw0cPF8Ebm6Rm+LEAGjjsMr3u/EAG3TzMvnhXIMhlrF
W79o3IMhmILc9aC9CX46XbINgrtDmOb8szQHTaZAS7U+ICU9vrWTs8Yjkylr5y821eims7dgd6V2aMbWau
2tDWgNGp0CMJGgICAgICAgICAgICAgEgAknQDxKCvuXd1a1Kx9kcdiOVzMh2MbEN7Gu/B9bT+BRXy
6cI7XRdP6FN6/Nzz8vFHj/H82hxfA7d+4MxzKx9oX3HdHjwd0Mfufp9cj8kfD9KxXFM8bJd516uOvytpHJT+
1/VPq8Pb6knzGaxOFpfM5KZleBg0jiGmp0HRrWjx+gdFLMxDR7TZZdzflxxzT3z+MqY5p3Uymb31KG6ljT
0LQf0kg/PI8vcqeTca8IfQ+leXsW20tf38nj3R6kEJ1Op8VWdEIMiDH37FSzbgrSS1abQ61OxpLIw4gDe7wGp
KaIrZqVtFZmItbsjxWPPHw/t/TxtbJYRnIM9kK7Ll11hwEMEcn1Y42lrxu6Hrp+HyU/u07Y1lzVZ3PULXtTJO
HFS3LGnbMx3z2NP3MwGBqsw2f4/Ga2Kz9czMpnX9FIzbvA110HxeHtHsXnLWI0mOyV3ou7zXnJhzTzZ
MVtNfGEIUTepr2k5h/drlsJnftxuQ0rXdTo1u4/o5D/Id/kJU2C+ktJ1/p/6nbzp8dOMffH0+16lWwfKhAQEBAQ
EBAQY+S/3da/sZP6JQVTW+YwnHOAZq/l7FujWgFj5SVlZsbGswtiT4HRxRyHQN2jc4/wAKMtnwGDN4X
O4+pmKkVR+ZxWrnRzmZ0t2rKZ5XPBji2OcLjzp8X1fHogx8jbqt4byrDukaMtLmrEEVQkCZ8t242WrtZ9Y7
o5WOB9g9yDjDZu1i7jDVzTZ/neS5CrPgHiB2kMl6f1JYyxrZ2mJo9Vxc4t018OiDvgkjm4tTtRuD69vl3rV5Ad
WvjfmHbHNPmHDqEGPj79F3DOFY4TRjIVclXjs1y4CSJ+PMjrhe3xaI2xu3E+33oNHlON5nkmbp36OQOM
pcpGSs1cf6TdphZBEyJ7/xm/OtY10482HTo7UoM3KSXeSZqtlsbGWfZeJr27nHdrSJp6N6QSUn9OnpPjeGAD
q8MPgNCG+47kqGQ5jnMlV5CalO1Njp4KjTVDLMclGJzSfWjdL8QO34HD+FBYyMCAgICAgICAgICAg6
rVWtbrSVrUTZq8zSyWJ4DmuafEEHxCCJN7aYmDB5DG0o69STI2nSzWIoQ0ms62LBrnQjUen+j8ffp5IJPl
MTjctTdSyNdlqq9zXuhkGrd0bg9h+lrgCEESrdv7uIgtswM1Njbd+W7LUt1zLA5sjGtiB+LeHwuZuaQRr4H2g
PlnAM1HjYuPtysc3HXfKmy2WI/MtNcsdK2JzXBgbYfHuO4Et3O016aBs+a8AwnKKFtk8ETMlYr/LR33NL
nMYHFzQQC3UAuJ0180GxOBaOQ0crFIGQ0qM9Ftbb4iaSB7XB2v4or6aaeaD5ocdggt5ia16dqLKXGXGxPj
BEeytDX0+LcCf0OuvvQaLJdv7Vua1j22oouNX7rMjarNjcLIkY1msUbw7YI3SRNfrt1HUefQO3A8LyMNyjL
nLFS9BiKBxtCKKAt3sc6IummEjnjfpXYA1vQdT9AdtviuctXm1pMhCeOsvQZCOv6RFiP5YskZWY5pEfpet
GH67d2mrfegxI+M8qpWJcuZ6dzK1oH1qHpV/R9Z080bprFoB7QZHMha34dAOp89AGZyHH8nvcpxkmP+X
io4uKSy2Wyx8jZLUwdBt+B7CPTic4+/d7kGgwPAeQtxDcfZsQQVrPo1stGY3eo9mOncyOSD4yG/MwMZq
Ha7fHr4Iy29Dh2dpzwFl6t6WIitR4PdC9xDrTgWusje3d6TBsAYRu8engjDN5Vx3NZTJYq5Rs1RDjTJL8ndhk
midYO30p9I5IviiAdt110LtfEBBiVuN8vh5JNm5LuNnlsMghcZK05fDAxrfVhrn19GNkkDn9QTqRu12hBzg+
FZGjkcb8zcilxWBbYbiIY43NmIsfC313FxafSiJYNo+LxOngg3nHMM7D4w0nSiYmxasbw3b0s2ZLAbpqfq+r
og2aAgICAgICAgICAgINdnOQYnB03W8lYbDEAdoP1nEeTW+axNojtWdrtMme3LjjWVW3+R8v59I6vh2u
xXHNxbLdfqDIAeobp1efcOntUHNa/Z2Oojb7Xpsa5f8AMz91Y7vX4e1I+N8VxGArGLHx6zPH+0XZPilk/lO
9n5o6KWlIr2Od6h1PNu7a5J4d1Y7I/jxaDmXdLE4MPq48tvZLwOh1jYfziPH6AvOTNFW36V5byZ9L5Pcx/b
P4KUzWeymauOt5Cd00jvAE/C0exo8AFRvkm3a+g7XaY8FOTHGkNeo1kAJIAGpJ0AHUklGG8l4jyHGRQ
ZLMYW5FiA9jrEhY5msZcNw3eLC4eBK98kxxmOCjXqGHLM0xZKTk0nTj3/em/dvIXsbQxuIwPp0uFZGq2
eo2oC35gkDeJ3+LiNWnTz89Spc06aRHwtF5fw0yXvkza23NLaTzf0+HL/HqcWuQdteY4zH2OUWrWKzeNrt
rTurML22Y2eG0hrxqfHroRr7Em1LRGvCWabTfbPJau3iuTFe2saz8M/XCJ875ZVz1unXxld1PBYmEVcZWe
dX7Bpukf4/E/QeajyX17OyG26XsLbetrZJ5suSea0/dHqRlRtqyJ8bkYIG2J6k8NeT6k0kT2Mdr7HEAFZ0mEdc
1LTpFomY7tYeluzfMP7w8TjhsP3ZLF6VrWvi5oH6KT+c0aH3grY4b81XzLzF079PuJmvwX4x98J4pWgEBA
QEBAQEAgEEEag9CCg6X06ckTIXwRvijGkcbmNLWjTboARoPhOiDsdFE57HuY1z4yTG4gEtJGh0Pl0QY7
8Vi5LzMg+nA+/G3bHbdGwzNb16NkI3Adfag4biMSyaWdlKBs84cJ5REwPeHfWD3aau189UHcypVZDHAy
FjYIdvoxBoDGbPq7W6aDb5aIOkYfEC1NcFGuLdhvp2LAiZ6kjCNNr36bnDp4FBkehDqx3pt3RAiI6DVoI0Ib
7EHEdWtHI6WOJjJH673taA52p1OpHj1QYr8DgnysmfjqrpY9NkhhjLm7TqNDt1GiDOQEBAQEBAQEBAQ
EBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBBA+Y906GKlGMw7PtPMynZHDEN7
WuP8n6x+hRXyxHCO1v8Ap3Qr5Y+Zln5eKO+eCN4/g+Ty9xuY5tYNqw74osW12sbPYJCOh0/Jb0XmMczx
ss7rrlMNflbOOWvffvn1fjPFLclkcXh8f8xfljp1Im7Y2dG9B4NY0fxBTTMRDQbfbZdzflpE2tP8cZUzzXuzkMt
vpYndTx5+Fzx/WSD3keA9yqZNx3Q+g9J8t49vpfJ7+T7I9SviSSSTqT1JKqzLphYGz47xnN8iyDaGIrOsTHT1
HDpHG0/jSP8ABo/9AvVazadIVN5vcW2pz5J0j7Z9UJ7254pZw3M89FegZYzHHqUtihXILmyT6fo5GAgEjQ/
D9PtU2Kmlp17YaDrG/rm2uKaTpjzXiLT4R3xP8dzJ7Tcz5VnuV2cfmbkmRxNurO7JRT6GKJob4gaaMGp26e
9Zw3mbaTxhF1/pu32+3i+KsUyVtXl07Z/HxRObmFCbgk/FbUD7L6lwzYK5qP0MJcdzXa9dNNdAPb7lHz+7
y/U29enXjdxuKzFeaml48Z/j2elElE3AgmfZ+riLPcDHRZRrHxaSOrxyabHWGt1jBB6HzIHt0U2CI5o1aTzDfJ
XZ3nH28NdPDvensnWx9nHWYMiyOSg+Nwstl02enpq7dr5ALYTEacXy/Be9bxNNefXhp4vL3AuUt41ym1P
StelSmEsETpRuY9nqaxF/s6DXVUcF4i3ofSev7PNuNpEVrzZYmJn0cPe0elcrPnRhmS42KOTIOEZezUFvUf
Ht1IB93VX3zGYc5WbPMwzZKMLH5MhnqR9C0E/X26kA6H3oGTmzzMI2SlCx2U2s9SPoWgnTft1IB0+lA
yE2fbg2yVIWOyuxm+LUFocdN+3UgHT6UHF6bPtwQkrQxnLbGF8XQtDjpv26kA6fSg5tzZ9uBEkELDl/TY
XRdC0OOm/TU6dPpQLE2eGAEsUMZzHptLoum3fqN2mp08PegTTZ4cf9WOFhzHptJi6bd+o3addPD3oD5s
9/d/1Wws+2PTBMXTbv16+enh7/ABQDNnv7ver6LPtn0tfS6bd+v06a6e/xQGzZ7+7/AKphZ9s+nr6XTbv1+nT
XT3+KBHNnjx/1Xws+2PTJEXTbv16eenh7/FAgmzx4/wCrLCwZj03ERdNu/U7deunh70CrNnzgDLNCwZf03
FsWoDS7rt10Onh70CnNn3YEyWIWDL7HlsXQNLhrs10OnX6UChNn3YIyWoY25bY8si6BpcNdm7QkDX6
UDHTZ92DdJchY3K7X+nH0DS4a7N2hIGv0oGLmz78K6S9CxuUDX+nH0DSRrs3aEga/SgYmbPPwzpL8L
GZMB/px9A0kfU3aEgan3oGHmzz8Q9+RhYzIjf6cY0DToPg3aE6dfegYabPSYp78lCxmQBf6bBoAQB8O7Q
nTqg4wk2fkxj35OFkd4Of6bBoAQB8O7Qu06oGDmz8mOkflYWR3Q53pMboAW6fDroXeaBgZs/JQkdloWR
2w9wia3TQt06a6F3mgYGbPyU5XZeFkVkPcImt00LdOmuhd5oGAmz8tWY5eFkU4kIhDNNC3Tz0LvNAwE
2flgnOYhZFKJCIQzTq336F3n4INqgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgwcxm8Zh6brmRn
bBC0Hq49SR5NHmViZiE+322TNblpGsquyHLOW86mkpccYcbggSyfJSajcB4gEdXH81v4VDzWv2djqK7Pa
9OiLZ5583dSP44eufob7jPEMPgIy2jGZ70g0sX5esrvb1/FH5rfwqSmOKtF1Hqubdz786UjsrHZH4+tqOY9zM
Nx5r69ZwvZTTT02nVjD+cR/EF5yZYq2HSvLuXc6Wv7mP7Z9SkeQcmzGeuOtZGd0jj9SPwY0exrfBUr5Js+
h7PY4tvTlxxpDVqJbEBBZ3F8ncyfajM4bFTGhlcO752U1tI5LVQkl4e5ujiW9euvk0KxSdaTEdsOV32CuLqGP
Lkjnx5Pd48Yrbu09f4szKcpt2+O4buLirEcHIsW4YvMxu00naR8JLNfiDvrfh/NWZvrEXjtjgiwbGtM2TZZImc
OT36ej+Pu9KO8g7uZ7K4+ejVp08PFc1+fkoxlks4PiHvPXQ+fn714tmmY07Gx2nl/DivF7Wtkmvw808K/Qg6h
b4QEHLS5rg5pLXNILXA6EEdQQQjEtvf5jyzIUfkL2Yt2aegBgklcWuA8A78r+cvU5LTGkyp4unbfHfnpjrFv
HRp15XHpXsjzE5zi4x1l+7I4jbC8nxfAR+hf+ADafoWxwX5qvmfmbp3yM/PWPcycfp7/xWKpnOCAgICAgI
CAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICCEcy7oYvCP+Qx7ft
HMSHZFWi1eA4+Gu3xPuCjvkiPW3vTuh5M8c9/cxR2zKLUuF5rkNxuY5tOXDXdDiWO0a0eIEpb/AEGrxG
ObcbLu461i21flbOPXf8PxlMbtrF4jHepZkjoY+BujG9GDQfitaP4gpuEQ53Dhy7jJpWJvef44yp7m3d63fbJj8E
DUonVrp/CR4/8AuhVcm47od70nyzTDpfL71/DuhWznOe4ucS5x6knqSqkzq6qIcIyLAICCU8E5dR4yMvZkrS
Wb9umalEBwEI9Q/GZR4kDQEafR56qTHfl1anqnT77r5dYmIpW3Nbx4dmiKjo0N16BRts5QEBARgQFgEE
m7d8sfxflVTIuJ+TefQvt9sEhG46e1h0cPoU2G/LZrOr7CN1t7U/q7a+uPx7HrKOSOSNskbg+N4DmOHUEEag
hbJ8kmJidJfSMCAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIC
DEymWx2LqPt352wQM8XOPj7gPMrEzomwbe+W3LSNZVZk+a8p5rZkxvFYjTxLTss5STUDT6R4n81qhm
824VdTj2G26fWL7mebJ3Uj+PtlvuLcJxHHwXwNNrJPH6e/N1kOvkPHYPc3r7VJTHFfW0nUur5t1Olvdxx2V
js/mweZdyMJxtjomubdymmja7D8LD+cR4fQsXyxVa6V0DLup5p9zH4+PqUXyTlma5DbNjITlzf9HCOjGj2A
KjkyzZ9F2XT8W2py4409rTqNdEBYBGBAQEBAQEZEYFgEBAQFkejOxPMftbjrsLafuv4gBrC46l9Z39Wf5
n1f4FsNvfWNPB8480dO+Tm+bWPcyf4u/wCvtWcp3LiAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgI
CAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIIZzPudh8B/slb/AG/LP+GOrF8Wjj4B23z9wUd8kQ3fTeiZNx71vcxx2z
KH1uJch5RableZzvjr/WgxDHbdB4gSEfVH5o6rxGObcbNhn6vh2lflbONbd95+7x9abPfisLjQ6R0dDH126Ma
NGNaB5NA/9XVTcIhzdKZdxk4a3vZUnNu8di0JMfx7WvV6tfbPSR4/N/JCrZNx3Q7rpPlimPS+b3reHdCr5JJJ
HmSRxe93VznHUlU5nV10RERpD5WGRAQEYEBAQEBAQEBYBAQEBAQb7g3KZuMcmp5Zmphjd6du
MfjwP6PH4PrD3hS4r8ttVDqexjdYLY57e719z1xXsQ2a8ViB4kgmY2SKRvg5rhq0j6QVs3yG9JrMxPCYdiPI
gICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICDGyOToY2q+3enbBXZ
9Z7zp+Ae0rEzolw4L5bctI1lVmW59yTl1mTFcQhNeiDts5ST4QGn84eH0N6qGbzbhV1OLpm32NYybqdb91I/
j7Z4NtxbgmLwThONb2XeP0t6UfECfHYPxG/5V7pjivrafqXWcu6934MXdWOz6fF8cv7g4LjMTmSPFvJ6fB
WYejT+cR4fxrN8kVSdL6Fm3U6/Dj8fwUXynmeb5HaMt6YiEf1ddvRjR7NFRyZps+jbDpmHa10pHHx72iUL
YCAgICMCAgICwCyCAgICwCAgICAgIPQnYPmP2hhJOPWn628WN1bU9XVnHoP/AMN3T6CFsNvk1jT
wfPPNXTvl5YzVj3b9v5v5/itZWHJiAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICA
gICAgICAgiHM+5WF44wwNcLmUd8MdSPro4+G7T+LxUd8kVbnpvRcu5974cfjKE1+M8m5hbGT5dK+tRH
xQYph2u2+x//AFY931l4ik2427G0zdV2+yr8vaRFr99+76PH2JuwYnD44NaIqOPrjppoxjR7vef4Spo0iHM/5u4
yd98lvplVfNu8ckokocd1iiOrZLh6Pd/J9irZdxpwh2/SfK9aaXz8bf2e7+aqpppZpHSzPMkjjq5zjqSqczMuwrWIj
SHwsPQgIwICAgLAICAgICAgICAgICAgICDc8Q5JZ43yOlmINSK79J4x+PC7pIz8LfD3qTHflnVT6hs67nD
bFPf2eie567o3a16nBcqvEtazG2WGQeDmPGoK2kS+P5cdqWmto0tE6S7keBAQEBAQEBAQEBAQEBAQE
BAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQY9/IUsfVfauzNgrx9XSPOgWJnRJiw2yW5a
xrMqszfcbP8ntSYjhsDmVx8NnJv+ENB8y78X6B8ShnJNuFXVYelYNlWMu7n3u6kd/8fUzeL8FxmEeLcxOQ
zD+r7ko+qT4+m0/UHv8AFe6Yojj3tV1LreXc+5HuYv7Mff4+x2cr55heOQuFiQT3SPgqRnrr+d7P41m+SK9r
HTOiZt3Ose7Tx/BSHKub5vkdgutSllYE+lWZ0Y0fQqOTNNn0bp/SsO1rpSOPj3o8oWxEBAQEBAQFgEBA
QEBAQEBAQEBAQEBAQEF9fd+5h8zjp+M2n6z0tZ6Op8YHH42D+Q86/Qfcr+2yaxo4HzZ0/lvGescLcLevx
+mPYuBWXHCAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICCI867l4LiPpV7
AfbyllpdWx8Om9w8Nzj+K3X6foXi9+WNV/pux/VZox80V79Z9CCMwfK+aWWZHlUr6OL+tBi4zte5vvH+j
HvPxFRRS1+NuEOgy9S22wrOPaxF8nfeez+fsTSCvisNjQyJsVGhANQBo1o95J8SfaeqniIiHMXvl3OTWdb5
LfWrLmfd8/pKWA6eIfcPj/M9n0/xKvk3GnCHZdJ8rxGl8/Gf7Pd9PiqyxZsWZnTWJHSSvOrnuOpJKpWtM9rs
6UisaRGkOpYehAQEBAQFgEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQbPjWft8fztPMVP62pIHOZ+Ww9HsP8
ppIXvHflnVW3u0ruMVsduy0fb3S9fYvJVMnjq2Rpv9SrbjbLC/2teNRr7/AGraROr49nw2xXmluFqzpLJWUQ
gICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICCmu5b6PF+5FDl2VilfjbNYVRNE
0SbHxnUtLdemvR3v/AAKLJbSY8Gy2fT/1FJ5LRF47p+6WNY758RfqKENq5KfqsLBC0fS55J/yLz+or3NltfL
ObJOk2pX65VnyrmPIM9cc+9OWQA/oacRIiYPo/GPvKq5Mlpni7rp/S8G1ppjjj32ntn+PCEfULYiAsAsgsAsgs
AgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICC8vu+cx3w2OK2n/ABxbrOOJPiwn9LGP5JO4fSVe22TWNHC+benaT
G4r38LfdP3LoVpxQgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICDQc74nV5Vx
i5h59A+Vu6tIfxJm9WO/h6H3LzaNYWtluZw5Iv9fqeMJ69vEZWapZYYrFaR0U0Z6EOadCFQvGkvoO3zaTF
o7G8cWz1xI3qQFiY1h0VLawx1E9CAsAgICAgICAgICAgICAg4J0BPsRlfOK7DcbtcTiL7crstbijsR5EdGM3t
3Bgh10LOvXU6+8K7XbRNfS4DP5qz03E+7Hy6zMcvj6dfH7FQ8q4hnOL5E0crDsJ1MFhmphlaPxo3fxjxCqX
pNZ0l2Ow6hi3VOfHPrjvj1tKvK6ICAgICAgICDOwmYuYbL1MrTOlmnI2Vg8jp9Zp9zm6gr1S3LOqDc7eub
HbHb4bRo9fYPMU81iKmVpu3VrkTZY/aNfFp97T0K2tZ1jV8e3O3thyWx2+Ks6M5ZQCAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIPOv3keCfLXYeV0o9IbZEOQDR4TAfA8/y2jT6Qq+a
ne6noe75q/Lntr2epU2Euj+pcenkqsS7PZZv6ZZs8ex/uPULzaGzda8AsAgICAgICAgICwCyCwCyJI7t7ylnFZe
TTVDDjYywhr+kr43nT1Qzx2Dp1Pt1HRSfKty83c1sdX287iMEW1vP1a+GvijZGoIUTZvQ+cz+Wo9mcPnM
ROYLVSGg8vHUFo2xPY9p8WnXQhX7WmMcTHofONrtMd+p5MWSNa2m/4wkOFdHzzhsZ5LhXVRY+t
XlGmpA6TwH+sYDr8Ouh+kKWvv196Gu3MTsNzPyMnNp3x/hnun0qU7h9pcvxZ77tPdfweuosAayQg+Ama
PL88dPoVLLgmvHudv0jr+PdaUt7mXw7p9X4IEoHQCAgLIICAgICC6fu+cx2S2OLW3/DJus47U/jD+tjH4Pj
H4Vc22T+lxXm3p2sRuKx6LfdP3fUvFXHCiAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgI
CAgICAgINbyTA08/g7mIuDWC3GWE+bXeLXj3tdoViY1TbfPOK8XjueSOV4e9Tu5F1yKKG9ipWRzmMN
j3AkM0LBpu16PY8Dq06HwVTLXvdjsc8Y7ViszNbdnf6e37JjxYsT22qocPrAKLth2mLJFo1dCiSiwwLAICA
gICwCAgICDOw2EyuayEePxdZ9q3L9WNnkB4ucT0a0eZK9VrMzpCDc7nHgpN8k8tYZXK+K5TjGXdiskG
mcMZK2SMkxvY8eLSQNdDq36Qs3pNZ0lFsN9j3WP5lOzXT0rt7L8nr8j4nY43lNJ56EZgeyQ6mWnIC1vj+R
9Q/gVzb35q8suG8ybKdtuIz4+EXnX1Wj8e361Kcy4zZ4zyO5iJtXNhdurSn/SQP6xv/g6H36qnkpyzo7jp29rusF
ckd/b6J71+9s72Nb2loWsiGvpUYpnWQ9nqACvM92u3Q6lu0EK9hmPl8Xz3rWK/wD9jatPitMad3xRCseed6s
1nXuqYV0mLxQdqJGu22ZdPAve0/APzWn6Sq2XcTbs4Q6npXlrFgjmy6ZMn/bH4+uWLe718zt8cbh3PjZOW
mOxkmj9PLGRpt0+q0n8Zw8fcsTuLTGibF5a21M/zeOndXuif47kAUDoRGBAQEBAQFkFgZWLyVvF5Ktka
b9lqpI2WJ3vaddD7j4Feq20nVFnw1y0mlvhtGj17xrP08/gqeXqH9DbjD9vmx46PYfe1wIW1rbWNXx7ebW23y
2x27az/E/S2a9KwgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICClvvC8Jq2KkfJR
G/049sOTMDQ6QAdIZgDoDtJ2O6+BHsUOWsS3vSNzb/AE405v6dftj71FwtdjclJRf6m0aFhmjMTyCNerCT/
Gqkxyzo7XpW7568dOPhOrJsx7Xbh9V3VeLw3sS6V4BYBAQEBYBAQEBBKcJ225VmMDbzlatsoVonSxG
To6xs+sIW/jaAHr4eQUtcVpjVqt11nb4c1cVp9+06fl9bWcT5Ha47n6eYq6k136yxg6CSJ3SRh+lv+VeaX5Z1W
t/s67nDbFbv+ye6V5d3+N1eVcNg5FitJp6MXzUD2jUy1HgOkb0/JHxfgKu56c1eaHCeXt5babmcOThFp5Z9Fu
78FJ8J5RPxnklPLxauijdstxt/0kD+kjf4Oo94VLHflnV3HU9jG6wWxz2z2eie5c/e3jEGf4tX5LjdJpsfGJfUj6+rTk
0c4+/Z9ce7VXNxTmrzQ4nyzvp2+4nBfhF509Vo/Hs+pFuI9weP4TtNZxdx5myFl9yvDSj0L9szf6x+vRrBv8T4
+SipliuPTvbXqHSM2fqMZK8KV5Zm0+ju9M8FSAaAD2Kq7BygmGD7W8lyeAuZ2UMx+Prwumgfa+Azlo1
AYDpo0+T3dPYpa4bTGvc0u665gxZq4o9+8zpPL/T/AB4IcOoUTcuUBAQEBAQEBBb/AN37mHyuRn4zafp
Bd1nobj0bM0fGwa/ltGv0j3q5tcn9LjvNnT+akZ6xxrwt6u6fo+9fauuBEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQ
EBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQY+Sx9TJULFC5GJatqN0U0Z82vGhSYe8eSaWi0dsPIv
OuPWcJkcpjb0kslyhLG6m4sc/1I3nQPa8fVa+Pq5p/GHTzVPLV2Gzze9S9NIrbXXj93onv8GspzNt1APxgFF2
w7Xb5eaurqIIOh8lFKwLDAsAgICwCAg+mRyP3FjHPDG73loJ2tHTc7TwHvRiZiO18oyuv7v8AzH+v4rcfr9a
zjdx/DNEP6Y/Cru1yf0y4jzZ07s3FY9Fvun7vqQnu1w3+7XK5RAzbjMjus0tPBup/SRfzHHp7iFBnx8tvQ3nQO
o/qdvGvx04W+6fp9qe9geYtnqT8UuvDnwB0+PDzruicf0sQB/JJ3aewn2Kfa5P6Zc/5s6dy2jcV7+FvX3T9zNpdj
eNUM3fy+ZstfhIpHTVKTj6cbIz8R9d501aw6gAdNPH2L1G2iJmZ7EGTzRnyYq48Uf5sxpNu2Zn/AJY9LS89
721/lpMJxCNjKoYYJL5YAzZpt2V4iNNunTc4fQPNeMu47qr3SvLM80ZdzPvdvLr/AIp+5TQACpu1ZeKxGT
y96OhjKz7dyX6kUY1OnmSfBrR5k9FmKzM6Qgz7jHhpN8kxWsLVpcQ4X27qxZXmMzMpnnDfTw8Oj2Nd
5HadN2n5b/hHkCVajHXHxtxnwcnk6huuo2nHto5MXfef4+yOKD827i8h5bPpcf8AL45h1gxsJIibp4F/hvd7z+A
BQ5Ms27W96Z0fDtI92Nb99p7f5Iuom1EBAQEBAQEBB3Urtqjdgu1JDFarSNlgkHi17DqCvVZ0nV4y4q5Kz
S0a1tGkvXnEOSVeScdpZivoBYZ+lj/Ilb0kYfocFtaW5o1fH9/s7bbNbHb+mfrjuluF6Uzx+hAQEBAQEBAQE
BAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEFX98eMzz4hvJcf6rbmMYWXBXd6
cr6jjqdrtD1jf8Q6eGqjvHe2vTckWn5VtNJ4xrxjX+bzXXsVoLgdXndNDPq4iQBsjHa9WvA1H4R4qlPCXddOz
2rPLaNPZ9DY2WDpI3wd4rzeHQRLoUYLAICwCAgIPR/ZuLAVe28eQfBDB6nrjK2XgfGI5HN1kcdfhDPL
wWw2/LFNXzXzHbNbezSJmdNOWPDWO706o13C7IMka/McQaHNePUkxQILSD13VneH8z+D2KPLtu+rZ
9I8z6f5e59XN/wDl+P1qhx1/IYbLwXa+6C/QmD2tcC1zXsPVrgevXwIVWJmJ1djmxUzY5rPGl4ej+Q4bHdzu
CU7FOVsE8uyxTmd8Xoyj4ZY36dfymn36LYXrGSvB812m5v0vd2i0axHCY8Y7p+9roa3b3tNjPVmf81mpmd
HaB1ub3Mb4RR6/g95K86UxR6Vm1951bJpHu4o/6Y9fjP8AHBUHOO5HIOXTltp/y2NY7WDHRE+mNPAy
H/SO95/AFUyZZv6nY9M6Nh2ke771++09v0eEIoom2TPg/a7O8o/2x5+zsIz4pcjMNA5o8fSadN38r6o9qmx4Z
t6ml6p1zFtfdj38v9mPv8PalGV7h8X4ZRkwXb+Bk1o/DbzkoEm5w6atJH6Q+z8QeQKknLWkaU+tqsHSM+9v
GXeTpXupHD/h7VVXLtu7alt3Jn2LUzt0s8ri57ifaSq0zq6zHjrSsVrGlY7obHi/E85ybIihiYPVkADppXHbHEw
9Nz3eQ/ynyXqlJtOkK2+3+La058k6eHjPqd3LuF57it/5TKQ6RvJ+Xtx6mGUD8h3t9rT1CZMc1nSXjp/UsO7pz
Y59cd8fx4tCvC+5QEBAQEBAQEFrdg+Y/Z2al47afpUyZ31ST0bZaPD/APEaNPpAVva5NJ5XJ+aunfMxRnr
8VO38v8p9r0IfYrz54ICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICB5oCAgIPmWKKa
J8MrQ+KRpZIx3UFrhoQfpCMxMxOsPGvdPhcvEOYWaLGkUZj8xQf5GF56N19rD8JVLNTSXd7DdfOxxbv
7/Ww8ZZbZrem4/EAo44up22bmq4c0tcQfJRTGi24XlgWAQdtWpat2Y6tSF9izM7bFDG0ue5x8gAsxGrzkyVp
WbWnSsd8rMxv3fOW2aIntXKtGw4asqP3SOB9j3s+Fv4NVYja2mHL5vNu3rfStbWr49n1a/wAldZjEZDD5O
xjMhF6Nyq/ZKzXUe0EHzDgdQVBasxOkuk2+4pmxxkpOtbLw7PxuyfabL41o3Pc+5XY0eJMsIc0fwvVzBxxz
DhfMM/K6jS/5J+qf5Nx2uwPIuJcZkk5Rk2RUmsEkdGVwLajfE6zE+f5A6DyXvDWaV96VLrm6w7vPEbemt
v7Uf1fR9/a6+WcG4d3BxP25ibcMNzaTHlIvqP2fiWW9D09p+If5Fi+OuSNYeth1Tc9PyfKyVma/2Z7f7v8AGk
qj453G5Fw3H5TB498E/qTEw2g71Y4pG/C98P4rw8Aaa9PNVaZbUiYh2G86Ph3t6Zb6xpHGOyZjuifDRErt67
ftyXLs77NqY7pZ5XFz3H3kqKZ17W4xYq46xWkRWsd0OKdO3etR1KcL7FqY7YoImlz3H3AJEamTJWlZta
dKx3ytXE9u+McOox53uDOySyfiqYOMh+5w6gOAP6Q+0fUHmSrMYq0jW/1OT3HWM+8vOLZxpXvv/HZ
7fBF+cd0M5yjWnGPs7Bs+GHHQnQFo6D1XDTd/J+qFHkzTb0Q2vS+h4tr70+/l77T9349qGdAoW6S6p2u5b
Pxe5yJ9YwVa0YmiryAieaPX43sZ4hrW/F8Xj5KWMNuXmafJ1zb1z1wxOtrTpr3RPrSn7ulgN5PlINf62kHtHt
9OVv8A01LtPin1NV5wprgpPhf2wsj+9fEeTZbK8KzkEbbded0LK85+CdoGrXwv6bZAD4ePsVj5lbTNZcz+g3
G1x03WKZ5ZjXWP6fRPo+zxVJ3F7QZTjRkyOM338HqS52ms1ceyUD6zfzx+HRVcuCa8Y7HYdH8w49zpT
J7mX7Ler0+j6ldKu6MQEBAQEHKAg+69ietPFYrvMc8L2yRSDxa9h1aR9BCzE6Tq83pFomtuMTwl664Pye
DkvGKWWjI9SVm20wfiTs+GRv8AndR7ltcd+aNXyHqeynbZ7Y57I7PV3N6vagICAgICAgICAgICAgICAgI
CAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgrjvnwUcm4jJZrR7spig6xW0HxPj0/Sx/hA1HvCjyV1htukbv5
WXln4be3ueVcbadXsDXoCdCFQnhLu9rm5LN/YaHsErfPxWbRq3tZ1Y6iZFgdlaOGSzDHNL6EL3tbLORu2
NJAc/aNNdo66JDzeZiszEazp2eL0nUwfFe2XFLGapU5MlPHG0zXW7XTSh5ABDvCOLU/i+XtWxitcddY4v
meTdbjqe4jFa0UjXhHdH4yjnbfn3cHlvMzNIxrOOxtkFqFkYEMXwn02iUjc6Tdp5+HkosOW9rehsus9K2e022
kf606aceM+PDwYXdztty7L8gvcho14ZqUcMbWwsk1sPbEz4nbNoBPj011WM+G0zMwn8v8AWdvhw1w3m
YtrPHThxnxZ/wB3C2X4nNVCekVmKUD+1jLT+rXraTwlX8449MmO3jWY+qf5q07gc35HyLL2YMjNsqVJ
5I4KEWrYW+m8t3EfjO6fWd+DRVsuSbTxdP0npmHbY4mke9aImbT28fZCOQ5C/BVsVILMsVW1t+agY9z
Y5NvVu9oOjtPeo9ZbK2GlrRaYibV7J749THWEiU8J7c8h5bPuqR/L41h0nyUwIibp4hnh6jvcPwkKXHim/Y1
XU+sYdpHvTrfurHb9Pgm93l/C+3dWXF8OiZlM+4bLmZl0exrvMbh9br+Iz4R5klTTeuPhXjPi0WPp+66jaMm
5nkxd1I/j7Z4qqyuXyeXvSX8nZfbty/XlkOp08mgeDWjyA6KrMzM6y6zBt8eGkUxxFawxB1IGoGp8T4D6Vh
Mv/iHa/i/EMSeTcjmjvz14xYMoaZK0LdAQY2AEyO69HEfQAr9MNaRzWfPeodc3G8yfIwRNImdPC0+vw9
SE9wO9OXz/AKuPw2/G4h2rXv10sTt8PjcPqNI/FH4T5KDLuJtwjhDedJ8t49vpfL7+T/tj8Z9LH7ET+l3Cgj10E
1WxHp7dGh//ANxY23xpPNNddnM+Fq/gtrN4TgHGM3d5rnXtdesva+s2XR5Y9jGt0rxDq55267vL3K3atKzzS
5DbbnebrFXa4vhjt09f9U+HoR7BfeCw9zL2K+XpnH4uT/wlrrK4ADqJ2tB+t5bddPD3qOu6iZ49jY7rylkpji2O
3Pk747P+n+apOcZPjWS5BPa47Qdj6D/FjjoHv16yNjHSIH8nX+BVMk1meEOw6Zgz4sMVzW57+z0a9/rR9e
GwEBAQEBAQEFo9huYfZfIX4K0/SllyPR18G2mj4f8AWN+H6dFa22TSdHLeaen/ADcPza/Fj7fy/wAvxeilff
ORAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBB5F728FPFe
XyTVo9uKyZNimR9Vrif0kf81x6e7RU81NHbdM3fzsUa/FXhKO4e2JoTC89Qoay6vZ5uaunfDskYWPLT5Lx
aNF58rwCwPQXZXk9bkXFbHF8rpPNRjMPpyHX1aUnwgfzNdn0aK/t781eWXzzzLsrbbcRuMfCLTr6rR+Pb
9bF7idyW8KA4nxjHNpTQxNIsuYBFGx41BhZ/pHe1zvP2rGXLye7WNEvR+jfrf8A/Yz35omezXjOnj4eqPsb/
tLZ5e3jVvJcvsSelI/16j7ejZGQBmr3v6Daw+LQV7wTbl1s1/X6bac9abaI17J5ezXu+lUHG+5UvF7vI58RWbIct
MXUjJ0jiaJJHNcWDq74X9AqlM3Lrp3ux3nRY3VMUZJ0+XHveM8I/BDLVme1amtWHb57D3SzP0A1e8lzj
oNANSVFM6t3jpFKxWOyI0fEMM00rIYWOlmkIbHEwFznOPgGgdSVhm1orGszpELSwHazEYLHt5B3Dstp
1BoYMQHaySO8Q2Tb1JP5DPwlWa4YrGt3KbvruTPf5Oyjmt337o9X4z9DUc17s5LNV/sjDRfY3Ho2+nHVh
0ZJIwdNJC3o1v5jent1XnJmm3COELnTegUwT8zLPzM3jPZHq/GUB6AdFA6BtOMYhmZ5HjcTI90Ud6wyF
8jAC5rXHqRr010XqldZiFXfbicOG+SI15azKz+7vazFYbjtTKYCuY4sf+hyA1LnvY8/DO9x8SHdD7j7ArOfD
FY1hy3l/ruTNmtjzTrN+NfR6I+hIOyfJ4OQcWscYyek01CMw7H/AOkpSgtA/mfUPu0Um3vzV5Za7zLsp2+4j
Pj4RedfVaPx7frUxzTi9jjPJLmIm1McTt9WU/6SB/WN38HQ+8FU8lOWdHbdN31d1grkjtnt9E97ado7Ag7jYV
xOgfLJF/nwvaP8q9YJ9+FTzBTm2WT1RP2w3n3gJIH83h9KZsrmUo2yxtdu9N4e/wCEj8UkaHRe918aj5TiY2
s6xp78/TwhWarunEBAQEBAQEBAQfcUssMrJoXmOaJwfHI3oWuadWkH2gpE6MWrExpPGJete33LIuUcW
qZPUC1p6N5g/FnjAD+nsP1h7itrjvzV1fI+rbCdruLY/wCntr6p7PwSNSNaICAgICAgICAgICAgICAgICAgIC
AgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAghvdjhEfLuIWaTGA5GsDYx7/P1WD6n88fCvF66wv9N3fycsTPwzwl
49qyS1LZa8Fj2OLXtPQgg6EFULRpLvtvl5bapHJpNA2VvU6dUtGsOgpbWGMonoWBueH8ls8a5FTzEGpED
tLEQ/0kLukjPwjw9+i9Y78s6qXUdlXc4bY57+z0T3S9I8hs9vmQ0OZZn5eQQQ6421J8bnNk0e0Rx/jv/J6dPctj
eacLS+abSm8mbbbFzcZ96PVw4z3R7VKdxO7uW5SJMfTa6hgyesOv6WcDwMzh5eewdPbqqWXPNuHc7fp
Hl/HtdL29/L490er8UAUDoW+4jwfkPK7ny+Lg1hYQLF2TVsEX8p3mfzR1XumObTwa/qHU8O0rrknj3R3z/
HisafLcF7Xwvq4djM5y/aWT3X6GOFx6EEj6g/Mb8X5RVjmrj7ONnN1wbvqk82X/ACtv3R3z+Prnh4QqzP8A
Iszn8g6/lrTrVg6hu7oxjSddsbB0a33BVrWm06y6vabPFt6cmOOWPb6/FrdQvKytbtt2pwXJ+J3clLddJkpBLXr
wt+FlWZo1Y6TzeT0Ps0PtVrDgi1de9yfWevZdruK0iulOEzP9qPR4fi0HarGWI+6OMpW4zFYpzT+vE7xa+GJ
+oP0OCjwx78RLYddzxOwvas6xaI0+mYegYc3ic3l89xayxrn0mRsnicdfVgsxAkgfmlxafwK/zRaZq+eW22TBj
x7iv9WunomsvPTHZHtr3G67nx0ZdD/29KXz+ks/94Khxx3fRZ5OpbL80fVaP5/Ys/vdx2nneI1+UUXNfJQY2
Vs2unq1JtDpr7iQ4fhVnc0i1eaHLeWd5bBuZwX7L8PVaP40UHUt2qdmK1VldBZhcHwzMOjmOHgWnyKox
Oj6Bkx1vWa2jWs9sOp73ve573F73kue9xJJJ6kknxKw9RGkaQ4RkQEBAQEBAQEBAQWR2O5h9i8o+y7M
m3H5jbF1PRlgf1Tv52uw/gVnbZNJ08XN+Zun/PwfMrHv4+P93v8Aq7frek1sHzQQEBAQEBAQEBAQEBA
QEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQec+7XbbF0OfR5mfWPC5QPsSRMaTutR
/FJENvX9IPjAHU9QFBfHEzx7HR7bqGSdtpT/Urw9UT2T9HYrdskUGUt02sMcLZHegwndpG7qzr5jaRoq08J
mHadJ3M3xV1nW2n2975nj9OQjyPgorQ3DrXgFgds1u1PHDHNM+WOs3067HuLmxs1J2sB+qNTr0TV5rjr
WZmIiJt2+n1uoAuIa0EucdGtA1JJ8AAEepWbxftLDBR/vBzqwMRho9HCo522eX2B+nVm78kfGfcrFMHDW
3CHL77r82v8naR8zJPf3R+Pr7PW6eXd3JZ6X2FxCD7FwEQMYdGAyeVvgfD+rB93xHzKXz8NK8Ie+n+X4
rb525n5uWfqj8fYrdV3SiC++E8O4fybtXJVx1dkOQss2W7L/ilZeh6tJceuzXQgDptKvY8dbY+Ha+f9T6judr1C
LXnWleyO7kn7/vQjtJyixxTmb8TktYKt6T5O7G86CKwxxbG86+x2rT7iocF+W2kt71/Y13e2jJTjasc1fTXvj71
uWeD+j3Tocqqs0gmrTx3wPATiMMjf/PadD7x71anF/mRZx9Op67C23tPGLRy+rXWY+ifaqfkXL5+Pd6cjmY
SXRQ2WwWox+PB6bGSN+npqPeFVtflyTLrdn0+Nx0ymKe2a6x6J1mYSPv6/i97H4rJV7sTsuWtMELPifNTl
G4Odp9UNPVu72lSbrlmInva7ypGfHe9LVn5ff6LR/HFUdrPZm3i6mKsXJJMdR1+Vqk/AzcS7XQePj018PJV
ZtMxp3Ovx7TFTJbJFYi9u2WAvKwICwCAgICAgICyCAgIOWuc1wcwlr2kFrh0II6gj6ENHrDtny9vKOKVbz
3A3oR8vfb5iaMDV2nseNHD6VtcV+aur5N1rp/6XcTSPgnjX1T+HYlSkakQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQ
EBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBBHue8Tg5Vxe5iHnZO9vqU5vAx2I+sbwR4deh9y82j
WFrZ7n5OSLd3f6nkvkF2eCwa2VrH7Ug0jiu67ZR6TiySGdv1XljtRu6HwPmqeWfHtdh0+s476459zvr3ceya+
Gvg+2ubZqte36wC8Txh2OO8WjXxY6hSCwOD4e1YFt4i9254BiauVge3kXKbcLZq4GgZX3jXqPiEWngddX
n3K1WaUjXts5DcYt71DJbHMfJwVnSf+bT2/4Vfcp5hnuUX/AJzL2DIW6+hXb8MMQPkxn8Z8SoL5JtOsui2
PT8O1py4408Z759ctVWrWLViOtWifPYmcGRQxtLnucfJrR1K8RGq3e9aRNrTpWO9N+2HG8Db507C8nid6
8O9sFTcBG6zEdXRykeOgB6A9SFNhpE20s0XW97mptPm4J4T2z38s98O/u7wKXDcsjdiqzn0cyS+nXhYTtn/
0kLGtH85oHkfcs58XLbh3o/L/AFWM23n5k+9j7Znw7p+6Vj9nOCZ7itS3dzNltdl9rCcbqCIy0/DJI/XQP0O3Qf
wqzt8U14y5rzF1TFu7VpijXk/q8fREeCJd/uHfKZKHk1Vmle8RDf2/iztHwP8A57Rp9I96h3WPSebxbjyn1Hnp
OC3bXjX1d8fQsPtVzeLkHEWT3ZmtvYwejknvIaNGDVkzidAA9g6n2gqzgyc1ePc5zrvTJ2+50pHuX41/D6J+
5525fdiv8rzF2GQSw2Ls8kUjTq1zDIdpB9hC1151tMvo/T8U49vjrMaTFI9jUEk+PXy/AF5XBAQFgEBAQEB
AQEBAQFkEBBYHZfmX93+VMqWH7cbli2vOSdGsl1/Qyfwnafp9ysbfJy208XP+Y+nfqNvzV+PHxj1d8ff9D
02ti+YCAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICCiu+HFZsfma+epUK12n
lniG9WtDRjbQbpHI1/TYZWjb7CQFFePQ3mwyxfHMTa1bU76/2fV36Kms1Mjj7xfbxpxla24mCAOD4wQBu
a1w/iKq2rMTxjR2PRd9S9eSL88x397osx7H6j6ruoUV4dFEupRjhYBB2GCcQNsGN4rvcWMmLTsL2jUtDvA
ka9QjzzRry68fBdXYmhUxvF83ymzEwvjc9sMzgNzY68W94BPgHOd1+hXNtGlZs4jzTltkz49vWZ46cPTaeC
mosndjyTcpFIWXmzfNMl16iXfv1/wA5U4mddXaWw0mny5j3dOX6Ox6v4pyWryXjNTOV4myTmNxfANNz
LDW7ZIwXfV1PQH2FbWl+aur5Lv8AZW22e2K06Rr2+Ne6XnXnncbk3KLckF0uo0YXkMxkZIDHMOn6U9
C94Pt6DyC1+XNa3a+j9K6Pg2tYmvvWmPin7vCFkx9yOK5vtTLDyex/tzozSnrRjdYkmjGsU0bT7fhduPQHV
WPnVtj95zNujbjB1CJwR7uvNE90RPbE+zTtUZHZsxwSwRzPZDYDRPE1xDZNh1bvA6O0PhqqWrvLUrMx
Mxxjs9DrWHoQFkFgEBAQEBAQEBByxj5HtjY0ue8hrGjqST0ACMTMRGsthLiCymZRPG+eOV0VmIObtj
2sL2/HrteXhrtNvTUaeK9cqvXca200nSY1j08dOzu09Pra5eVkQED6Oh9oWR6p7Ucw/vNxKCad+7I0tK17Xx
L2D4ZP57ev06raYcnNV8q690/9NuJiPgtxr+H0JkpWlEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQE
BAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQavlHHqXIsBdw10awXIyzd5sf4sePe1wBWJjWE23zzivF47nlO3xfIzT2c
ZfyMcOcxcronwTSlokdGdrSWO6auboWyN8R4jzVW2Pm7+Lp6b2NveLVpPy7d8R2fT/AOmfoa2B/wAxXL
XDSVmocPMEdCFD2w7vBli9YmO9j6aHQqGYTixIA6EHQHTrofA+4rA9Iz4rCdwO1cMeJrxVXti30oI2hrY
LcI0dFoPAOOrT7jqthNYyY+D5pTPl6f1CZyTNuPGZ/qrPf9764/wq/L2di44yQUb9+sXTvlYTsdPJ6j2uaNDrt
OxZpjn5eni87vqVI6lOaY5qUtw09EafzUtyTtfzXj+6S3QdYqt1Jt1NZo9B5u0G5v8AOaFSvhtXth2+y65tdxwrb
S3hbhP4SkXYvmbcRn34W1Jtx+WIEZJ+Flpo+E+7e34T79FJtsmk6d0tb5o6b87D82se/j+2v8u362n7vS8an5ras
4Kw2wycB14x9YhZHR+x/g7cNCdOmuq8Z+Xm4Lnl+ueu1iuaNNPh8eX0/wAdiFKFvBAQEBAQEBAQEB
AQEGXQx01y7FU3NgfNp6bpdWh276ob7S78VZiNZQ5c0UrNu3Tw/jubplzDYmoflohbsW4oXRvLiyxBKx4
dI120nb8bRoNPLwIOq96xCjOPLmt708sVmfyzGnD7Pb6NGhu2p7VgyztYyQfDsjjbE1uh8AxoaG9V4mWwx
UisaR2evX7XXDBLM8tiaXEAudp5NaC5zj7gASsPVrRXtbzIcegxmOlbdmYzJAxPiaHB7HxvZuLYywn4mno
7X2jwXua6Rx7VDDvJy3jlj3OP1xPfr9n0tAvDYiCb9oeYf3b5bCJ37cbktta5r4NJP6KT+a49fcSp9vk5beiWj8w
dP/U7edPjpxj74+mPtepFs3ywQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEB
AQEBAQEBAQUj94LhtGN0PMjjxeha1tXLwgljwzX9FO17fBzT8B92ihy1jt0bzpWe9o+VFuW3bWfbH3qXu
TYiplWRYuOWKnJEx7fVdvDt3UPYfHQjpofA6qrfSJ4Ou6LuMnLplmJnXufdqMAh7fquXi8Olh0KIcLAs/sT
zL7Kz7sFbk0oZYj0C49GWgNG/6wfD9Ois7bJpOni5bzT075uH51Y9/H2+mv8ALt+tN+93J+V8e+xbmFmfVr
+pKLMzQHMfJo0sjka4EEaBxCm3N7V00aLyzstvuPmVyxzTpGkd+nfMfY03G/vEM0bDyPHlp8DcpdQf5UL
zr/A78C8U3f8Aahd3vlCe3Bb6Lfj/ACV1z/mFLk+XNqnioMbA0na6NgE8uv40zm6An3Dw9pVfLki06xGjpOk
9OttcfLa9rz9kepF1E2ogICAgICAgICAgIABJAAJJ6ADqSUYb7F8YfKxlrIyNqU9Q7STUGRgDXuAdq3TW
N+5p8wHadRovdaeKhn32k8tI5reztj28J+junVzl8j9rCrj8dXL46DXGOfQh5Gp3v/MY4Bp2n6rvDxS068INvh+
Tre88b933eme31w7GMr4CZliRrLU7hDap2+rmStOhkjDfxQ9j9d/iCNOh8M/C8TNtxGke7HGsx3x4T9Ex2M
KtipMrcnfG0U2ECWOJ+pc8PdtaGdAPicNNdA3XQea8xXVPfPGKsRPvd38er69Gybna2IbPTwjIppLrPRMun
qgbnuA2mRgdukZs3NOrQdRp1K9c2nYrTtbZtLZdYivHw7vRPdOvHtRy2LTbUrLQc2zG4xyseNHNMfw7CP
Lbppp5KOWyxzXlia/DP3/it3sd2849msfazeYgbeMU5rVqsnWNuxrXOe9v4xO/Qa9Fc22KLRrLkPM3Vs2G9c
WOeXWNZnv9Tad5+23GKPGZM9iaseOtVHxiWOEbI5WSPDNNg+EOBdqCF63GGsV1hV8u9Zz3zxiyTN6
217e2NOPaonToqLu3qDs7zE8j4nHHYfvyWM0rWyfFwA/RSfzmjr7wVtMGTmr6Xy/zD079NuJmvwX4x98f
RP2J2pmhEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQYuVx
lLKY2zjbsYlqW43Qzxnza8aFYmHvHkmlotHbDyVy2vlsFkbnG8nj616So8VKt8tLJ2xynWvLuHiH6+OnjqCq
uTXsmHV7atJmMtL2pr70x/TOnbH0NcyKeN01C23ZarOMcjfY5vs9x8lFp3S7TZbqubHF69ksZzS1xB8QoZh
dfJXiRyySSN7ZI3FkjCHMe3oWuadQR7wVhiYiY0nsW9yzu9gs527ixdqs61nLkTW2W6bI4JonaCbdp1LiNz
Wt9uh0VvJuItTTvcfsPL+XBvZyVnlxVnh42ie77uKoFUdiICAgICAgLDAgICAgIMinQsW3O9JukcZYJp3dI4
xI4MaXu8hqVmI1R5Mtadvb3R3zp4JDNSx3Hgx0zmz5KJ7t8TgdXNcNGPZ9YMdFI066+bfNrlJpFfW11ct9x
2cKT/E6+Ose3umGLVq3+Rz2LFu3DUgrj9JvIjY1z/UfE1sZI+F0pI/N3exYiJt2pb5KbaIitZtM/T2aRPH0R9eni
7/7yNxQmh46XROnZJG+VgcHCLXUah24+qGah72ED2eCzz6djx+j+bpObjpp9f4a9kSwxQfRtssZpgLLcPrV
Z3AzQve7a74wwgn4XEFvkSFjTSeKacsZK8uL+mdJjsn6Nf40d9m7kc4XQU4HR0Yg5u8NLpHRRgvY2R34z
mxQj4dfi2+1JmbdiOmOmDjadbz9Ws9uno1n6NXbDexGB/S0nOsZNsj/AJey0tMb60sTNvqMduAJ3kjQatcOu
qzExXseLYsm44X4U0jWO/miZ7P40mEfuXLNyy+zaf6tiTQySEAFxAA1Onn06lRzOrY48daV5a8IhIOD895J
xS2/7I2zxWi0TUZWl7JHDo0gNIcHeWoKkxZbVng1vVOmYN1TXL7vL/V2afyZnPO5PK+T7aGVYyjVgcH
mhC1zQXgdHSF5Lnaa9PJesuW1uE8EPSOk7bbx8zFPPNv6tdeHo0Q1Qt2l/a3l54xy2vZlftx9vStf9gjefhf/ADH
aH6NVNgyctvQ1HW+n/qtvNY+OvGvr8Pph6sBBAIOoPgVtHygQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQE
BAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQVP334kZ6dPl9MFtvDOAv7WhxkpF2rtWn63pu+LT2aqO
8d7a9NzaxbDP9XZ+b+ah8qceL0uXqZeK8Lkxc+voWzM3jXqHeIB6KrkiNdYl1fRd1emmK9JpER29z5ssDmi
VvgfFR3h10Tqx1DLLheQQEBAQFgEYEBAQEBAQEG2o4QtZHcybJY6AlEczWDSYNLQ/eWuHRu1wd7x
4e1e4r3yp5dz21x6TfTh4fx3et2SWGzSsp40ES+k6tKCWfLuYG7XuaSNXeo749z+oKa90MRTSOa/Zrr383o+r
s0jtd9KjioI7c2be92QpzmGxSkdqXADboNDucT8WjgdGkN8jqsxEd6PJlyWmsYvgtGsTH8erh36z3uqw6xmrk
01WIVKwg9Mtbu/TNqsDy0N1dvkDWg7degA+lJ96XqkRgrEWnmtr9XNP2R6XPrw8eul1KeHIGSIPhn2N/R
P3bo3gEv8WdHNPk4g6JryzwOWdxX3ommk9nj4+Hf3+h24/DNtyMu5ewIqzHbZYCS0tZDozY46fA3QCMe
Y3NPgVmK68ZeM255I5Mca28fX3+n+14TpLmXJz3rENLAxyROLGQGRp2bmRSAxPLR/VlvwlztfHU+ZT
XXhBXBGOs3zTE9s+PbHGPT6I9Xg0FmtNVsy1p2bJ4XujlYfJzToVHMaL9LxasWjsl1rD27atqarZiswO2zQu
D2O010I9y9VtMTrCHPgrlpNLxrW0aS7MhkLWQtvt2XB00mgJA0GgGgACze82nWUez2mPb44x440rDGXl
aEHpjsnzH7e4q2jZk3ZLEbYJdTq58On6GT+AbT7wtnt8nNX0w+Z+ZOn/I3HPWPcycfp74+/6VhqdzogICAgI
CAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICD4nghsQSQTMEkMrSyWN3UOa4aOB+k
IzEzE6w8Ydx+DW+Jc0sYaKN8leZwlxbgCTJDIfgaPaWn4T9Co5ceku42e8jJii88PH0PqOvaqTSY280Mswgb
m66j4gHDQ/QV50mOEuk6bvK58cWrLHkYWPLT5KG0aNk+CvEgsAsAgIwICAgICAgIO6rUsW5hDXZvfo
XHUhrWtHi5znaBrR5krMRq8ZMlaRrKQQY/CYdrJcm989uSB0kcDRtDXh3pFoOp0exxcQXaaOj8NCFJERH
a11suXNrGPhWJ7fR2/VPD6LeMOH28zyOw10jhVov2tsFjgxpDTudIWkguDfU1OnRgPsTWbMxjxbavD3rd3
4ejXT12fUeTxWG3xYmKSbKtlEfqSjcN0TnDcG6EOD2u2Ob59fcnNFeztYnDkzcckxGPTu9P4dsT6nxisTRlt
R3uR2y2sWtfKGHfIB6e+NsmuhG+MDbt3ew6JWsdtmc+4vFZpgr732duk6eqe3XR1W8tNcgZSxzTBj6b/Vfa
LS0sBdtZJIY92zY13p7h9ZumvVYm2vCOx7x4IpPPfje3DTx9Ea9uvbp3Tq+ZaNPC7Lcd0SZOnZDRUcxpY8
Mdrv6k6xSRkEEjr1CacvrK5bZ/dmulLV7dePq9cS+m1MrnrM9maMV60bxPZZFG1hYyxqTM2IBu8BrNXEe
QTSbMTkx7esVidbTGkaz28vdr3dvB3yciq4qH5TCMDZWStkfbOhPqRjQFvVwdo50gB8CxwB6hZ59Ox4jZ2
yzzZezTs9E/wAR6rQjckkkjy+Rxe86aucSSdBoOp9yibOIiOEPlGXfRmghuQy2IvXgY8Okh/KaPEL1SYiYmU
G6x3vitWluW8xwnwl25e1TtZCWenB8tXfpsh6dNBoToOg1K9ZLRNtYjSEPT8GXFhrTLbnvHew1GusrF4rJZ
W9HQxtZ9q5MdI4YxqfeT5ADzJ6L1WszOkIc+emKk3vMVrHe9E9qe1MvE3PymQtGTK2YvSfXhP6CNhIdt
P8A1jtR4+A8vatjgwcnGe1876512N3/AJdK6Y4nXWe2fwWQrDmxAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBA
QEEcuc8w1PKWaNiG02OnPDVt5AQudVilsMY+Nr5ATpqJmau00GvUoM9vJcS7kknHRI45OKoLz2bTs9Fz
zH9fw3a/i+OhBQddPlWItxYaWFzyzPMMmP1YRq1sRmO/wDJ+AeaDIqZ3H2qVy5E53oUZbEFglpBD6r3M
l0HmNWHT2oNLR7j4Sz6Lp613H17FOXIw2rkPpxOrQMbJI8ODnHoyRp0IQP+Y+Gjq257lS9RdVrNvNr2IN
ss1ZzwwSRNa52vxuaC06ObqNwGqDIk5rWhqtlnxmQhnlnbVp0pIWiexK9rn6RN37dGtY5znOcAAOpQY1nu
PiIMa3IGjfkhExqWmRwB0lewJGxejO3d8LnPkbt01BB1B06oMwc2wzKOTuW2zUmYeu21kY7Ee2SNj2Oka
NAXauLWeAQYLu5eHMcstahkLkFetDbsTQV9zY47EAsM3bnNO703akIN5/eDHbcS7c7TNODaPwnqTA+
wN35P6OMoMTKczweMo5q7bfIIMC5rL+2NznbpI45WtjaOryWzN8PPogzMjncdj8OcvO8miGxvEkY3Etlc1r
CAPaXhBg5LmuFo2LVYiazYqyQV3Q1495fZsgujrx9QHS7BvcNdGt0c4gIMZ3cHEiCEtp3n3ZbclB2NbBrZjs
RRGdzXt3bdPSG8ODiCCNCg+f8AmJh5HVo6dS9esWGTyGtBXPqxfLSiGZszJCwscyRwbof4kGc7mGIZjr9
+UTRRYyaOtcY6M72Sysie1u0a66CwzXT3oOy9yrE0sn9mzueLRdUboGEt1vSSRQ9fe6B2vsQYNvn+Ghs/L
QQW78zrMtONtSH1N8teMSThhJaCI9drj+Vq3xBQb6hbNunFZMEtYyjX0J27JW9fBzQTofwoO9AQV73l4t
YyOBjzuNiEmawBdZgbp1lgI0nh6e1vxD3heLx3wv7DJGs4r/Bk4eqe6Xm2yWZFwzePm9eQR7snBIWtnY5p0
9TZ+O3bpq5v06BVLxr70fS6zpu5nbXjHeNI192e71ej1S+5g2aFszevTqo7RrDsqTrDGUMvTheZBYYEBAQE
BAQEBAQdta1NWm9WIgO2uYQRq1zXtLXNcPMEFZidHi9ItGkt7BhiyODJ5x+6C2xskL3yHR7NwaT6jQ/4
9gcWtI6kfgXvl75ULbnWZx4u2vCeH3cOGvbPpdXz+Wy0noVhsilAiml2AAu2bSQQ3VhljjaHRs+sR4JrNnr5
WPDGtu2OMfX9ukz2z2O+J2JwjPUbKJ7zW/o5IXPa4iXcAeo2NZ6TmvaQdwd0PsThV4tGTPw00p6dO77dd
dY8NHW2rl8xJWsZWSWDFyzPjbKGn04nFrnuLGu+Fo3N0019wTSbdvY9Tkx4YmMcRN4j6Z7n03N/JQfJ4
YNfdcx8Ml6CMs3wtcJBox3xF2jDuLh4EhObTsYnbc882X4ddeWZ7J7Pv4aeiX1UxeJxsUlvNOfNKCY4K0R0
+MNDX67w3V0Xqsewt1adCFmKxHaxkz5MkxXFwjvmfs7PHSYnvazK5y3kHODjshJ3emOvXUu8T12h73ua
38XcQvFrarWDa1x+v+Pu018dGuXlZEBB30YYJrkMNiX0IJHhskx/FafEr1WImYiVfdZL0xWtSvNaI4R4u3L
1adTISwU7HzNdmmybp11GpGo6HT3L1krEW0idYRdPz5cuGt8teS89yScD7Ycg5dM2WJpp4kHSXIytO06eIi
b09R3+QeZXvFgm/qU+qdbw7SNJ97J/Zj7/AA9r0bxHhPH+K0flcVBtkeB8xaf8U0pHm938QHQLY0xxWOD
5zv8AqWbdX5sk+qO6PU3y9qAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgqDlTtt7mD/tYNEWUovHHXCEi+9t
Sm5kPh8xrK4Bo2O8vAjUEyyYbeUHIYuVvqQjE2M7LV+0Wzn1DUkYMXG0w+npsNiJj9fU89dOqDjjeZw
7KHbNr71droa8gmBlYCw/Z7ho7r069OqDdYTJUYeEcovvnjFRt7NP9fcNhHzEumjtdDqjCP8vqWW8Y4/UM
bvmY+MZBr4dPiPpV6hkZp466NI0Rlldy8pjclIyXH2I7McWFszTSxOD2iK1bpehqR/1npOLfbtKCU8sljrcn4n
csPEVRtuzA6V50Y2WepIItSeg3FpaPedPNGEbyE0NjC8su13B9OfkePEErTqx5hkx8EpaR0Oksbm/SCjLryrPt
Ln/IsLoXVmQ0slkh+KYq8Eny8Z/l2NHaexhQdXCnA8U5Iddf/wCGxxJ//po0G2vV57OL7eQ17clKZ8seyzE2
N726YqcnQStkZ1HTq1GGklhyo5HewUL/ALauzZ2G7ZFt8df1K9LG1pf0hhiLABM+ED9H180ZZNue6/sxex
0rmwZPEPGLk6+q2OStaZHCdSGbx6fpu8Bqg+aj2YLJYjDZOUGXD5x1ixkJdGmzDk61pta5K7QN3uneYXn
w3j2EIPm4LOQ5762IvMr+rnDFDdDGzs9Svg3tnAaS0O0+oevQj3IMmbCR4fmdGr/eCXHTzY2/atZJwqtfYn
nuQPk1bNG+No9gY0aABBi53KYyPA84hkuwiV+XqvaHSMDntMFD49NR0Pj0GiD55tJHleUWIcXkWxSSy
cehberlkronOuXdXN8W7w0/Dr4Hqg+IZWw2uKYOW8MHewE9/H27EQhbqWVQ6OUCw2RmlmJzZdSNdS
fMFBauOc11GAttfPDYB858B9UjoX/ow1nX80aIwyEBAIBGh8EHlLujxLBcM5jPFcxss2JyRdcxtitI6N8bXf1s
BHgQx3h+aQq161ieMOp2ubNnxxNLxFo4TExrHolG2Ngr2PRheZKNhgnoyHxMT/AH85h1a73hQaaT6HW9
J3c5Kctvjrwn1/z7YdM0ZjeR5eSitDcvgrxI4XlgWAQEBAQEBAQEBBscZVhviZlu26GOnXfJC3TcdAdzmsB
Ptdu2jx6r1WNe1Wz5Jx6TWus2tEf8fY2Fm7XnnbT49QcSD6kbvie9spY1rpIeurNdo+troerdNdF6me6IV6YrVj
mzW/4eE+P0acO3V9HDsw7Yrl+WCSeQw2q+pfIHNLfVcwsbtIkLi0HfoNCSCU5dO1j9RObWtItpGtZ7I9Gu
vh29nHXhLHb9p5aGZlcSxY6EPsPhdI6Qvdqz1DudpvcdWa+Q6FY4z6nufl4pjm0m86Rrppp26eqO37WRbyN
HC5DfhHMk9Ws6G0x7d8RMgDmuDZN+jmhwDmHwc0+1ZmYrPBHjw3z00y8NLax3Tw9X2T4THg0FizP
YeHzPLyBtYCTo1vk1o/FaPIBRzOrYUpFY4OtHsQEBB21a01qzHWgbvmmdtY3w1JWa1mZ0hDnz1xUm95
0rWNZXJ207J0rUUeY5FI2zFuPo42InZq06azO6a9R9UdPb7FexbXTjZxfU/NXNHLt9Y/5p7foj713wwwwRM
hhjbFDGA2ONgDWtaPAADoArjjLWm06zxl9owICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICDGOLxhufPGpCb
v/6oxs9XoNPr6bvD3oO35Wt6Ig9JnoDTSLaNg0Oo+Hw6HqgwTxnjZJJxNMk9STXi6/8AuoMgYrFioKQpwC
mCHCt6bPSBDtwOzTbru6/SgyHRRukbI5jTIwEMeQNQHaa6Hy10QYtXC4apHNFUoV68dh2+dkUTGNkd+
U8NA3H6UHfbp1Lld9a5BHZrSDSSCZrZGOGuvxNcCCg4io0oarKkVeOOrGAI67WNbG0NOrdrANo0I1CD
7EEAfJII2iSUBsr9Bq4N10Dj56alB8sqVWMcxkLGseA17WtABa0bQCAPAN6IPr0INIx6bdIf6roPg6bfh9nQ6
dEHDa1dsxnbEwTO6OlDQHHXQdXeP4o/gQDVrObI10TC2V2+VpaNHO6dXe0/CEHxZoUbTXstVop2ys9K
RsrGvDoyddjg4HVuvkg4rY+hVhhgrVooIa+vy8UbGsbHrqDsa0AN11Pgg+buKxd4tN6nBaLNQwzxsk26+Om
4HRB0y8ewEr98uMqSP0DdzoI3HRo2tGpb4ADQIO2rh8RUBFWjXgDnNeRFExmrmfVd8IHVuvRBzbxOKu
Em3TgsEkEmWJj+rQQPrA+GqDur169aFkFeJkMMY0ZFG0Na0ewNGgCDsQEBBDe6vD5eS8WkbSAbmscf
m8VJoCfWYOsfXxErdWkLzeNYXNlnil9LfBbhP8ehQXG+Ic55xiTNXxENcUXbqd0ba8T3b9s8JGp+LUa9G
9COviq81teOx0GHdYtlm1i0zr8UTxn0SweR8azeFsfJ5eq6rba3cASHNe3w3Me0lrh9ChvSe93Gy3uLcU5sc6x7
GiUErbgrzLAvIICAgICAgICAg4KDe2shjMc+pJhHu9f0HstyP6h4m+IAjppJFrt1b01a1wXuZiOxQphyZItGXs
5uH0fdP3zEvutgWCJl/M2THVmr7oZ4yJXteA30Q5h+uCzXRoP4pGo0KzFe+Xm+7nXkxRraLcY7PXx7uPtie
915Hkj3xiDHsNWNvjKwkOI0cNrNNNkYbI5oHjt0B8AsTfwesOziJ1v70/8ADt8Z4a+GvGO1pF4XxARgQEE
g4fwXkPLLvoYuDSBhAsXpNRDEPe7zd+aOqkx4pv2Nf1DqeHaV1yTx7qx2z/Hi9FcJ7Xca4rUOyMXchKwts
352guII0c1jTqGM9w/CStliwxT1vnPU+s5t3Olvdp3Vjs+nxlLK0FaCBkVZjY4Gj4GRgBoHu0UrUO1AQEBA
QEBAQEBAQEBAQEBBo24PJjipxByTzf8ATLPtDru13a+3dpp8PjrogPweTdxUYgZJ4v8Aphhv9dxIdr7d2mn
w+OuiBYwWTk4s3EsyT23hG1hv9dzi0gnXQ7tCOnjqgXsFlJ+MMxUeSey81jGuvdQ5xaQTrod3xfTqgZPBZ
O1xuPFw5J8V1jY2vvdQ55Zpu3bSHfF9KBl8Hk7nHosbXyT4LkYjD7vUOk2DR27aQfi8fFBznMHk7+Chx9b
JPr24/T32xqHSbBo7dtIPxHr4oGfweTyOGgpVMk+rZiMZktDUGTYNDu2kHqfi8UDkWDyeSxdepTyT6c8T2
OksDUGQNGh12lp8eqByTB5PJ0a0FLJPpSwyNfJM3UF4A067S3z6+xA5Jg8nlK9SOlkn0XwSB8r266vAGn
XaW9R4+xBzyTCZPKNpilkX0DXl3ylmvxjp+SW9R7+iByPCZLJyUXUsi+iK0vqTBmvxjp7COo08+nVA5B
hMlkrWPlp5F9JlWXfNGzX9INQfIj2adenVAzuEyWQv46xUyL6cVSTfPC3XSQag+RHkNOvtQM1hMleymO
t1ci+pBUfunrt10kGoPkQOoGnVAy+EyVzM469XyL61aodZ6rddJOuvkdOo6HVAymEyVvO4/IQZF9erU/r6jd
dsnXXyIHxeB1CBkMJkrPIaOShyL4KdZpE1Ma7XnU+w6fFrodR5IF3CZKfklPJxZF8VKuwtlpDXa89ffp11G
uo8kCzhMlLyatlWZF8dKGMskojXa46H37euuvUa9ECXCZJ/KIcs3IvbRjiLHUOu0nQj27fE6+GqA7CZI8pbl
hkXiiIvTOP67ddNPbt8fi8NUAYTJDlLst9ovNAxemMf1266ae3b4/F4a6oEWEyTOUS5Z2Re6i+IMbQ67QdA
Pbt8Rr4aoFbCZKLk1jKvyL5KMsYYygddrToB7dvTTXoNeqBTwmSg5JbycuRfLSnYGxUTrtYenv29NOmg8
0DH4TJVuQ3slNkXz07LQIaR12sPT2nTpp00HmgYzCZKrnshkJ8i+xUtf1FR2u2PqD5kj4fAaBAxOEyVPNZ
G9YyL7Na2dYKrtdI+uvmdOg6DQIGGwmSo5XI3LORfbr237oK7tdIxqT5kjoDp0QMFhMlj8hkbNvIvuQ25N
8ELtdIxqT5k+R06exA4/hMljreQmuZF92O3Jvgjfr+jGpPmT7dOnTogz2fZeNjjrtMNSOV7zFFq2MOe9xkftHT
Ulzi4o9zNrcZ4qQ79cwwN7KYzC0pWWLdQSS2po9HMY2UANjDx0JO3U6eCrZ7RrEOz8pY7U57T2W0iPo
VJYj2SdPA9Qql4dzq6io5HC8ywLAICAgICAgICAg2WHydSlHY9aEyySbfTIDCCAHB0b94PwP3Akt69F6r
bRV3GG15jSdIj1+jjGnfHp8WA6xYfDFBJK58UOoijJJa3U6nQeWpK86rEUiJmYjjL4RkQEBA6kgDqT0AHt
QWv2+7GZDKelkuSh9HHHR0dEfDYlHiN/wD1bT/nfQreLazPGzk+reZqYtaYPev/AGu6PV4z9nrX3jcZj8ZSi
pY+uyrUhG2OGJoa0D8Hn7Sr8RERpDgs2a+S02vM2tPfL6v047tKapI5zWTsLHOYdHAEeSyjdOHxcWLx8V
KJ7pGRa6Pf4ncST4eHigzUBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEB
AQEBAQEBAQEBAQEEd7gcQg5Zxe1inO9K10mx9nwMNqLrFID9PQ+4lebRrCztM/yrxPbXsmPGO95GllF
kuo5KvJQzeMdNEZI4y6J72EufFK1vVh3AnVvTr4KpaNe3tdXgm2C/NSealtOEzxj0x4sivM25Ta4fWAUfbDt
cOSLRq6CoZTOF4lgWAQEBAQEBAQEBAQEYcICAg2fHuN5rkOQbj8RVdZsHQvI6Mjb+VI89Gt+leqUm
06QrbveYtvTnyTpHt9T0P2+7O4XjHp3rxbkc2OosOb+ihP/AGLD5/nnr9C2OLbxXj2y+d9V8wZd1rSvuYvDv
n1/h2LCVhz4g6MgLhpTikWttlh9Bz/qh+nTVB04VuUbjYhlHNddGvqFmmnidNdNBrp7EGagICAgICAgICA
gICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIKK708cs4PkMXJsZpFUzTmV8iQA
BHcYC2KXU9G+rGSzX8oDXxUduE8G2201zY+W3GcfZ+X+U/YqrJ0LeMtQ254fSiulzZQ3TZ67Do5zdOgb
KPjA8uoVbJWYnV1fQOo1trj1107PV/LsY1qPa7ePquUN4ddEscqKWBeAQEBAQEBAQEBGBBwgICCwu3
3Z3N8nMd69uxuEPUTOGk0zf+xYfL893T2aqxi2824zwhz3VfMOLba0p7+X7I9f4PQ/HuNYXj2PbQxFVtau3
q7Tq97vynuPVzveVsaUisaQ+ebveZdxfnyTzT/HY2a9KwgIOjIW/k6U9r03S+iwv9Nn1naDXQIOnC5P7Tx0V
30XQerr+jf4jQkdD01B0QZqAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgI
CAgICAg1XKeOUOScevYS83WvdiMZd4ljvFjx72OAcFiY1hNt804rxeO54hzeOy+BzNvC5Bz22MfM6J8Zc7
Zq09HtB8nDqPcVRvExwdxgvW0Reve3uOstuUw0n42heY4w6fbZueurrIIJB8QoZhacLzMMC8sCAjIjAgIOE
BAQEBBk47G5DJ3YqOPrvtXJjpHBENzj7/AHAeZPQLNazM6QizZqYqze8xWsd8r57edjKOLMWT5KGXcg
3R8VEfFXiPiN3/AFrh/m/T4q/i20Rxt2uD6t5mvl1pg92nj/VP4R9q2gABoOgHgFbcmICAgIPieeGCF80zxHFG
C573HQADxJQfFS5VuV2WKsjZYH/Ve3wOh0QdyAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg
ICAgICAgICAgICAgICAgICAgIKB+85wEywQczoxayQBtbLBo8YydIZT/JJ2H6QoM1NeLoOi7rtxT64++FE
4W8YLABPwu6FVOx1+yz8ttO6UitMB0lb4HxWLw38SxiogXmRwsMCAgICAgICAglvBe2nIeXTh9ZnyuLa
7SbJSg7Bp4iMdPUd9HQeZU2LDN/U1HU+s4dpGk+9k/sx9/g9HcO4Jx7idL5fGQfp3gCzdk0dNKR+U7yH5o
6LY48UUjg+c9Q6nm3VubJPDujuhIVI14gICAgIOuzWgs15K87BJDK0tkYfAgoPihQqUKrKtSMRwM12tGp
8TqTqeqDvQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEB
AQEBAQEBBi5TGUspjbOOvRiapbjdDPGfAseNCkw948k0tFo7YeLuR8Lm49nsxxydpORoO+Yx8/UfMVgN
xAHhqY/iHvBCp2p2w6+m71imSPgtwn0T/wAeBhbjbVX0nHVwCih1+zz81fTD7ewtcWnyUVo0XnwvMww
LzowLA4QEBAQEH3DDNPMyGGN0s0rgyOJgLnOcfANaOpKRDza0ViZmdIhdHb3sO5/pZPlrdrej4sQ09T5j
13D+gPwnyV3Fte+zi+reaO2m3/6//wAfxXbXr160DK9eNsMEQDY4o2hrWtHgA0dAFeiHFWtNp1mdZl2I8iA
gICAgIOjIVpLVKevHK6CSVhY2Zvi0keIQdOFx8+PxsVSew61JHrrM7XU6knTqSdAgzUHxHNDI0vje17AS
C5pBGo8RqEH1vZpruGnt1Qc6hA1CASB4nRBwHNd4EH6EHOoQcF7R4kD6Sg5BBGo8EBAQEBAQEBA
QEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEFPfeJ4VPdw9bl+LZ/8Ay2AIdNt
Gpkq66u19vpk6/wAkuUWSvfDb9LzxrOG3w39rzrM+KnkIbtQbaGQb60DR+ISdJIv/AMN/T6NFVvGk6w6rp
e6tWeW3xV4T6fCfphupw2WNszOoI6rxaNXWUnWGMonpwsMC8yOFhgQEBBveJcL5Byq/8ria+5jSPmLb9
WwxA+b3+380dSpMeKbzwUN/1LDta82SePdHfP8AHi9GcC7W8f4lE2ZjfnMu5ukuQlA3DXxbE3r6bf8AKf
MrY4sMU9b5z1TrWbdzpPu4+6sff4pmpmnEBAQEBAQEBB0ZCS3HSnkpxiW01hMMbjoHOA6BB04WfJT
42KXJQiC47X1I2/SdDpqdNR70Go7jSys4debHI6I2H16skjCWuEdmzHBJo4dQdkh6oIRzzEY3EXrOPxWPiZ
Rv08fJZxULWRQzSV8vWiZqzpGC9kxY4nxGmvgjLszcuAczGYlnFvlJqucruyOAjiqETianZMUjdr215Gu2fj
OGm0jTog03JX/Y9aKnbeMIyrYucmw+JklBdCKgiZVrfoy+MerK6Z/ptcWjXTyQSHOW47WC7j2oHl0M0EE
sLwfxX42FzSPwFB8dzgX5e/GYfmmux2MBqkgNl1zLAYzu+H4/q9eiDImbYxXI+OOxnF20JpPtIvxdaSrFvH
pwD1i5hEXlpp4oNNj85do5mfIvrOjyBsZ6Otj3vDy61LNj4oItzCWndI5vh4BBiYHCthydLGz4hvKHVXcgEkd
l0PWX5+rvn/2g7dXOcfDw19iC6KcMcNSCKOBtaOONrWV2ABsYAADBt+HRvh0Rh3ICAgICAgICAgICA
gICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAg+JoYp4ZIJmCSGVpZJG4ahzXDQgj2EIzEzE6w8ec74
RNxnk2S4mWn5WwTkOOSHzB1/RanzLQWH85oVW9O76nU4tzFq1zx+W/wCP0Tx9UtJx6+JoTXkPxDwB
UEOy2Gfmrp3wypYyx5b/AAKO0aNo+F5YcLywLDDhYBBafbzshk8z6WR5CH4/FHR0dX6tiYeWuv8AVsP
v+L6PFW8W2meNuxynVvMtMWtMPvX8e6Pxn7F/YrE43E0Y6GNrMq1IRpHDGNAPefaT5k9VfisRGkOCz
Z75bTa8za098stZRCAgICAgICAgIOi9chpU5rc2vpQNL37RqdB7Ag68TlK2Uox3awcIpNQA8aOBadDr4+xB
85rEU8xirWMuhxrW4zHIWHa8a9Q5jvJzToWn2oNBL2+ZbhtuyOXt3MjZbWjZkS2uySGOnOLMTY2NiEX
WVu55c07voAQZFbgtFlyPIWrtq9km247slyYxBz3QQyQRRbI4442xsbO8gNaOp1JQbWLDVWZe5lHF0k92
CGs9j9CxsUBkcGtGn4zpnF2qCLHtXVbjbeLrZvIV8fegiq2oGiq/dHBC2uz45IHvB9JjR0Pkg+Mn27yl7Mxz2
M5bs1Z6voW5ntqMljfXsxWqjomx12tOkjX7twPTog39TjD2ZGnkb2Ts5G3R9cV3zNrsAbZaxr2lsEUQOnp6h
BiN7fYQZ2pmXvnksUrVy9DE5zfS9a81jXlzQ3rs9IbOvQ9fYg4fwSKO8L+PytzH2w+690kQrybhkJo55Wls0
Uo0D4W7dOqCSV45IoI45JXTyMaGvmeGhzyBoXODA1up8egAQdiAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICA
gICAgICAgICAgICAgICAgICAgICCs+/PBZOR8S+0ce0/bmCJt0nMHxuY3rLGPwN3D3hR5K6w2XTNxFL8
lvgvwl5auWohcgy1YtbHeG+aFpH6OcHSVunkCfib7iql473U9OzWxzyz20+2O78Egc5tms2ZnU6dV5mNYdjj
vFo1jvYyhexYHCxMMM/B4DMZ7Isx2JrOtWn9drejWt/Ke49Gt95Wa0m06Qq7veYtvTnyTpH8dj0L297M4bj
np5DKbMlmm/E15GsEJ/7Jp8XD8t3X2aLYYtvFeM8ZfPOq+Ycu51pT3Mfh3z6/wWPqrDnjVA1QNUDVA1
QNUDVA1QNUBAQfMnp+m71NPT0O/dppp566+SD5rfLegz5bZ6Gn6P09Nmnu29EGh7g5exh+I3slBYFV9
Z0DnWDpoyM2I2yE7gRpsJ1QfPC8tcz0NnkD5yMbdeY8VR00MUMD3RmSXUBwmleCXNP1Bo36wcgj3bb
luT5YylI29urYipH9rO2tD7d6dh6eA0hhAPxN+tJ0/EOplpjluTUuMYHNDO3J7OVx12xZim9AxCSPGy2WO
Y1sTSNsjAR1Qd/KOackZcH2fcMFKnhr3zTwxhdJkW48W2u1IP8AUN2HQeJf18EGZ/eirjq2KvV89kL1afI1q
+RNuEnbG+vO/axra8Tjue1uu0HwQdGd5NkMpj+YZHEZi3VhwjIZMf6LGxfE6sHPa9s8Rc5u7qg2uTyeaw/J8
RRgyE9rFUDF9tvs+m+SX7UmdWq7ntYzb6UjNegHTxRhiYXmmXq/30OSsfMmjYs2MKxzWg+kyeWqyuN
oG7bNCPHr8aCRdt7mXt8Mx8uYsm5k2meG1aIa0vfDYki3aMDWj6nkEEmQEBAQEBAQEBAQEBAQEBA
QEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQcbkHBeEHyZQEHyZ2+1BwbDfag4+ZZ7UHBtM8yNEHjrvd
wZvE+aTPpx7cPldbVHQfCwk/pIf5jvD3EKnlppLr+n7r5uOJn4o4T+LScayAOtZ56H6uqih1HTs+vuy2diLY8+
w+C8WhuO11rwJrwXtbl+TOZbsuOPw2uptOH6SUeyFh8f5R6fSpsWCbce5z/VvMGLa60r7+Xw7o/N+D0Fxv
Ccf43jxRxFZteLoZH/Wkkd+VI89XH/0Cv0pFY0h863e9y7i/PknWfZ6m2+eZ7V6VT55vtQcfPN9qDn51ntQPn
We1Bz8432oHzjfag5+bb7UHPzTfag5+Zb7UHPzA9qD6E4QciYIOq7BBdqTVJ9TFO0sfodDofYUHXisfVxlG
OnW3elHqQXnVxLjqSUGHy7DTZzj9jGQvZHJO6FwdJqWaRTslcDoD4hhCBicLPjM3lZ4JGfZWTcy0K3Xf
HcI2Tub002Staxx/P3H8ZBH6HC89hcbhZMPLVdl8fQdjLzZXSR17EWhfG7c1j3B0U3xN+Hwc8eaD6yPb+3
LxzB4erZi1xFGxTfLIHASOmx8lRrgG66DfJuPuQYtntpkX8bx2NZchfdgo5GG/aeHATW8jWMTpRoCdokd+
BugQbh2H5TkH4j7SZRrNxV2G0DWmmmMjWQTRPb8cUW06yNI/Cg681w2/fg5ZHHPEw8gihjrF279GYo
REfU0HmfYgxsz21rZg8guXPTdmMi4HFWw6QCs2CFjauoGmpZM0yHp5oMd3bvKy3MZZktwMEOUtXcn
GwOImrWLIuxwtJA6ssQxHr003e1BKOJ4axhsHFj7EjZZWS2ZC9mu0iexJM3x0PQSaFBt0BAQEBAQEBAQ
EBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQfJKDqe/RBjSTkIMWS0Qgx33XDzQdD8g4eaDF
mzDm+aDW2OTGPXqggfdA1+V8aloOaPna59ehIfEStH1foePhK8XrrC7sNz8rJrPwzwn+PQ871Zpa1j4gWSx
O0ex3QgjxBCozDs8OTSYtCbVpW36zDH8cp6Bo6nVNNXTU3NIx89piK98ymHFeP4mpKy5lmttzN6x1T1ia
fa/8ALPu8PpU+Lb6cbOI6v5ntk1pt/dr/AGu+fV4R9vqWXBzDcAB0AGgA6AAeQVpyLPh5C5/mgymZZ7vN
GHYMk/2oOftJ/tQcjIv9qD6GQf7UH2L7/ag+xef7UH226/2oOxtt6Dtbaeg7W2HIO1s7kHa2VyDi381JTmZVk
EVhzCIpD1DXeRQcYdmQhx8UV+YT2m675B1169BroNdB5oOrk+blw2CsZKKJs0kLoWiNxIB9WdkR6j2B
+qDqyPJ24/O2KVhgFKripspNY1O4CGTYW6eGm3qg54dyOzmeOR5HI120L0TpY8jUa4vEMsLiHN3EAn4
dHfhQaWrzbkbauMy16nVbic7HK/HxRukE8DhXkt1xO5xLH+rFEd20N2u0HxeKDacezHKbODZmsoyiK09Ft
yCGr628OfGJA15kOmmh06INHF3A5HRo4/J5qtTdRyGJsZVsdQyiVvy8Mcwi1k1ad3q7dfajLY/3h5vUtHHX
aVGfJ2qMl/Gx13yRxufWfGJ6j3Sbvj2zN2SdAfNo0Rh1u7mVpXT/ACFY2nyVqjsVV12TzXbUliJ1aRp/qzC6q
fVP4gDifBB2jmuSNufDx1YZs828ylBCxzvS9NlavYs2pCfibFF65A/KO1vi5BlcXzHKMw83pmUYsR8zbgbG
z1jZ21p5IGkknZq4x6lBJ0BAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQfJCD
qezVBjSQEoMaSoSgx30XHyQdD8c4+SDGlw5d5INfY4yJNdQg183CWP16Iy1VztXiLchks0oZpD4vfG0u/h0
1WJrEpabjJSNK2mPpc1+2dGqCK1dkIPiI2Bv8SRWIYvmvf4rTP0slnA2t8llGyYuHNZ5IM2LjpZ5IMpmHc3y
Rh2DFv8AYg5GLf7EH2MY72IPsYx3sQfYxrvYg+xjnexB2Nx7vYg7G0D7EHY2ifYg7W0yg7W1Sg7G1/cg+
bhkrU5p44jPJEwuZC3xcR5BB84azPex0Vqeu6tJJrrC7XUaHQHrodCg1vcDE2MnxG9Qr1zakndXaa4AO9gsx
ueND5bAdUEW5PwPZm5avHsW2hSy1GKhct1Io2NY195j5nOB6Eiu1+mo80ZSPj+CytDK8ho3LEtynk2w3Ic
hIyJms0sRrTx7Ymxt1a2CN31eu5GEegrZ2/hOO8fdibVe3x+J5yM8jNsBdWoTVIhBKTtl9aSVrm7fBuu7Q9E
Za/CYy5jMdWnw/HLtD5bBvp5euIRF85deyJldrIQ743MeJC6UgANP1j5BtuRcNzVnCYPEV4vUmq4K7Qkl1
AjbYNaBkQc4+T3xkaoO/I5TkWUyUGYxeEtwWcbj7EEMV2P0db1+SBjG6OPxRwCJz5Xt+HT6pKMNUzt
QzH5nIX8TA4ZinQoz4zKyudpPkopbD7TnjdoHWRtbMdPqvRlk1+PZNmUyfNqmMmgzZvwTfKyaetPjn0q8
dirpu26tdvc0ecjAgzeB47G4+9JHPx6etm33Mg9+WdVDWOjltSysJsDyfGW6fwIwsBAQEBAQEBAQEBAQE
BAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBBxog4LAg+TEEHBgb7EHBrt9iDj5ZvsQcfKs9iDj5Rn
sQcfJs9iDj5NnsQPkmexBx8mz2IHyTPYgfJs9iB8m32IOfk2exBz8oz2IOflW+xA+Wb7EHPy7fYg59BvsQc+g
1Bz6LUHIiCDn0wg52BBztQNEHOiAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICA
gICAgICAgICAgICAgICAgICAgIGiBogaICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIC
AgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIC
AgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIC
AgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgIC
AgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICAgICD/9k=
/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBA
QEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQH/2wBDAQEBAQEBAQE
BAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBAQEBA
QEBAQEBAQH/wAARCAQaAtADASIAAhEBAxEB/8QAHwAAAQIHAQEAAAAAAAAAAAAAAAkKA
wQFBgcICwIB/8QAkBAAAAQDAwUGDAsMEgwHDAMRAQQFBgIDBwAIERMUFSExCRIWQVFhFyM
kJTQ1cYGRodHwCiIyMzZFVFWxweEYJkNEUmRzdHiTt/EZJzg5QlNWV1hldYKUl5jU19gaYmOEhZWW
pLjS1uIoN0ZHorTCZmhydneDh5Klp7XEKUhnssXV5IaIo6aztsfTOuWow8b/xAAeAQABBAMBAQEAAAA
AAAAAAAAAAgMEBQEGBwgJCv/EAGoRAAEDAQUFBAQJAw0LCAgDCQECAxEEAAUSITEGE0FR
YQcicZEUgaHwCCMyQlKxwdHhFTNiFiRDU1RVgpKTlLTS8SU0NTZEY2RydXaiCRcmRVaEpOIYRmVz
lcLD02Z0g6PUGaWyxDeFs//aAAwDAQACEQMRAD8Af76oQ5vGI+Xz2WoZpxJJOZvJxwvBFzzQHVt2av
PG0ZWmRyk4xNg2wShi28+Hf1Yau4Nm/V+a+kXu9r6PE41V1y4HY5+BzXSGYxai1LdS6vgguV4ClpTVpk
1nG7jg8FWm4V9VAU0BS0tHPKyvrHAVNDeOpZSlxTi4S2lCCsrWogIRlnKlHCMjnZKlobBU4cKU95R5IE
YlfwZ09osvrwvQffAt9+h8ljheg++Bb79D5LNFfyUst+p29T/Itvnf0B28/kppb9T96f8AkW3zv6BLWH5Gvj96r
w/mrv8AVsx6ZSfuhv8Ajt9P851HnZ3ZwvQffAt9+h8ljheg++Bb79D5LNFfyUst+p29T/Itvnf0B2PyUst+p29T/I
tvnf0B2PyNfH71Xh/NXf6tj0yl/b2v5Rv+v4+5yd1cL0H3wLffofJY4XoPvgW+/Q+SzRX8lLLfqdvU/wAi2+d/Q
HY/JSy36nb1P8i2+d/QHY/I18fvVeH81d/q2PTKX9va/lG/6/j7nJ3VwvQffAt9+h8ljheg++Bb79D5LNFfyUst+p
29T/Itvnf0B28/kppb9T96f+RbfO/oEsr8i3t+9l4fzN7+rbHptL+6WP5UdOnvHhLuzheg++Bb79D5LHC9B98C3
36HyWaKfkpZf9T96b+RdfN/oFt6/JSi/wCp29R/Iuvm/wBAdkfke9/3rr/5q7/Vsem0n7pY/lB06e8eEu6eF6D74F
vv0PkscL0H3wLffofJZop+Smlv1OXqv5Fl8/8AoCsfkphb9Tl6r+RZfP8A6ArH5Hvf966/+au/1bZ9MpP3Q1/KN
f8A3Oo87O6+F6D74Fvv0PkscL0H3wLffofJZot+SlF/1O3qP5F183+gOx+SlSf1NXqv5F18z+gSy/yLe372Xh/
M3v6tken0k/3ywP8A9QdOnUWd08L0H3wLffofJY4XoPvgW+/Q+SzRb8lKkfqavVfyLb5v9AnP54Db5+Sllv1
O3qf5F187+gPn88BsfkW9v3svD+Zvf1bLFbRkA+lMZ/pj7rO6uF6D74Fvv0PkscL0H3wLffofJZop+SmSP1N
XrP5Fd8/+gOx+Smlv1OXqv5Fl8/8AoCsj8j3v+9df/NXf6tj0yk/dDX8o1/8Ac6jzs7r4XoPvgW+/Q+SxwvQffAt9
+h8lmiv5KWW/U7ep/kW3zv6A7H5KQW/U9et/kWXzv6A7L/It7fvZeH8ze/q2PTKT90NfyjX/ANzqPOzurheg
++Bb79D5LHC9B98C336HyWaJfkpxb9T16j+RXfP/AKBLH5KcW/U9eo/kV3z/AOgSyPyPe/711/8ANXf6tj0
yk/dDX8o1/wDc6jzs7t4XoPvgW+/Q+SxwvQffAt9+h8lmif5KaW/U/en/AJFt87+gSx+Smlv1P3p/5Ft87+gSy/y
Le372Xh/M3v6tj0yk/dDX8o1/9zqPOzuzheg++Bb79D5LHC9B98C336HyWaKfkpZf9T96b+RdfN/oFsfkpZf9
T96b+RdfN/oFsj8j3v8AvXX/AM1d/q2x6dRfutj+UHT7x52d18L0H3wLffofJY4XoPvgW+/Q+SzRP8lNLfqfvT
/yLb539Alj8lNLfqfvT/yLb539All/kW9v3svD+Zvf1bHptL+6GP5Tw6dfeRLuzheg++Bb79D5LHC9B98C336H
yWaJ/kppb9T96f8AkW3zv6BLevyUst+p29T/ACLb539Adj8i3t+9l4fzN7+rbPplJ+6Gv5Rr/wC51HnZ3VwvQff
At9+h8ljheg++Bb79D5LNFvyUov8AqdvUfyLr5v8AQHbz+Sll/wBT96b+RdfN/oFsj8j3v+9df/NXf6tsenUX7r
Y/lB0+8edndfC9B98C336HyWOF6D74Fvv0Pks0U/JTC36n70/8i2+b/QLz/DyDb7+Sllv1O3qf5F187+gPn88Bs
v8AIt7fvZeH8ze/q2BW0n7pp/5UdOnvB6S7q4XoPvgW+/Q+SxwvQffAt9+h8lmiv5KWW/U7ep/kW3zv6A7H
5KWW/U7ep/kW3zv6A7H5Fvb97Lw/mb39WyvTKT91Mfyg6feLO6uF6D74Fvv0PkscL0H3wLffofJZot+Sllv
1O3qf5F183+gPn+HkGx+Sllv1O3qf5F183+gPn+HkGx+Rb2/ey8P5m9/Vtj02j/dTH8f8LO6eF6D74Fvv0PkscL
0H3wLffofJZot+SlF/1O3qP5F183+gO3n8lLL/AKn7038i6+b/AEC2QLpvQ/8AVl5Z/wCgv9P0feD0lHp9J+6W
P5QdOnUWd2cLkL3eX++h5LVoqeLHIcoXnBMh5g1eHi742aFJG6loca23U5Vhr42YHE6WszEtXe11q9Kwm
twgeC+ks5ppaq63lSButBHBxOpUSkBKFwKSYkgqLCekiOEQCLkK6y8lJ1tcscUJ0yfHMlbNuvm+Hj2WiVF
NU0iy1V071M6QFIbdQUlSC7usXeiBkoxBPdI62kNutOoDjbiHEThUpBxhK/ie6Y/97E806Z5bf2LFizNnLS08
0XL+uzQl938Q2k9Mpfu2V98Hy20rvYVPWGGkxmU2dMgj8WvUHe5OX4WzoeiErrRgAnk6zuw4TnAM4q
bIUNvDHCRsvCO9EyWMFKXARNE8Q1HiAAIhgIYhgNnm6apfUEsMreOit2CrD5DPLwsy/UMUuA1LzTK
VwUlaoyMa5Za87PNtNpfuyV4R8ljTaX7sleEfJZmR/ZBV2H9d95fxDXjf6Irev7IMuw/rvPD+IW8b/RHZ/wDJt
4/vfW/yB/rWjflW6/3xo/5Xw/R6+zxh5rptL92SvCPksabS/dkrwj5LMy/7IJuy/rvPX+Ia8f8A0RWP7IMuyfrvvP8
AiFvG/wBENj8m3j+91d/NldOvUWPyrdmLD+UqHx351/if2+Gdnmmm0v3ZK8I+SxptL92SvCPkszL/ALINux
frvvH+Ie8b/RHzeeIW8/2Qbdh/XieX8RN43n/+yPm88Qsfk28v3urf5A9OvX6ueWPyrdn740X8v4fodRZ5tptL9
2SvCPksabS/dkrwj5LMy/7IOuxfrvvH+Ia8d/RHb7/ZBd2X9d95fxDXjP6IrYF3XjlN21/Cf1ueMfpdRbJvW6hH
90qPP/OmRp+j19+DzPTaX7sleEfJY02l+7JXhHyWZmf2QVdm/Xce38QV4/8Aogsf2QVdm/Xce38QV4/+iCy/
yZeH731/82PT9Lx9nLNP5Wu793Un8uizzPTaX7sleEfJY02l+7JXhHyWZnf2QRdl/Xde38QV47+iKx/ZBF2X
9d17fxBXjv6IrY/J1d+4Lw/mx/rePuM1flS6/wB8qD1vnp+hHEWeY6bS/dkrwj5LGm0v3ZK8I+SzM3+yCbs/67
r1/iDvHf0Q2+/2QPdq/XZfH8QV47+iKx+Tq79wV/8ANj0/S8fcZp/K12/vhQ/ztnp+l1HnZ5jptL92SvCPksabS/d
krwj5LM0f7IEu1Y77osvnef8AkCvGbe70I/Px28j6IDu1RbasvnVyUCvGD/8Awjtn8l3l+91dHSnM8P0uosfle6/3
xu/+eM9P0uo87PMNNpfuyV4R8ljTaX7sleEfJZmiPogW7UH/ADsvr+IG8aPwUjt4l+iCLs8z1FXHrHr2S6BXj
PipFt8PFbH5Or/3vvCeXox1y/S8fZyzz+Vrr/fGgjn6Wz/W6jz9VnmOm0v3ZK8I+SxptL92SvCPkszL/sgm7Njv
ei49t/js6A947ufrRY9/DvWP7IJuy/rvPX+Ia8f/AERWPydXfuCv/mx6fpePuM8i9brP/WdB/Lk//JZ5pptL92SvCP
ksabS/dkrwj5LMzP7INux/rvvD+Ie8b/RJb5/ZBF2eH1dXHtq/+we8aHw0j5LH5MvDjQ1n83V99sfle6v3yov5b
w/R8fc5PNNNpfuyV4R8ljTaX7sleEfJZmX/AGQddi/XfeP8Q147+iOx/ZB12L9d94/xDXjv6I7Z/Jl4fvfeHqpjH
Dji9/UbZ/Kl1/vlQ/y56fodR52eaabS/dkrwj5LGm0v3ZK8I+SzMv8Asgm7L+u89f4hrx/9EVj+yDrsX677x/iGvH
f0R2T+Tby/e2v/AJsen6XX6+Rtj8q3Z++ND/L/APl6jzs8002l+7JXhHyWNNpfuyV4R8lmZn9kG3Y/133h/EPe
N/oksf2Qbdj/AF33h/EPeN/oktn8mXh+4az+bq++2PyvdX75UX8sf6vj7nJ5nptL92SvCPksabS/dkrwj5LMy/7IO
uxfrvvH+Ia8d/RHb5/ZBl2H9d54fxC3jf6I7J/J14fvfXfzZX32V+Vbr/fGj/lvD9Hr75w8102l+7JXhHyWNNpfuy
V4R8lmZP8AZB12L9eF4/xD3jP6IrfP7INuw/rxPL+Ii8b/AER2z+Trw/cFb/IH+t1HnY/Kt2fvjR/yvh+j19njDzfT
aX7sleEfJY02l+7JXhHyWZlw+iDLskXqKvvGP/0D3jfipFzht+IbH9kF3ZP133n/ABC3jf6IrY/J14/vfWfyB6dfH
2c8si9bqP8A1nRTy3p6ZfJ1z5aiOcPNNNpfuyV4R8ljTaX7sleEfJZmJF6IUuvQerrK7pezH8oy8cHgxpGGNoX
9kM3V4fVVndnd6BF5APH0LsPBbCqCsRrTOjpgM6A8Y52WivoF/Jr6L+X8P0eo9vI2egabS/dkrwj5LGm0v3
ZK8I+SzLv+yH7qf69Tt/iLvD/0W2i/2Q1dVH/nndn8RN5APhpdZHotQcgw6TyweHGeEj7LLVWUada2kjnvv/
LZ5/ptL92SvCPksabS/dkrwj5LMxf7IRuuxeorK7cP/IVeOHwh0Irev7ILuwh6ur7yg7tB7xuzl/4ogs5+Tq46Urp0
0SZEx06jjzs0bzu0f9Y0R5w8SeHDBnmY98nn0tTITh3sBmXGPJjt8Vp+zei4Fui7QvfCac1KXmcdrcRnSYZi0
YPN14NA6nOAklo6ubSzSU8kNuL0QaDcKSoYwpgpPVg6x1WcApM6Mynlp0fq5srX3tfLxhgHMFojiVNqcS
pJBbe3KgdZyhXQGdPbpMtLjTqEOMuBxCxiCgI7hjCqJOSjkPVaXXhEE45CIahlDh3AwHi2cQa/xMxN3OW
I0R1XZFaCCOdm96JQwly8deeXY7zJPDaHEbxx7vNZ54t6kw6H9xAfCONmQ/ohyebLp9Ap5AzPJnJV6AsM
kxI9fkCN3q8UGrDjwEQ144hjx22rYAKO22yaQhLjTl/3IlxtaQoLQbyp1rTmMsSXcPHSSCDAotqllnZjaF5Lh
Q4xcF8KSY0UaVTqVjMwW4gRMkdYsmN0WYvcSh4A8tvvRWmeozI5jj3vg2cfjtoJp54fqkVv4Vb4DgecWP
zyLOPMbxHx/Lb6feh08/4KqOGjVPHzdPi/HyHK3hP8tK/djnD9lf8A0evvB5Gd/OixHvcczUMOTDj+Dv8Ax6
reeiwPved8fltoLpt4/qlWf4V8ljTbx/VKs/wr5LHodN+9dTw/Yab9H9Hx8ulsi+l5f3Tb4f5TU/o9eg9wZ356K070
+8JnOLDz8HLxjb30Vp3uQ79+G2gmnnh+qRW/hVjTzw/VIrfwqwKFnL+5FRw/Y6bpyQfeORtn8sO/u88P8oe
4R/nOnvnO/PRZj9xH7fI6sTtXUZzj2zfgw+O2gunnl+qRY/hRq3rTzw/VIrfwqwKKmy/uZVcP2Cm/Q/Q8fLplg
X27l/djLL/KXen6Ee55Zb8dFeP3Gc/9UfJbx0WB9xnfCP8ArW0J028f1SrP8K+S3jTjw3+HCRY7uda8cNmPny
Wx6FT/AL2VPD9gpv0f0PeDyEZG0ByH5XUdBHpDvT9A8vr6W35CrUfGTOQY84eDj+MfHYiqxHvew1D8
fLq5eXHC2g2nHf8AqjWP4XDb1pl4fqjWP4V8lj0On/eyp4fsFN+j+h7weQhX5dR+7Xf49R0/S6+0evffosR+5T
/h+WwFVo4x1kzgYcmz8dtBtOO/9Uax/C4be9NvH9Uqz/CvksgU1Nl/cqq4fsNN+h/m/Hy6ZY/Lw/fCrGn7K5
Hzfu9o5C2+nRTj9yqPht86KsXuZQ/9YLaGabeP6pVn+FfJaZlqztm6o3CsY/bXd89mPFYFNTZf3KquH7DTfo
f5vx8umSVbQIT/ANbOH/vDokCP0Og9vIW3r6KcfuVR8NvXRWj33Yyhyd7bs2+e3C2kktQdUWT6/LHeNdz
ZxeMebWFp+A45xx69rAc2deTDzxtkUbP71v8AD9ipun6HT2jkLNq2kbTq/V8PnukZkf53kZFtzOixH7lP+H5b
HRYj9yn/AA/LbUQuYckXtwqbPdRrVs8+9hapyZbhme2qpH3TRrUHn3uMbKFExl/cqp4fsdL0/wA309vQWZ
VtUwkD9c1U5ZY3en+d6gZ9eVtqOitN9yqPi8lvEVVIw+llAOfb4NnwW1okl1uL1aqod40a+LybNdqnKT1ib7
YKP8KN48/nq8OqwKFvL+5VRw/Yqb9H9Hp6v4Nmf1YMft9Vw+e7+j/nOvvGewfRUj25mobzDHm5cMPi2
8eONjoqx+4zdsES01Vj9WfUP4Ub1fDq2a/MKhLST/perFD78a5fPn5sdVs+gtfvTU8P2Ol/R/zfT1fwbNK23o0a
1NV/HdHL/O5an31zLHVSMB7DUNfGPn542idFOP3Ko+G2IZSGfii1Gjn30z8uPJ37T8tvnJkQQZY599NavHj
sxspF2pVH9yXxp+xUxy7ufyOn1chaI52g0bf+V150/wAob/R/z2k++QjJ3RTm+5VDwfLbx0VY/wBIUfBawJb
ZMzIgHfmOL6Ka72ru82vvhjUpbTji1R5wGP1yZ+Dz14YWULup1KCE0DhUeG7ZjRPEMaZcNPVkyvtLom
041V14BGQkrUZ+TI+VmfflF29FWP8ASFHwWOirH+kKPgtQZbL33p+qObpxry+HaPe2zPAuD64++mrZ/Jb
Qxp/J6lKR85tDamD8k/nTSpjT6OXMQLQz2q3QA2pVY6hK/muVK0vDQ5NhxQORn5XrytVeitHj2Mobz7K
PL58W23iKqkeAiJNQ7uV1/L3MbUvgVF9SY++mvLb5wL9N6gxj9lNY+Hz1WwLsYy/WC+HzKbp+h094Fs/
86t1fu28f5ZP6P+d6ezwiq9FSP3GoeEfLbz0Uovcah4rU3gVF9SY++mvLbzwN/tTH3w3ZIu5vL+5i+HCm/R/z
Xh59BCv+dm7P3TePD/KEfo/5zp7MuEVXoqx+5FH74Z8tvPRTj9zH/vtqbwMHkn/fTXlscDQ+pM/fTXkssX
W2Y/ucrhwpv0eTX1fZ3U/87FB+6Lx/l0f/AHOg8rVXooR7zsZQwww5uTHl269m3w289FKL3GoeK1N4FRf
UmPvpry2+cDB5J/3015bY/JaJKRdqkrywqWlpLKvk/sopj7EnpoLN/wDOxdcAmsvFJ1U2p6Xk5jPAlSp0k96dI
4Wn5lUDMwuZgLQKEmdmhjImJk31nqXb3vPmtXokuz33Mfeiv8xtXOBYRerCf9+ND48fPktjl2EeD60QJ7ze
STiXnWT5s7zP49gcfes8m70CC5d6EDLMoZI4c2BPmNB42tLq7QqS9qxikpq6sKngO9v1kpPd+bA+sewWuu
U6l5cc9IyykfnmS3zS90WdkpsosAZx81fRfkHXgOHKGOGOIYhboM3L/YUQw/SPJbniIeAuakcYY6ryd0vw
BewoV48ee3Q7uXewtP8AsPkt4X+Eyy2xt5d7dOyywz+QadammmwhKnHqyvGM4cgU405wZwcJt7N7F3nnt
k61Trrjzh2gqkpccUVFLbTF3uhOecK0ygDWOFt8g2BjyWLFi3nS3XrJf38u0E3998duU+xpwQMpngOOANN
uBDhjhgCKTwAe93e5bqwX8u0E7998duU4xoI+ArPihxxFpNsdoa+spTx7MO/brHZUP7oXmAls4KYvJ3iAuI
3XdE9SM4nW3D+3JQTdF1qCnEEVjbKilwpCoaeM5cydDOec8LXDFMi9P6bxhr8Xh1ctoxaZHvv7Tuhrxw5g
Dx9zktDmS44Ne2DuBs5LTxGXHh6jj8OvDlH4LdxQy2oTgIJzjukQYPFOmonrbzKp8pRixqIyHyyD5g68/Hwt
WS8yDJ8eoO/4cO7twwxxtCmDKx3kAB4RwHYO3AeTEA1c+ONocyWOPpIB8Or49vntt9khHDhv4NviHV8
Xc49lpYSoqbSAiFjXAjKI/Rz05g5D1Vcqyd3zuROIY1Ep0ie9rImOcHhFoccmPH1e3z4teHdtLjLjAMRDx9zy
+IeS1QMTIBHVGEGOGzUAag8w8GwNctGMMWrbB8IDh58nesgsNJgEd8/NkZ6ccPjOmvTJ1DzxS2StYCsi
ZWcJyyIxZkz0mLSse/ljhgOI6tQ4eP8AFhhjjgIWnpcUcMMEQdwR7mri4uX5BEIYyoMNuGAY4/i16+/za7ehl
zBDfw6x1Dr1c2Hw+CyQgYgmE4jBjAgiMs8WHoORynwFPKXglxaQqROJcwIGmLPQfXapS5mU+hhv+IcB
17PMcNWseWwMAQgMUcIBz7efXx93Vy47bQpeIj6aHZy97Xrw+DuY2mJw6hDkw+EBtJ3YBb+SQojPCjL
TXu56ayMuOtoW8OMIAOcyQt44Ywj9sjQH67fA3w+ox18g4bdnEPn37RPTRS/P5deIcmvDj45WXDHvd5y9
0PPn1YYeM3k7ex8fw84Ya9nd7ts4W8WHAnD9LC39WH7bGJcxjcnljXMc/ldB7M7TUmCXjv4xx59mGOHj
w7mu0xLmQen5/FjsDDx8tpOEcADDbgHe2fi79okEeM3uBx6tXJ3deI7dWNgpQEYw2lQ/1UfXgj35WQVud8
7xzCnKZTmchkMM5xzkcdc6xJCXHJj38zf94dXH3RwD5Le5ASMjBBAACAcmPxBs58eLHuS0jGEMA48dv
Lhj8PitLyot7Nmyh19N4gx168O/sHi4+a2AQAz3EkLGeSBhiNe50OWXjnnBlw7wb5yUwUgBJkd0RoCM/HX
raaNw4QR4R4wcoh57MNvltT02GWEM6CKLGPKcmGsMNnMIDx47BDZhaozBDJTAw3mOGvAcQ89erZs
tRiYQQHJ0Mfxd3i2a+/haO5hS+0pKEqDmohIwZJzJwkmdeGhzNn2luLYdQXHQpEEElPeAiQITx45kT11m
DEMuE0I4a5g7eTXtHXhr49Vqec3nGG87+HMGzbhq8Q42qShDk4pUe932rm1hiGr4RDkw47SZmH0kUwY9
X0Pn7gh8PKNiGRIhOKfklKJ4fo5eH4WkU61nAreulMAYt4qDEQcM66a56QCBak5P00fp+/xeX4w2W9jN38
OvHHUHwD4fMRxC3gQEBwG0zMlx4wd8A5uPz4w5gDGze4bwzgGKYw93+r6vHjaw3rkSXF4Y+ViWNIE
fKmYGviTMm0tlPUb8OXDH4/h8OPHYii4x8+YLe5kmCCHl7vnjy+DweN/BFhBz93w6gxDV4uPC2cI0lE8B
u0dPXw5cBbKXSoSFu+O8UPfT2DpaclzIJksYOP4+Py9/ZbxvoPTwa953uPzHb5cZa3qLHER5xDwWzCdO7
PLA3yn6M8OWg6WQQoYCVuwviXFZZjrnwPDTpaD0zz3toliHfcuI6tgfDxfBbx6fGZ6Teeezycg8+uzTiGU/J
SFczCf6vv4Z2eS6s5BajmBONfT9LPXhY34cg+Ly2hzt/vB2d7H8fd5sea0eV+h7/wAdoIhGGuMPFsx5vj7lkEK
0SMXqR0/QPTysreuA/LXqMPeX3tNO8YiNM9LS2+/Q4hy4Yhjy4Y9/Hl28QDaN0yZzB48B8Aa+8NvohyQ
YxeAfPDxW9F9eEHJt5Q8W0QtH3bPzZV/F/qzbKnnAnEFLyGhUrp1GWQgweGlp8nL73yDq8GGvzx9mghA
cB9Xq8HwbNve47ey8IY6u8Hn3RtIKY72KKIB3sMvWI7e4HwcXEA7bOKS2lOINk5aBQERHHCR5xrpyiNr
ecqUAOuALAIGJWWaRwVnPSPrtbZ3edM/7Xf73x2t4xFvvPlEPltPnJkW93+zz88B7uPHjR5kz1fN4tfH5hqtp
94rlUIaZCZzVuwY0PH7eQt1DZ2kdUneLUooyOKVZkAad7MZcTx5zaDK9WHe+ELVgvDx9/Hx+S1HkcW
8g5dfh/Ft5Oa1zk5MGTg8fLt7/AD4fDqtX0qQt/FgZKRp8UCDGsmeMDIRHnN5e76mmCkYQeZJBjr3pn7bVI
rx9z4xtGOR+k3vc5tuPh4/HYLy/TR69Xw+fctCmQRTJowBq2d7DARHu6h8FttYbRgBLTBkRG5T+j16e8m3
LHHXDVEh1eRBjGochpi5gHT12daehqQwYdZg5L0Klj3qGUACz61uxYJRPVslQ+MLMVvQ1kODGrRD/A
N9Eo9zXQygHc2Y2fVN7tST+w/FbzNfaEovm+EpACTeFQEgfN3b+500znF00629zbLSrZm4nCSVKuG6MR
OZKkUyHFKz+niAPEETnpb2udrDur6AAeDzx79mUG79t1wuyZd7QWq3nA6l4/eehEg32skKLhWzuZ3cbyp
w3miOjk1BRUNHEShpR3kEMcYJZI/MGEJcuOOB7Ev8Aaw59hH4bM/d2Bvkqe591fumXukan6NU9TpLeiX
c3Yy46BY6Sv8OrpF66lxgTbsBGcWZCllXqYccA6LjFSmEYUyGGGNQhmy1bOXg/c9/3DelOx6UuhvaiqU0
5WWg8qjeYeDZdwrwB0tBBXgUUBWKFAEGbe93ova6bzutbhZ/KV31VCX8IXuvSWCwXN2SnHhnFgxJk5
YhkQ2u+Z5vDfrA13/icqP8A7K2+zLv94GXDv46A10ggHimUbqN/sr5B1YaxxsscHoy+qmAf8AekvfvTz+fj6F
I8o8fHaoyvRj1UJ5ObPk3CqVTDJYcuZL/NRzwwT96MGdhhSkPpv0mr9DqDDHX6/T8IvbI/+o9DAj/rVcxlyo
o5chrwm3nY/B3u1MTtVePX9bJAGnDf6Z5TGVkVOgTXuIcegVXD+KCo2ruALU2eK0ToDV5/WJrh/FBUf/
ZSy0H9mTVT/YD0l/lSmf6K+b4eUbff7Mnqh+wGpR/KjM/0VeffGzo+ETtidNhLs4f9etdP9F8PLwsgfB4uv/tP
VcP8hR0/0rp7Opsiv0Ca6/rE1t/ilqN/srb30Cq7frG1s/ihqN/stZaT+zJqqfsB6S/ypDH9FXnj3MIf9mT1U/YD0l/lU
GP6K/PEebA/9IbbD/sDR/8Axk9P/Z/j7eQlP/o73T/2id/mA6f6Z0FkX+gdXb9Y6tn8UtRv9lLeegfXH9Y+tn8Ud
Rv9lLLTf2ZPVT9gPSX+VIZ/oqsf2ZPVT9gPSX+VIZ/oqtkfCI2y4bBXf/8AGR0/0PoPKyh8Hi6/+09Vw/yFHT
/Suns6myLEdDa5asaG1sHm6EtRgw73BXntE6Btdf1j62/xSVG/2VstPL9GQVPmljM0bhNKRmlxkTsl81GYD
EsMIwiYEApUGoDgk4Q1Yb02ADstD/syeqn7Aekv8qQz/RVY/wDSI2ymP1BXfPL8tDpH+R9PVA9R/wCj3d
//AGoqf/h7f/710HlZFroG1y/WPrX/ABSVF/2Vt86B9cf1j62fxR1G/wBlLLTf2ZPVT9gPSX+VIZ/oqsf2ZPVT9
gPSX+VIZ/oqsf8ApEbZf9hLt/8AjrXT/RfDy8JWPg+3f/2rr/VSN9P9I8fZzyRX6B9c/wBZCtH8UtRf9lbHQPrn
+shWj+KWov8AsrZaj+zJ6qfsB6S/ypDP9FVj+zJ6qfsB6S/ypDP9FVkf+kNtl/2Dof8A40P/ANysn/0ert/7VXh/N
Uf/ALz4+5yRX6B9c/1kK0fxS1F/2VtU5NE64YRj0E60S49eH5UtRu5+pXiDzEbLKj6MmqmP/wBQekv8qUy
HwUrtEl+jIqoTC5ucFwelIRFgkzBD5qQwICERsCg440qEdQ69vLzWyfhC7ZAYjsHQxln+Wk8TH7j87JV8Hi
7Ff+s1QP8AuCOn+la5a66REWSBL0TrZBLg/KTrJiO0ehVUbwj86mzu8nfGfl0XrT6T8pasmv8A+yp+cnF1i8
QY/FZWv+zJ6qfsB6S/ypDP9FVj+zJ6qfsB6S/ypDP9FVsD4Qu1+X/QKi4f9djp/oPQWYd+DjdTkAbUVaQOA
op//vOBmPHySpL0brNs6DlYOTXSp+c3/cr8msOTVWy9H6x69/RysGP/AJL35zftHs1cVlOv7Mmqn+wHpL/
KkMf0Vd3wjY/syWqf7Aakv8qMx/RT54jzYH/pCbYf9gqPh/1wr9H/AEDp7OPGEr4Mt0q/9a6uf/yHn/l2vvlZN
eTR+sH6z9XP4r35xcvWPj2bdoeCpFqR1e3vp6RVY5vyr35r7+gw8HF4bKMR+jJqlb2Rkbg1LRjyWJsJl6OeIC
Z1emK/lU6ymraIiOscMMbef7Mlqn+wGpJ/KjMf0U+eI82C/wD0htsP+wNHw/65PT/2f4+3kJZ/9GC6v+1lX/8
AD/D/AE7x8x6k+JdJ6tD/AM0tWNf/ANmj81Yf4D1h8HhtUpNJ6tQwQflS1Uw2j+Vo/f8A8B235l+jHqpTJZy
d8wNSmCEvKyuu9FP9N1WWKaw6FIhgAxxDxYjzY2hf2ZJVP9gPSX+VJP8A6KebzxGyh8Ifa86bA0eUTN9
KEfJ1/udHL3m0N34Kl0O/+uFWj/8A12LkP3eOpjT2W0Xk0qqpvv8AioqryD+Vo/Nuz3j5/g57VIvS+qMMyD8
qqqHN+Vy8tn+I8Nndtur/AGZRVH9gNST+VGZ/opt6/sySqQ4QQXBqSRR77J6r0ZgNfEP/ABVY9z4rKT8Izb
FOmwNEc/38HTT9YfZy10tEc+CVcy9dsqsDj/cpk/8A92CeHl1to+qNd1NvNo3I0na2IFCaYlEJjkbi83JBwwT7
KKlNNEU3PdevVh8VgrLgi38c4yTTy0gqoHz6iqGipFJTU9HKHDisqqxs72EhpxEqbUFZR+s/BsnU70UWwL
1iSRo5ev3P5qSaNLy6RB2uhgXjCq9VOnBYRiKwvqmqQtU6SyCg9GzEdFQlJgqyVpCEooIikMuBUGEdK90
/pwfovcqqNUml9QEerVA65ITKLUSvDseIOClS2E4aiJIr6cbiAAibdQkyJIBCqFT0/DCsNhTBQgAIEscId2u/4
QSX9k77qbzutFy7SXfSrrLvu9VQKlm9mkCS3TVgYZCKprVymUyVYMRbLgQsp5jtP8GW9Lo2p2Yo6Wuq
b32Zv+spqRy9ENFhd3OPPpaV6VRh13C2kSce+TJgFIkG2iNVN1eo6y1g2h0qput1eklJsRac9XK4TLEbSgYlj
gJpBbZJFPuA2SiAMYFBxKiaqDhjGlS4QCK2Hw3ZQ7x3ZWaHcqO/B/8A9gWRLHERHHbjr7tle3BubCAltu
6DPKqV4OYcvLL10xMWKiGKVU8n0QaUm821225ISiS4UGsCs+zy4gcI4kxHT3mx2JA7FNtOCFKjCDJxh
4/vDtt7TLwqXahe1NfTpcUSKelLbDCBOQDYQZgZZnyzt64u7sB7JbupWaYbHXdVqaSAams3z1QtQABUp
e8TBJEkJCU9LXv+TJHv2MzP/jJff+vY/Jkj37GZn/xkvv8A17YzqhcCp7SOoj1gqcYvXUcpFSSlZepb8MVqoc
xWpWJ1GViqBSlbKbFKGUkVYcjeWSTlXDkIC8XC5kpLSkpEdixopS0amJSvjBiUNuPupAvHO2dWy8zMbt
HWu2X82okehFMxU1hru91U0YhRBdBVarkmAjPZuvWoejFc6gCsNVVSECYsJKoEapKS4IX/ADw9pn/bK
+v5yfutL/5i+yT/ALDXN/FqP/3i2zn5Mkc/YztD+Md9/wD82x+TJHf2M7Q/jIff/wDNtp1U67lQWlTfSqfumrtR5
N6cy0KYPdUaUimCXMo8kTqopbbcpWmRt7C+eF4PdAZLrS3Aqr8LIFqaYJKDNhDEIHUOz9bNzQbFJr11I
LuiqcvSMNvPV+1KbjpqbWegzOZhNRbFKhhOOB6UcSEWsDjgehAUQudUIZa+qtYAEwhDGpgCgo6Oz/zx
dpv/AGzvv+dH7rY/5iuyX/sPc38Wo/8Av+8npFy/kyR79jMz/wCMl9/69j8mTPfsZGX/ABjPv/8Am2wOZudUL
m1ZaMhMq3VuO764LpDhvarTnP0uZxaraM3W0UfJEGgVZBWqSizDq0qOppE05LUo34mJopzhgnRwwzYQ
T485NjcwmK60avLxaaleyqu1KZqFDZTWTqN3e2O6nnJQa1Xd+jwWXqsJR2sSanMwqgZ2VaUcSAqOqFU
USigpy4pYBLkg3/zu9pP/AGyv3+eH+rbP/MX2SD/1Gub+LUf/AH7R/wAmQUcQD5mZkiI8XRDfPxzA8wttb
d03Rmklencl05dTSPURfbmNFkxqTzLmkOinrkVDoQlSTcMqx5PTltnq6mcjgJIyidnK6YKjHCmrCmlyh39k7q
ubn0g09umJV4ROc1aIlsvRWg1Zlw28qJl23QN0Fa6KaOjFWJSisZN8KcboqIzTThKKCu31JrpIqaQ2n2rSxgga
4y1NLqTOml58qbKjjlTZc6GOXMgEZc2AQEOMNYByYDzbNVra5u3HtLum8KWsO01dWtMKTjpKstusuI
xDEnCUCCQMjnBz8Ku+/g9dlN63bV0bGy9LdVS+2oN3hd7jzVQyvDCVArW4FAKAJByIkcZs9XmS45c2O
TOgmSJsubkppcxKyE+SY9y8WrWPj7ltdqv+yts/uOo//FbZuargPuxj06eCxHv1h6Uvpe7Vkx+nLLkYjbWFY1q
2AonjRtQ2/TlsGVh9ljU/chQ/+KBb6aXdeP5b2bum+228LV5XdT1xbKkB9svsJewbue+EmRiBTlnhGlvmvsrdx
uXtCeuVxcu3dV11OlQQssOiiW6AouR3C5u8xhUAVamLSKBM+eikcH/fJ3TP9LChXk89Q26INy72Fp/2Hy
W53yB7JqR4+r+aTumbcNnzWFCu/hj3sLdEG5d7C0/7D5LfP74Tv+P1B/u/Q/02qt9MuxHPZKsOQ/6Q15/8Hd
+nnbfKxYsW8327HZL+/l2gnfvvjtypGDBixmb6bDFpNvm9pSg7e9hbqt38u0E7998duVowS3zgsuOOLD50m1
s5BRSYYD58nHbrnZKnHeV6iYi7z7S14ch7bcJ7dlpTcd0qUQN5eaDHL4p0HLl78LXBMlwb3l8Pc4x4/PVtmi
owwhvuPX38AHHZz+K33I4y95v9nJjr1+Tbjb0AQwS4YADXtx7vH8Pht3pCQkAa8+Ex5+828qrclGAKKjPC
dPb98Zm0/LhGYHFycWvj2COzVt5bZyqNQs4z6b0Hf6Ity3hOrA3DBtTbiXJCeqsl4HHQ5CbUZpsoSDs55sco
3ngk4YD1YfSA7WhbAAx6/SYQbfPzHX4LbUta9GLZVYzkFP0s4np9IKbs5pJcw0VyDcqxR5r6Ip9W7HMOr
VxNXFZ2uDg+IYKvCPRGlvbUYFc7UpW2qnbPxc6KjLIDOMv7Oc2srpbpVioTUuBG+jDInAARwnMmIJB
B4CIysS8VR8hRB/o7IJrnCbL05p841RYglFcwnOhYQg4cJjfENZ1Cbb4KOFopSj7agjCr+2IWx03mlJXGpUV
enHDEBllpbXPkCZaSM/SRhxvJHbYlTWrfAHXX0ujwCLSgBjb29nlJdSXTMnCQVCx9jU+4Eqh9RWtK6d
Mk3k8HIUVCYZkGhSWYuwoninaTU+uhI8sYhpIEu120XrgsURieyq3kBDVXO5G2nJbScCxnU+fTdwo7pR
3Ik1HbyV2vOupu6KN8E9JYpSUrHCDuBJU1htpeEdSqoUOGC9WHQxBEwdO8ZiMp4+q08ppF3gtSSE0So
wgCcOEJEAjLgdIBGUA2u6sdAoKMNOmk5Zc8ChUhyGnuQqWxi5Hqekqw2yzEWElmqytj1a+AQ3YUP1A
T04PnVVh4IjisJqoCZS6GU1TamOhzo6qTdqjJbVNKg1BkobElFZ7qcagz0LTBVBSQOoTj7Yjhj1rU8eQcbW
CcfOmGO0mhPkmJhxtumoDnNLBxQE6YV577Ks8Oq8Qwz5PPNM2fVlDERVBV9gWrVN3/ACWCZfJmN
PMH5zspfUCnMrNzQkZ6aYeCXmQKmPHo/wB7w2j3bSEoqPQAgyKjIb7PXL5vLh8qcrQnHKUXohRbAok
GcMyDpqYyjMgZxIymQajWFhpVN38oNhKnLYlJaM11nRzolJcl1Nsw42ukOU4znboU6Kfwpbh1WFvq2jwT
MBJ4ikpasMSSmTbda7OR2WnVGqJIdCuQcDkWW4zGe2DZVuT17ggWRzjrXVZ2LJBx6FQ0464UpPSU9
ObCoqKyocUOuqWKZgqYgCbAIxgHH5Bx8+XVbLbcfDRmMuNgVCby4qpCcvKLoabpaayVSnU0FBYKEi
jhSszWiKk33O1nEKS3lDR6jotUSlVH0ukKwaRVEtWcW3UpYaCFlZRGcETplkTly65aWhsOsuVlQpxAaQ6
SEZzgz4HCMR9Y565WkXw0m6SQ2k92GeWDjSdcxYRZie5wTOEjVeLcJpB1woKsbRgBPWiCgScKQvNV
wpyaliqpZ3RKskJqumqlqpSBhEX4sO0sfR3w5AbDEWHaWb9O814VLJgkvNtHzUoB1DcnUODhNn1XrYp4
ATHAAtS3s+ERcS2s0Ge3TDcZjP0+aIiqHwVXU6l9xmigq7xdisSIpieJ4SCQ3m+kpycmaLSklGIh10VxVVZ
UKaO9tNc47ZLuJuc2iPBkKDNMz2efSyLjTTBtebbjKKZbTRBRTzpL53gICniGvPBHVqAW8NT6ERJx+ZB
yyy5nnpkdBZ1JpjeSUwlLPOTHmcoGgg56Ek5GarNTebSqpS+xZ8lyEI0cq3zU1HeSYVSnigmXG10hyG2u6y
ZPqAV1uiraAVj6d1qVRJirBvRHRcPxltFqz245H0+DyxIbaAeT24lozbFLkuN1PhZKLBtJSyhtZIqSeiIacSSTai
6l8UxU1aOSEhJiV1LrZL1Lf5V+KDYgS05YTEFjsdGp+2+Eq9wqchxHRzaycztwqwkU0BO56rGtFJ6cmglN
VKKEGmj4gmY2+M96ICWhuFmPZCUF5nug+jrOVRFTRTqarobgnCZRzt40dIqaAeBQQ1ZWbyu33CmClK
yUc2paumpaqC0+kCihUlciQTE6ZeJP3DibJPo35QWnIU6swjKE6HPUkAAkA9AZiDczgarPVGfNqNTuB0Jy
UnuhOa7tZ7oNFV0621ByJiysNNTSnYikUtPW0Nxg3nCn4KLaS1RKVUfAdKaT1SVIWCRqLUdPaSgpGEw
soIr4VM8KSis8xKMM9huR4FCuanNQ6RPN4qn4jgGBsdeOAW+L73asxplGFTxvLCKgiu8LHQ4HQsFVV1
PBwE0s4kN4sbKoxFMQENDbpFWcAJKAnaUVNKLKgrrCuphopKTPdHank6PVUalSDjSS34Ub8pwSjTPX
DRoihuQsstdZbZpLVzZLFQBEEFUdLQp4gKqlAKTimAIDYCqj0RxWE43D3BPyNOEZ56ac/CCW6cXkwk
LG6/ZCBkcwYInOCJmdPO2Y3YwJS5QfouuJLYFNF4ZrYWWHTdhtg2RVXsz3i6DiOr1QfBs6uKfBhD04lF
G/Shv9a0pWzNeV0dIS0dO0q6NNcmGeS8PSQ4jjt2bQ7vHbOSxVxwuyTVQ48cqtOOqBpoTTSoXzVKIo5dn
qgHCaWlJJHFPJoSciFCjfaaAnaLSmqlEiKQjACQmgFsGm5kcszKjEBgEJnF3Q2Y93u67MsofbaWp4nvkYCf
mZiOInWTZypcpluIFOAAlKkqAM45w5nIQcgIz9UWvBuoEp0u1mtgyZMFizleTWbho4XDLzyZZyLxJHNGi
kPu0AN6sQx4+5kmvlJ46TrUtH6GdY2BLlqrgTJRyq4pk+QvAjm80KmW8KKx22QDV1wVyACpjgcIa+Mcet
RZgbbnaronFpihJa7ob7nmp8E3ITzfBxcJq+aZ0IYkhPgUEAHlDEB2WyC+KlslUaDhZlOW88yia8KlyKlrqq/w
BxJaqdlKBIq5CZRCbrebKGmN8iA8KzYqzh65qqpmaCkYJaOm4KrbyXTXs4EkoWE5ZpAMCc+JjTIRp4P3e
ac3Y4hw4XkLkKJkqzTlGuZyJzExJzysGi7DgqdU5uMaeScakCxJdE4Epn5rwqWDDcZrjchRCb2eEVNPE+on
Ukon60xTHqzi2DDqe2pzKdk5tzmY/2AZLkE81NbdSTRWe6ZInCoHM66iQm31Ao44pXWvDVt2WlKauZH
Zj8Tl5fILCkgy0t4IqmnoZkqRWxIPBmuRnmzSUaPEVJPA8nQuAFANIAOspvdWOqmugqzpajGDEkuiSg5q
XyIPGYhT1zSGA51rRCQEMyx2YbfhWN76XOI4csonlxj1z1mLS1Lphd4EDGSBmQIBgCcuGfXxjO5GW12
xPbLoqA/Da3JbbeU0drpjfa8xLkOJ3u9yFFdWJpellgkpEGwhpyI3lZQV3BoxUEYswSUhJHScSol288ptPTJlN
MU9JvBJJmE+fMWkJ4KaCuz0hYA0b6mSHCjEW5ppEzHMxxUW0lKiUq5+GCoAAqDXmO8UBLQ3QyX
03lBxsx0GUZZGY31QqhuprOhtArk0lzt42dJKacd6yKysgKzfUUwEpVSzpABVUtYTktVC23YYYc0wnSWA
jutNTyhCKUqHHgtJaqqLChnIiJrNEVDTU9FJbE8E7FUHqPS2lhEcBx3/Sv0J9Xv0/ts4UsGnG5IC4zg5zlxAn
XOOJ1EWyVQhn03fCw6kioEl+b9LYdQHulmWWvNhKkflcMNyPA2lqxRaazkHBRBJKp+kE4cUoDnalUth
1RFNE+c0VLOSEzOjAphdTNFTx6Sn/ShY4bJEU0gcO5ltFPTUwMR1AAgABdlM3pBT9cXFiNNmqul6fVP
YcsvLNARyBh+MNyM7Sv+DhVwUNH6tKCTw2jbH8e0O58Y2kYVb/H82NIymNDp5RFo7qkFptIEFBAPM
5gacAM5HHOYNs4g26YsdvMtSqFKe7pcj4RuE/BhmL6C1SLVZ500cR2+qKzgWkNyitOlw5qbcAN/RaWlpT
V0CKsrqnCQdFYfWtDQLClLbplUNt/PjAIxhdKlCK5OT8RzTSpQmeUiBI/hhpbR6nEmDrABHVhlUg9qbOV
BaSPVFuPeM+yiGgSDop2uoRFVXmeCocWCiC4UlzEFIhnzeztWT0lwJ2oEo4QSFhJUwTUu2Ll82jHFtVOo
CQYbyEYPmZqMiGFXTk9IT85ESiYbcGYJorR2EAwFQ0YmYjiIJKYGoIzId0Ug8ePlzz9ZnLwEqoDG6Sto
BOkpnOe6MiNMxMwNIJmBbPJCiec0DIVdLMCsDqjUOiBn7sbc1LkU5ZPA9UJlCnCEBaqioHey9IKoA5ko
AzwhhsxHW0QiyYjx6wHkw4u9t5+/bLkbqpysUubLYX0x9wvdji9+Digjn2wDPOA5FQoslOEBQ6R0+Ipx4D
WIpynFxYcdsUy4isM6RnmcZlnUjPs0zbPtHgaDPM0zzqDPcyxENIat8GuzVOt1KXS6rCW+H0soyz45mOkg6
Gyqv0daqIMBIIw4yOJkA4tI+SZyOo522cClFKzZd/IJaOpcp5si76n1k04YXmdPZ6isHGaw3gbQeD3BUHATI
hw1NEAUBc4qnUYbdYW1fLellTIxwDHbz46/jw5cdVs2Ta0JUp4VWXk5qqBZHflHJ9HEFKMrxQ+fQk8kgs
9tpK6rK2g01PWjokWSUUFYE9LSwFVO9Z9F8WHUrR8w4VgVdICk50X0poyYW0ro/OgA3orPOt+eiRxw0
h1rHu4WjUeNGIucZKQc4mSOXTT67P3l6MtCEsYUaSRAyECDB01M9cpGdtwlijlKCparreSjNTJbwpdRtvV
LFYUF5nT2qvKBzoV6WSxbxJrJqgSI4VCN6JDhKpquKORtpgclhMlBBHO3kuZNyOU/Sfi+MfFbZZQrUTU
HRXBwwNswTJ1Ypr0NEVLjWgPT20nklSnGijSsrAQTdNntB09Jp6sOjUvSiqbFXwTBHRYauGpk2TMy0Ev
1ublemfLq2+YhY+PRTyomc4B14iZ49Z/G0Q+jLqmS1CQgpmBM6cQBE+sjIcxbM95micdE3BoGCnlZGkTlu
N3oKe4KqGkGeRexZtmszKKjTKIrVbeZdQ9cB65qghnhAea2OaH02TaoOx1I6qQfC3JbdKqgVBlt+nUsrwxci
gz0smcKISTnqG5MNJZ3grfOyqDoknqx12nK0OSmj0di28GGm1ASj7wdLodDjT3ufa54iUMORU0xmreNtkg
m9rjxs3qUQ2Zhaz6fvYGGafk7MDB+N4UqfFOZQlz+Y6NnvAqTJ6e+vdHZpqT+Q3bS6lbpp8BXKj84jPhAI
memZ+qbdguUtIqBAAYicGQBMCTMc9BGXWBasVbYaVTd/HWwjmlyYQ0Cz17MHZKS5DxaphytdHcht
mvfQuCeLqbp5W0eraODXmfalLWNKpSXZ8uZvfUAI+Ae/t8/BaiF4fjm8uOG3uj592vF4IIt5HHB4R5+748cO
5haXdrMJKSqSI70c+WfD6rUO0lV3yqIGgGLrzjwkkdLVgnv4pcfnzeUPhHjt8nQgEzANmPxAI/COFpqXEMs
vk/UZTX3vg4tuPIAWlBji3g4Y77aG3HHkwHi8+e21towJCZmOMRbm6iVPFfAmJnhOukRwjl0izq/wBDXew
etP3USl+AygFn1Te7UkvsP/ZGzFf0Nh7CK1fdRKX4C7v9n1De7UkvsP8A2Rt5jv7/AA1ev+0a3+nC3vLZP/F
W4f8AYV2f0Fq0Zf7WHPsI/DZgt6Kn/wCI+l/3UbX/AAN12s/oXu1h37F5LMFPRU//ABFUv+6kav4HK72i3Q
VC8qCDkLxYGn7YUj2Znr0teHT1p+sWZKwxcYefMNqiROTiJiSck645f6Z6wHObw8/BjaRJHYy5iAzLll45h
f6GYlFZ8ji+lDvwc20RsQRB6jk4uTy93y27u0839KcoHWOMfbOWdmlNJV9D+OPbx87XIcLyZeQOENaacw
zUfcZgOy0s3r2p3P7VZhaQtMpZyCXliByPqA6BfOvrMx9KKhT9zscMR9qs/wCPZ4MF5xMxOLT8llpYj636
xO+uinHmOvHyWsmXsKsJdUU88hyI+bmMhOf4wYZ+j9f9W0GxYsWe3jX0/Z+Ns4R+h/KWLFi0WXMky5
ZnfyctHMlZKVMyuQzMxnXZX17yDq+nBDiskOJEZ6foMdP83PP3GePi/fFaORMQEzUE6dAEZeZiWNS9fa
851Gb1cvPh8sEyXjJz5xOdjHGXm5LKB9G+useXm1eHXaDaomOqk8mc+jF+tZr/AO9Jof7xwT8PrOyFKSlze
b3IRKd2zzBzO7z01jjY+L98Vqds/tPFh8O347FixaYHAP2U5eHT9H3k9IzhH6H8pYsWLFmu5+2D+TZ6f5vx
9xmYR+h/KCxapJo5TPy2/wCyEtQHUPuMM8ww/vT5bU21eT1QzPmISOZj36ann1HNS+SKdJ4S9Rm+q+bn
267MuhwJCQUEHiEsaQMwN1PAceZsYR+h/KC1BsWPTwjvJnq+TWPg8fgCxZwLbEd8ZR+xs9OO7nnnr5Z
mEfofygsWLFixvGvp+z8bY+L98VixY9J+/wC9+PZYsbxr6fs/G2cI/Q/lLT0vpSWfj25wfTyv/XDnN9aeDDVttI
2qUzpaOQg/QGD6gaDi7DzMniIbOMOS1Ns024kfP0OeX1dR05a2MI/Q/lBYsWLFnMbf7YPW0z0/Qnnx+rP
HxfvisW2RQquVNl3K701Bons4I6Kz16kNX5VNDBoZ7WJVPJvso0BeaUUOAMSKtKLVVjaesAm70VcAIA
rxqIpqZHBrdbI6P/xC3oP/ABWo+Pgq2j2odp0pduStUpKFFFGHUKBCVNuiMLjREFCk6JzMZ4sU2j1BSdwc
WZraFtMgYQ16WnIp4ufpgpPQnO2jFlFE3dFX4gozEKNekdF2w5moF2GS6n4RI1EOuKqaVc/BuBR1CdhRa
qOoNpITAiabePO2Jkt1qqroU0ghO0onQQRSxTrs8a3Pi4HdKdu500guuVeo2xHJf43V2kt96u91CqS6QTJz9o9
Ju4thtxUFa6SciAVMgh1kW2PUNwS9HRAKskxKSTHDFFvRh4Ba8s3HSr4DcRH66VxHuw0YRqb1SZphk1
lokRXa2qDHqYmm3kTfxVVMKznqu438z3W3nQkN9Qai8zXQkgjxo0EMSapJCkrpCni5y3gIzc6tRNj0xp5St
n1mZzQp6dYzSLOcylNdrMh4MN5o8aMqOh0uJxnXOorVPUmN1OJxKqwpK4nl6PpQqoaPdCXDrgd2C8v6
H3rQRU6HtCO/28KpXppt3OpUpnFZ9W1lyXW2GxK7q1GkpVhhhXhPORjtyoCAloA4hGJtQEYIR1jL7rNc
GutXS9w5umIzFo2ySV8mnF5GiVKb1FWirZKjU0/U2qd19z3knXTBXcYAKifT230TWOh6OAMUvg0go4w
hEnCFixZuE6b2hd607Sk50UFo8rVpR2wwGJKvJGJj96JE9kU1gbxRoFTTcF8dDGJ6pyG1EJmR1DhY4udQ
YBPRMwdMxn3TMud2X25K5UiodZmvdwopTmqlS2vWlEX3a11WspzN16vBU2lPl+JKU9KqOZOT3RLa6
w90BsZjDAkJMx4qCxAkzFdMbUaS4ovzbn7dFae5r1YunUtoux0DdD9zCoDcwvUXoKppacUlVHqbJvCEnIb
vAMRfNQ4KRxCowTqFTxw4qGIpSSTQ4YQTYQGXHX9y7rbdFWbhNcb2V83co9z2T7rNy6kLVpCiVYipc
pTq7Xub1oIKMlNJkpis51pTQD7ncm9hcdWnBAmzIkmJzJ6vAmQo8KpoksWa/wAd756zabLlPpzSYoHlOgT
Ju1Jz5kklyS6EKkbSqMqVRV0tLkwrkKFEs1AXDSUQdTgPJc1Q4MIuh0SFMhWFiNTvGC+2eXme7GRVG
hdHKuobmO0fWE+U5TNWm5Pa69RWipWgzeVEg1TypDLA2B9jlCp5YT3DEqpkxaLwqciWnw4kIlokh+X
W9yk3P25BeCiuJ3YL4F5/dG+jfWVzql6dkHai0qotRBmPqJjN2llM2SB1OJE1xWJmgUFR3BvVVMmZ/BMF
TkRNsEpRe7zcm3M+ZuhdML0TluytiXcivX7jTVXdBHPdfdKUYeyTQ14NI8jw1LTKawnpkpQiJJRRNVVF
gHk8Uyam6VPwIIJKSCRKTixZmXVqvNQK0FWAnu8/DAj04powaYtlDTjSnJRJCNTdslGukqcSUcUD5KFc
USBMZiwoJ8tO0kpmzkeTCGZHCODYMAjgEdgRQ49zEMbOzLzW5b0kucbmvusjhFmNSqqejVwuNVEuL3
szaEXOqjsup3hHBGsN5WZLujJwiOkUOIWdUEkmQyoYnOjqMQwRJMSXHG0yh2h3Q+G2QYIPIg+2wcw
Rzs9Xo2w3msUPoOpJTYVD5AxQei2anC8rGROHoXtvn7/Jx9zC1fG6vNt6s+SvJZhKnGEFQmlZZuT691089
Xd57N5LxU+CB/5CKQUiA3SqgE2ZGYLFp52TmlEWHjmZsMAJY4a+XVjiGu20VwOEISNQcIoIYAXW+
Ab4RHANGHBwARx4xx7o8+r6BdlvareF8nZrZN+6bvRRt3QGBUJC/SCaOjEKnIDecRJwz86M/FG0/YNdez
b949olPtFeD1W/VP1Bu9TCEsJ/KT4aKMe9WfiTVFQVuwV4BkjFkqe3vZLSL7pO6Z/pYUKt0Qbl3sLT/sPkt
zvm9F881I4P++TumYh/+dhQnV5+W3RBuXewtP8AsPktwz4Tv+P1B/u/Q/02qt3XsQ/xRrP94K7+iXdbfKxYs
W8327FZL+/l2gnfvvjty1qeFIJlO2TEI/8AI5qah/cUn8Xlw1Bh1Kb+XaCd+++O3LfpuP5XbF3u0GU1OfWCKT
x5fkDG3Yex9OK9b0Mx+sIGUyZaPMD38/PXwhioXDcpSopi829OIKKifYLV/N4N7H9X39o97V4NuritKxS
Yod7v4R18uz4Me7aqTYhl7/eavxahHj+O1Pyscz0mGvXhxjj3/Pit38CAByEW8nNrUU4iZ01y468+GnW0vMl
6956jzHwefdt5zfHf+l5h1jyYcvf4vENp3I77nw5sPjt7l7PT8nPt+Hl22xhHADyn7rOrePzBPSY+sZ5jpl67W/Nhy
ojhBq5vPj2+XEbSuTD0+8g5OfUOAd7D4cbXDMLwTB38HFs+LXh3/GG20jCWCXGI47B2YfD3Q8w2WaL
PexpIC+cajiInlaY1UpDYTMAQd2CZnicUcTHA5WkZEG8men1YfJr+Lw42nAyQat+G/wAOMNWzHD5cbe
4pf1cA4eDy6vjt6Ll4MpBhHjBxY7fJ8GPPxpkxE5cuvvw552UpwKGIkwPmggT6446HLM5ZWiZGDEBhh1C
GIaw7g7B5/k1W+73J83HjrHZ3eTktUoy0mXsjHbtEPk+PDXz2lN5BDEAbwZkfEHwcXw8ewBs7gUE4QqBl
nHDz8f7LQEvYjMnnMxpr4H+20uIxBEEYQ48url1gGHKHHx8/GEeGTGOuL6IGPrezX3tuzV8dvY7IB3npO
LHz+DZr4rVOTFvt6Ah6UR2/D3cdQcXLbGA4pkYeKcOU6Tr42S69hT3RKvpgydQQBkc8uYmBwiKZkx+p
DxW9CXjAAiwAADj5QEdmvuj3MRtVAAcpCPEGq3wx62PpPPnw+O2cBxTIw/Rw5TpOuuvD1WZ38Kw5
yTOKfVp5nwg8ItIy4IIIscQxw72sPF5e/jMmZEc3IxwQasoAB4vl58bR5coQhh2YjxiGvWPy7O5rtHMy+kweu
aww18mPw46seQR7ls4e7hyjw6zpZkvfGoUJxCZzPQa5Hj4WgzJIQYjBHiHJiPe1+EcNuHJahKUsBgCODZjt
x147ebj48dXFqtdmH7zj2fIPmG21KUJEAF9+EfL58nhw5LN1CC41mqIBGnAR162VSuw8BByImTwMdOHn
1tBk7/Nv/Na+Tz5cLUkuEW9mQBEIgE0cMe5h57Ntq6TikzIBh/RDL+D5BHWHLakjJGCeZk7zDpoAHc2be
PDvhgGzZZhaYLbqTJRIKSNdOMyJ00mZtLaWQX0qBiUnDxyIHkCSSdOdpaGTjOgH+5cXy7O7x8esbTIC
ADveQPPv8doUErCZhBB6UNWHFxfJqHvjb3BDBLjxjj1TBx8evjHxfHqzh/zY/jcPfhZ9xU6ElMCEzHTXhlP
URxJtAzcZkWMA+kx8+Px7dfFb7mkPpx/R8uOr4Pg4+6AWqEvpkcccHFhzd7z1bcbfRhg3u83mHf1+AcLOejj
XFnzgHx5H22a37iTAJTHnrOeQn1687U2Evh4No7fjw8AWlphf039oHFh54cW3C1XiCLGH03n+MQ17dVvE
yCEdQhjq4wDEO/4+KyMAw4eP0oH1fj6rLTUqCgTmMsgSYOXQddPC1F3o+k5vP4Qwt7GEIosI9vg4vxWn
cn6iDe+k/H+MR7lvmT38Uf6Dn8W3l+MbIwrGmXrH32mB8aEkp1IJHhztSpkOT9PHrg4g4tuHwc3HjjstJGR3
2EcHqYMRwDxYhiIco961ROenLZPHCL4uL4gHmHntIQF95Ih9N6ebxY7NWGOrDDiC0F9JD60kSlyJI0GQ
6Zyc+FprKkEIdzBRlh1mCDJMcc4gWloIYg9OIekDbrHXt5OTi57VspI38GMHq8dgcQfDxY8uvG1NCXvoxg
32EGGGGwNni2Yjt2+CtJ8uPe+r1hq8mPntDbZTTQIAOeQOWX2nnZupXCMSZBEZSeWXT68+do5mXFKl
D3MfDr5RxDEdmvkxHbazjxje7+Dl4sR/EO3yja6j++3oYfFjhzd/Hn2YWsAxF6sY+4P4/Pu8dq68nVIhI00ieUC
T7+M2lXGxviCoyokajr1P1z4WpRiZ6bVr89fyd3vWpuU30zv4a/H8Ijabm+rHv/CNpeXL6Z58fJzj39YW0moT
C5nKYiPHQ8NOVu00CG00gVASqAAqYygcPXOVqoTl5SH+07vHy4d/Vavl5ccIwQavPxYDy2kCcOTh9Jt1
fHt198dnPatyJkEyZt7vF5dePjx28Vrd7ZHgY9UdJnx5W0baB8ObyMt3lnnMcOEDXST4Z29mJkUPpOcfFh5e
4I2hSoscRij2cWPw44bPJrtMmIPShEPN4cfHqw8FofFxQa+bz+AbbGo4euccuf3W09JCkpHEkSctZ9+XkbOsv
Q2HsIrV91EpfgLu/wBn1De7UkvsP/ZGzFn0Nf7Ba0/dQKH4DKAWfTN7tSS+w/8AZG3l+/lf3cvURreNd7K+
Pst7y2T/AMVbh/2Fdn9BatFXu1h37F5LMG/RUZiMnQ2lxqTm+/l3qGuIZwVLTy//ABPV1+lDmICGGIemw
DHAQ9NvQF/IvdrDv2LyWYJ+irP+IimH3U7V/A9XW0a6f8JUX+0qP6xa8P2j6xZlRLch/ewdJR+TtCg8vGA
EfPiG0zA4D/HJRx59AoOr/McfDajqyMcbawfQVPM4z6fNyRrR5oqeI5xmmedSGyXZvc4ubigS+PvfHbtrISrK
I9c+/ieYytG3DPNXmfutdIuA/FAMYSUf/EKD/Mderm2WrRNcOKxfM8in6SJ9gDoZL6skfTaV2DgHvik8XZ
9rDhiw1Ds+C0aXMjlzIJ0mObBHBNy0qZK8+L4dtrJsIwYeJB73HPpJyPiRnZPo3T3/AI1rkBcOawyKXvB/aZ
L4sfrEQ8HLr2a4mnD+vfwJY8etGSw8PUIclvh2YWPEJKkWLZM5nZjTMyXN6RnBzsTMym0kR1m/8KnNf
NRYR3wDjh8nnjZ1JQrhA5yfwi0bcNcl/wAc/datAuHP0lLj7qEl+HDMhD4OPVYhXDnHJSwwHjRkvxDmO
NqP+/8A3mHx49/ZaHv4P0z4PJZ34vkPNP3WXgTy9p++1c06b/SEf/EKX/MrT6auGphiMhOgS4JKhKzXDQy
VkJJjHqQ12D7u8nFrs/OQ9P6Tl8/AAd63gDEf1GTw16+L4MO9ZtQbVxj1H8PZHGxgTy9p++1yacPwxbyOS
lwRy+lTJWgUsOPmI+HX8n3T539JSv8AEyD/ADC0opdWRSVKCcXkwKBUzONZTV1wJhgbK/byh2w/vy1
FykcQ47/bx46vEFsdz9L2WQlllScUOT9HeGeHTx9mnG4dOKH6Qkf4mSv5jYiXD/6Sj4DyoyXh4yPx2tvfR/V
B/wCr8tvuI/V+OLyWO5+l7LK9GR9Ff8pa49OKH6Qkf4mSv5jb1LcByTNgnbxKlxl5pebJ6xJYcv1jq1WtrEfq/
HF5LebIwNzJLh5SrTyItn0Vv9L+UV91r0VFQ5JUz8mCSl9nmMl1mS+I39o9zu8+NpCYrKUmZHJnSU+TNl
9KmyzCClyJ8kP4F8XjtILUwIjkmdvN5nBBPN97NCf/AM+UAPDammDE41OnGTM6aZMmJuVnGDE7Lz5
xj3Ub7nnqsrLmfIffYTStlOPCvwLnhrl4/ha4dOGvqUz/ABMl/wAwsacO/pCZ/iZM/mNqDk5MMiTOzmXHO
mTDEqaXHOsvJL+6v8Ih/wBU5cbQLJkcx5iyt1+j7fxtcumzn6Ujf4lSv5jY04ofpCR/iZK/mNrat9EY/oeMfhHx
D5/ErLmfIffZPoreHFC/5Q8p5e/jla8zy0chlpsEElL7Vlps3KoyXsOGjhz3DxDmm0LSenD+rfyUsP8AAyUPgD
McR89VpBcijhVJsjf7+EnJLkMOXMipMntx4sPPVamjLOYSY44N7JMdKlGDErISJuH13y2EhCeBPs+38LJR
ToUnHgXGRjeE/Zn78crV4Vw5COGRS8eUEFL/AJkFvenzf6Ul/wCIUv8A/B9rbysfL4x8tjOY/wBL8Y+Sy/i/f
FZWBPL2n77XLp47+kpH+IUz+ZWyS15p52UovJs8rLT5iucpWjvIiWkEEwjPOJ9N6jNtyuzNcxJw9rmrpZwe
qDrUjH9eFsKZxAHq4MfPlw8Wvx2utluleaLubznZx6WQc6MqFzSXPmlSp6R7jNlVYmd63nkNRImzaerJ6iOi
lVKOH0jXrtCvGjRV3fUUoCkl6m3AUVFRSdcWHIGTwkZxnNmHWsbTa0okt1DD2Hidy8HcOYOvyScyOE
6W1Eh3uUhyu/yWUHKb3Dl14c+Hixws6vOeikK5U3qtd9I3YLvFG6fXVLtjKonTVk0rqIzmfUOsXQ8psho6I
7UspW7g+lKKEeehIsrQy1FATII0rSulYgUp0R8JiG7jaN12oSgpLpZRqBQY8YmmDRttpDXTKpsKfPziGEA
ZInnWy3e2CB4BiPy0Bw8KIkgBFKB2KUQQ721+ghd2/ZA1C/k9l/6YrcZc2XvlDhQKUqEmFBQjURrBzmd
OFpqa1uO+1UtnKQaZ9XLQpbIOZ1mDBssgnbvKxaaLNHT1BruDsp8l0g3WqpG6PJSKcqUgnpEymVYGwc
bNQrupMCTGTwJaRQ3C7m+lu6LKwpaOrEYASFKNPCO1lq27ZsaqTUktq8Fd+dVRIVjdnFHdUqhZlUVEJ
EXQzhZYNhKu6lih5qKgkyKfotATwcIRCnC1iQpAI8EwYFIUn4qLXc5eqO8LUH+T0HP/APa/58uzA6DF3P
8AZA1G/k+Fv6YrI/UzfX7j/wCP8LHp9P8ARqj4UdT05tjn7Dys4AJ+ina6v2t1eDF5K7xR19XTbwzZrdTd7Uj
YLMZrHrPOpdUluLDcaTXM15jRFNSWTzOIGW9CqH19IU4FgUeOKFMTIhTYkvH8ndgtyyelx26Jcfr/ALm
PWp9sC6s3IzJcsyb3qtSxvvSsLjTCcNRKzOFGZrUTYlh0PBbMORRShX1BWhaiY5FFIRooUw/MgFDwKLX
csfzQlRIeTG7rhycfRg+P4dc0Tobd2OTYoJN4SoMMEuWZnTjEd3oAkyixUcBMDEFYMcBDVhrwxHl14/U1
fXCjV6yOn2H3zhaqttMFTdSJ/wBFf6R8wcT4dbKXUE3T+5Q6rrzGuYbo7cwfV4qjV3CodQXvdCelKqyGqf1
fpK0akrcbjclEXAsHYIYXnT5SWwLRgoCpJ6qlQS4RkpsyYmpApV2KO7rcIb11Xq5GbuhFnUQM7nNVfc3rr
d3JhPOWTRbvtJXc2iiAyzBldWEI7wxNoBgVNac4xpKbEsxGySXLjTkpLToASa6Dl3L9kDUX+TuX5/8A7Y
ecfCNvPQfu4fsgajfydy39MXOPhsj9Tt8fuQ/xvDp1Fs+lNfQqv5pUdP0OvsPKygpXdmHyu7jE8dySqeyVJ8Fy
9RWg46L1fidRYvNp7T9uPhIfxunCw3zaMoH1wiQXCauDTPwK6ZGkpbjiRd4CS3EuVEiRJlTjE2VKkwRzp
06aEEuTBAM6dNmjhshAN8IxDFhgGI7Rw2jbaqKk92yH/wCsDUnZ+x4kD/8Axj2+G11oDrotRU1JXKTIzrq
DUxPmRTW3Ueq6UgtxvMpRDACLpatKUZbcwnnUmajyOoPJzKiUkKeZKkLTUFcgmiLjGzl5uOhDjG6Tx
USFZZTAEHQ+rjGVm/TELRiYafdOhBZW2BpJJWBIE8M+lqleIVD6fWRVaUE9vwGWmg0vp8qGFBLQZ
8gm4GfS9ns9wlDasdI6tHLiSrJ6sHFmWy2ydw9QnKBN/RzoScEctxt+ViTIFSOrRZ0NpEiPIPGG2yccgZKurR
zF5bME4FCYfMn3AYlGVyfOUDgHDedG8OuBw8ong7YhtE5jyjZR24QlnCbediqZzeAsuLqfNIZOaVnzwzM
sdJm87Kh2Ht2jhybA1+lexpktbZ3GwTO6pq1oqAiYo4xRnGmk+u3Nu1FtDOwdY2rVHofME/ryinKconmeWg
myoKB7J6R/dKXTf9LGhVuiBcu9haf9h8lud02zEmJ10jkb/fzvmkrpv+lfQoR5OLu8WOu3RFuXewtP+w+S2tf
CeVG3lApOf9wKGRyisvA//SHqUeVovYkgp2RrAQQTfVU9HIOUd3d3+DzBgxpy3ysWLFvONuv2S/v5doJ3
7747ctim/wDxesX/AMTmr/8ABSNupPfy7QTv33x25adON/0PGTHr3nA5tYf4lK4jq5PhC3Y+x8xed6nlQz57o
fbbz18IYf3AubreaPY2+fbPvNrtObO+HwBaGUl5Tf8ApcQ49uAceHnzc1vJkRmAAwascOPDUAAHH57OPX
aKVwDZ6gPh+T8Vu+28mpAQxMyQYw5A8OtpiKXAAw+PX3NeG3lHbakGI4YJmrYPxbeLnDZgFqrMEIN
cI4cY44c+IjiGIag8WzjtQzcsZk2CKGHCDHHDXrDZx8/MAau+GMzMR0lUSMpzg8+tl0iUqWAowmCVEg
QnQRqZyzHC07Li9NBBv9XJr+TV4tWu3uIQEdQd/Xr2cXNaS3gjqgHZrx4xAB8gjyjs5LRt96Te4a8RxHj7m
G3b58mAoSfjGcEwlQWolURJgIy45TnlpZ5bKSoYVDNzAUyAMOXfJxQeP3zkCZ/4G/wDHj8Hd8+O0YvJ6
YO89IHyd3j1gHHy28DAAhDjrw1gI8eGrw+Pw2qZWZHlcBhCPXtww1Btw8YgPHhqthKwoKVBCBBSqM1
DLRORGZPGzS3ChCkkyUzJByEZa+PHSczYmy49XGPGHgw2auW0OZLglw5af6WDX0yZj5934RwtWJk
WI+kgiENoDhhh4fJt2YahtujucVaKX0AvuXf6oVxRURdo6kOxQQKklHG3U13IhJsu9BWGgZXziAdIKmeE
W4fVybgHrXEpjCj4JMMSsO9sxWVKmKOqqKdlVS7T05eSwTuy6sJndBUKIJ0nCeGWsKuilTeF4UNK8+m
hpqqpZYdq3wAGUOqCVO4MSQoN6nvpByzTJtohvZMyXv4I5ccH9znY48WOA/Ht57Ri5gtMigkyTMiOP+5
zRxHl8+Twh0M74e4n3K90kdFKK8U4qsXpS2SDTKt0+N3JIpicYNSWiK6bcBZSIGUgjo4k6BiVlNPhd8Eaw
GjphGWKWIpsMUad3ohuoFzClF3xhXSKINKi5euKw9GirL0lhN9nS3QwKeMYgdmBNdau3CAKaatu9YFJT
ElNUI9IqyXGvqm8hhLwRTdCuztDp72rrtu2luur9MqlFNahYcS3QQSJLpZwuggFWe7gZZnK3Vr67Jqm47tv
W9q6+6A0FElpVCttTS3Lx3gTjCWkvkslBMZFeL9GDDPCVLg30e+9OPN8PHygAYeMdVvU6X0vf7zk/F59
20bJx5xkYNUYhr2B3fiG0MyEWTih34ethqyQbOfXq16tgctujkpAUAZWj5adI048deXqtxOTvEqk4Fk4DBIIk
Z65a59BEcbefocG3fa+X8eOO3j5OOwYj6XGO/3mErDnHl49uI28wQxzIYYAnb6PJYzMR14bQ1hhtAbSRo
wQlDHBGcLjHktWBoMe5+LHx2aW8038txpH+u4lPLn0IPhaQxTPVDgLTTziZzLbSl8QTp64OeUEgTacym
UGAA5+Pu97b4/EKEuDM4/0GT6dhs72zi8Qcm21vQKhUqMEEE7fjlclMkBK6eH2qGHc12tlQqiyS+clja8nB
HKKhNmyDGMkdQd/mw99OLXaqqr/ALqYSUuVbImfnp4wOfTx6Wv6HZS/6taXaK6bwqmspW3TLMZ8ue
fMcOtr1T5kAy4IN/v48PXBHxhtHi58MQ5dfsxDvTE6bh6SXL2jxcnd2hq5ra9nLwDDR4ZxOXOMGf0rNyGG
BgcdWd5l+LVr167JMXmicyZDBJSlQYMNcuVMyE+dyFezgw88dmFtfd242epU4XqsK5FACpjwPGeczpyG5
0fZLttX1C1tXS9TsuRK6ooYAyBORUo8Y9zO1mUij3/0IMNmsA+IdVpiGXAMWAcWvj4h1+AOTbxW1al3
hIJkyMZaJMkweu5MwaKz58nX2Ljxj4uXjtdBKsJo+TjOS0gYoB2zC8sT0iSA49VZ3ybcQHVh4bYb7QNmlj
OoUJj5pOsfpWk1HY/tq2YTQpAnUL6DhH1ctJOefpAbzKx5SXqmAA8mPNt28vLj34cuHfxxYRbzucfh1cWO
vXbDJGqBOZlBnHJcEcwfXMl5jjy+Y2vNLcBZSlx5maLHIy80v1QXm5bj4+7yDaXR7XXPXLwMVCdQJW
oIEkjn4/VwtT13Z1tNd6HHaqicDbYHfbSVgwBrERllxzteMcG8GKDf77eDyYBjqAR8uGrGxvId7hj6fxYeTix
8VockxnEMccyTkcmOPN+Me5tDZaYgyXpIwjgjhmSwGVhhq5tY/HyBqxtsSX21bvCpKy5GTagsifDhbS3ad1
hS23G3AtGRCUFQOaQZOUAZnMfVaAMuLjDe8+OHnhz9+3zID9QPj8tprfQTNQY9/wAOA/isRiIaodQhr5
MR73N56rS8IOgBHOT+P12YSsnIEzyIz9vv4WoZyT6bJ8uvu+Y7dvfC1MMbzEIIeOX3BHUIcfj5x5LVMzF
Hvo44wEA49o47PIGzl58LUqZhMnBvPMNm34x4rQHkheYGeWfH30tdUo+LBUoCAD0GQnqR014W9Qjh
AIhxD5AtVivpd5BBAEfg7vi4vINvskvDDI9PAO+mag5g4ufwYYjaNIgnBLgCCHe9NDufGPH8GGy2Eowxn
OUaRy6mzDzyVJKQBrHyhpnnAz8vO1NUJ8UuMRjHCDX4NXg89vHYRiIJkUwfD54eAPitfarvN9FtwyY7e
4GGzi28+PNaxDkwYZmGPiDHDzC1BeywDzgk5eI422fZtsrWlKUzx68Dn1yzz1HLSjmfVeD4BsF5fpoB1hz
7eTueePeiRBvgDDD5PPC0WTL+Xz5sdXd4rao4neLjTPx5n7bdRDhapdYMAaxmB7z6vC1Vky+Luag7+r4cR
/Ha4SBaEIgij+h+PXj4A8xG1HJ7yOL08e8+PycvgtcxIZMuWMW/9MOACOHJ3Nmzw8YY22KhZCRzPvGU
kZ8fG3L77qFY3AATjPA5g5ZadfuFoE+ZDHDGAhyauPDv975LSu96XBHB58WrH4+bC07M3np/F8nP3eO1
Pmb/ACYbe93eLi7uHHhha0cTJidTOnjlrapbPsI104cfV6rOtfQ13sHrV91Ao/gMu/WfUN7tSS+w/wDZGzFX0
Nb7BazfdQKX4DKA2fVN7tSS+w/9kbeW79/w7en+0a/+nm3vXZP/ABVuH/YV2f0Fq0Ve7WHfsXkswb9FRl
4zlDqWSRyn5qRvTQzeXlp+JOjtdzmoNkQ7dQcWI8QWfyL3aw79i8lmCvoqg3OJ0LpccLRRyp0i9QzpkqZBt
D8p6uusOMBwAQEOQRwDisxdP+EqL/aVH7SLXh+0e0izIWWXSocer58EHOl6uPjz7w+eFSlwpuG/gPmN5
+5YbP4d4tmrujaMYklnAXjUk2VLkqReVlVRPl6ssPuooHHygn8WwOLGiF9/hHBiOPh2dzb48LdobBb4z7Pt
94FoCUzq5Gf0Rpz+u1xZNL93zv4CH89tFLkyxiZBJLGThmdM9aLl0vLz53J9PDjrxx26vBaiS5ndDAfB8ny6r
ThcxOLzIJxacYLT5frRgvNyE8Q4x2+PDx2lJxJ+dPq+vnaThX+3Dy8P0vH2dbVhONJxMxv88MTixiTmpovm
Hr0jV1L2dt8+77PJ6eTmS94pGIyxiVnRUxmGqcX/AId+PC1vReli9JhHAAavPVj3tXNatp82A1LjSjMe8lzZu
VIGJv0mocnLmKjaSklPGefCf7LMOU7iPnE5dfvPq8ucQs3TvfAx/AB/n1vO8Tfd5j/Fwfz61OnS4y82OTNg3k
6XNyM2XMAPPl8uA28WJPM+Zs6lgq0Vrpl+Nqline+Jj+AD/PLEWYb4OrzH+K9mvZ2dxc/itTbbO3WqBJtc
XDURddqyoI1IrvlOgrxXgWxJGfUY5R9tvNnNt2FqTlDiEptA7Ub57CgtMKhqTYYHUXXh12jOPIbTjUsxH0
Iz5a2Nyn9sHkP61sGJ8sicKnEqA4YjndnleofpgmVHOxxA97hHXx9R89qJk03Ds8xv/tDm5c+w2efFZUQvQO
4NUi7neurBdydV9CTUS6/T6n9RgT60JdGyLGWReFRqbU3zU2cp8RcqhjpxXe44KKm2OtRNpddlNX0olW1
zXLuDZqBRJNq9dpVHS9nGwmcB68jRtcklVapiCoFEpyvB7Vupm1GUhqX/AAPKeNQm32+66n1EU0tVaz/
VxSVhK0OopaoEdqsbdDhClJwfTlJOnDhmeOfSze7Dbmsp8IGnUn1cptqPm6b7vM/wH/8AHbfckQ98TH+L/
wD8esoRVS4SpF6q3fadUXUV04k1Que3b70FWqmVQlGi9M6EJ1YMCbtqLUx2tlqYMqgLMXFdJ0s8FFLV
QSko521VMLZBpXdjuGPJFve1OXqhXrDNFro9Pru5pxqjEIUlVXU8KgPyo3QrqaqNM4dI8DztKwdWaKFJ1
BxKbXVVVqnOvIaY61A1+U6YpxJcUrONDrl1948YcwO8x7PusltkiHviY/xf/wDj1p7QZnN88zNwZnkc6zvg
uqZhm+HZWd4aPzHHzwtvEvtnczXgdbDPu9uS/YZf7wqVS9pIvRcRrvxdnSW+432TSHYaVjbMPqTg06nNU
2U4J6OTFVLFVwBXAUjVbcgw4b6su+e/NyvpjeBvXvy6lSeqqxdjdDMRxLKqs1bo5N5FKVvdedhNFZAp6K
ht5quw3pZQUUtLSUkVgMMONK7wAEpST/rrKOXMZ6nT8LZ3K/2z2Hp+kOvssi2oSyE4ijzs/Maipgr2Bq6j
Nm8Np7672beIeel5Ih74mP8AF/8A+PWVDVbn93iiaTUuot5l1V4m3fUe99XG6hRsKFEGcerFNdFE3k2wdin
U0pUJDbjAJIajSs2OiOBqppXh/wBuGmlpGsbJQ7m9Ja5PxsKt2asAKdHFBh1gqg6GPU9ZTPmr2Gx7sbMbb
wrcZdjIp81HGz0U/UTO3aF2bFTFKdaUj/ljqzXDSg2WLwZw7zEsNfTg65ZR6+efDKzSULSnDvDwzjhrGvP
TXKyeIS039GfMc3UGPwHu5yd+33JEPfEx/i//APHrKJqt3+5zXhk1vUrjDovScLaD0qdF4x2l72CXS9Kbh2h7
D6idhVvdBcg5FDoqaccLI0QnqOi2Borhbph2JfWvSmAr7dDGldjq23qfM9cca2lrF367xVmcaekktIVgX6v0kbT
8cCaVzJCbcOgiB5XOJyRgnCOioSIRKimAwq0WW65tat3iKXf2tZKdIOp6HLLpZzA7zHs+62tOSIe+Jj/F/wD
+PWmkwqQnKBOTnhiIJhovK7A+uh+vrbNX5qBNK67ekqRQxirDocLVZ5Cm59MWHxKKyHUc4X0kYb8
VtLZkhttP63HnYbT0kATMNFEyAYKnbUKrcXu/tW8lVx/s92rLoRCLHu1XkK5pZxp5rn09wUfpysPBvJZzP
UJS6xqJ8p12xwVdFe2yXsB70hO5DxX+wb6MXUDDOeWevsjOzSkLSnBvMpjTPx1ifV11tqcezAwcOTc/M9
UGTE0Ot/1zt7Ox89lvEURaZKkyY1g5HJL5xki+YdIkZ52XmmB7m8w1WykToW8zl1pSvZwKTbgYCXW5
HoEaRsqvcKuHCxTk5UgoplCgofB/groMobIeyYVXSvtTofrqCpMzc8brrHUHm4qrve8hHTGne5z3R767tmU/
KsOe+Zzgru6Gc23u128Tc7WTW+daqdwtNg0xUVNL1kyOmHaqWZfr2WIxrVmAePHhqdPVZ5DK0pwlyf4
Mcv0vfXWyMGTI++Rn+Af/AI9b71u93mP8Uj/PbKRoV1O7NeFa85+3RXVeA4I0bdtB0G9AXvCFGGRXN
H3hKoMOj7SNUG6GSG5E88eTnUrPdQV+iGptfBKKNLQ/ClY0ok2v+utI9yMu/wBdKnUEebq3SQ+56N1Qf
FL3udb6Xdf0UdUGe6FhGzpvCtcGlDVmg+yJMS9WPWmwm8W1lsIQ8Sv9BsQMs/l5xr9fU3HNXs/GyVJNP
gUMpAmwLCnGX6bM0e3DR/I6vpvMu7x2qUglJSS5w4cjUCZnsAqXOIxojPkmDhXqo1mh097h/wCuENuqy
jCS6X5cuutsO9pc0vB1/pAZvL3gbwFF10vn7XSdI0ou+KbDeFJzbh0MhAQB8gddwn3Zo1zqiVpUpij6MAde2
arcbdVfKh3QnPfhe16AnW+8hSC+Q8q08MEYqRf6P8yXS8mcojweSFqnOkNBOJjlGnpZQUUxUxauYK6OrJ
fbW2fyoW1b5wAU0vQvEC4d0HP2LhiLZGpAB1OlmHG14sCHIGWifx1y6ZwMs7IM5FPmQxxwHDm8l+u
9Qc/Oe4rGTJwh2yMYfaH/AOPAIj4bbyL8zcl5zfckbJWN0YnOWY23BNZBd0Jd1/QYujRbwBp8LNCrmkNB
590PeFmjg0rooH5of/kwNs2Pu77ub93ps3bIrxLwv0T3nWy7JR68Yul6PpdBzzbTSFSEskcNpbeCoPBtQ63Hkl
76J0jpT/kl12VBFUtIN6tjdlTT/fEzCMtIjv8AM8NLOGkCoxOuEDSA0P8A6Z142Sv3hD1GfmMeTRf/AOP4b
e/jx428ZNO93mP4CP8APbZ1vQXe3DdpqUnMZeUk9VLPCnNN60s0yTmquX6G9YGuTflPirhz1Dbfz8cFTZ
QHbo1MVGrpXP8AQ6sqI/XW2vFpTb28S2pKp3nCBl7M/DK2fR1BGLeLAGQGFrp/m+h+rXSpSy5CZMgg
gOGI4/oUvRfx598ndtWD2jU8vGjyT5nf5XKqhmWQGfljHGV1HuwU7u9tddpAt1pJ5/H2eclDKS/7iX26U48f
2p+PVaiWSpwp5nKdSOf3WY3W+UEha1ARB+K8o3XmPLpMjCmw7T5gOYEsf5+FjNCcRcyZlmVCOSXz
bOjMtG6RJzzsTOzefWpsXTIg+o/H3+6Het5MGJ0svHJgMmIJJjsovLmmshOAn2JnfEd14fLaLvOnt/Czop1CO
+5lw+Kj/wD52+TJabMmdsjGz3r4v4d4fBttITJaUMzWpGAj/cvaHGHZ2zXy8tvEfqh73wBafRkeA5lj6jHmCO
X7JMd7WVKbQA9j8vFaOBOaSVHoYOnWZ8Z+2xhPy3XnREjAleHlqQPXoOPK04noJBWzxYPqpyBNkTc
6PnNFhIyxjszNSnVw9W+fLZQ+5Aok1Eu/tHdJTiiw35RAtmwSRklwTDoYatZs/q7Pi9MAa9ggNk2HCsCoTI
CZaDIo6f0ogWL65Gb+68Pdyj3dY2393PgzEJapRP0mRlqbfNS+OficLHcMO5CUDbxjz26L2RqA28ujqK4Hp
NG6Z65tR4qHSec9qbTi9jLzWqVBBooTz/XlHnplOmmszxsp40fTP+lkf/fDXR+fH/hcUXt0YLl3sLT/ALD5Lc
6Fnbzh9SzZ+aDui8v7Lmi/yePnt0Xrl3sLT/sPktpvwkpO3VCVGZuGnjM5BmsvXj+lMaZDXPOx2QqSnZqswp
gflFwAT/oN3cY68rb5WLFi3ni3UrJf38u0E7998duWrTr/AIvGN/4ntP8A+ClLdSq/l2gnfvvjty2acxQdDxjb/UA
M1phj/gUph4sderXbsXZB/hK9v/yI+tm3nv4Quez9ydb0b9rb31WvLJ8/i+W0PbaYmRwjBvA4hx8uPg8+KCMI
whjFq5vLyatdvQIROh4T4cgc+P2W8iSRxP2eVpUS0ydPkwRx7yAzOLyuLDqs0HHz4jqs9iJehRLvCgSJHAv
a14gCeXlGQwa9MxxAyXAMRwSBw27NevUAxBiIMpw1wQjCOTjlTRmSu7s28nf+IbKVoe6/bpzEsIBGZf
WrJEVnK6SWnSgiZgwxF4lMoUGEQ4J4CEe+GGLHEBGIcccdej7XXZtDeCKZy4LwYpE06Vl3v5ukBJBA
UgwUwcpkznIOXT9gb62SolVjW091P3mt5SU0/o6R3CSNQmMiSJnLQWceB6E4u6wAP/C6r4OrEfnUpgH/A
N4e7r1cXdtp1ugHoeGilzG59Wy8s2bx9YHuvUsbqSsJTYcTeYxNFVTKq7m63opB8wjJsKhBAGlc8xIxQjvy0
EO9HfWc47q5VGo9F9zpvS1UpQ8FdhVIZ9Ni6m2XgiZoKqhKAuJAKibJ58UPEt/mZozBjHKiwhnRhhDEIR
wc8qqW6U3+q3sNxUpq/epqg/KcO8qXIOdorkbYBKXE8oZKK5UsbzBBTlLs0oUO6lPXmoBsEcOebGObbb
Rut1dPfqTRUVYlioad3Q3iEltbiQQ1lKCUSQTiM4gRl1/tCT2c7KsKoV7NNor7wug1NM422sFlawUoJG8AxJ
VBJxJ0zyNom5xXOyl+695TC7OecCw0W+7k54L7rdbeKFjyqhIDPaywsgZKFFeGMh1wXCiQmjn8EQ4K44
QRCG9soZuvG44tPc0KfUZqJTyqj/qqhVFfq8xHOLyR2ymA3TxVvi5G6JQ22k6UPXAkkOKGLSIRAAkyIYi
ICAbbehXqOC4Lw95Su5kjDGXpvSxsU6Rzs6WIQyFep7miW1SItEAgMJsEancG/EMQ3iwICHprLu+iBqPD
Vrcwq1ni0nLK1IF1g1oSoYBxH50XSTS3FEI8QcCHA4+6I6tgWtb82tvCj7QbuupFRhu1pdMzUs4UFG8qN0
CCcJMpL4KQCkkoOQSq1Ds3sFdl5dk963q7RlV6v09dV0j5Ki5golOEYRke/uHAflFIgiTbnKRwdLCYAjvtY
YbMNfKGPLrHZr8Lmzc2twKo9fnuf07vLOy8JVdhrz4UnySPNZrN5hnUVOFnPpcaRQChtbTlM91xT0Uqo4x
RhjnuABqDFstkpgy8N+G85MOLZ4PHjbow+h6g/wDoqKFgH6pK1h/723nbYu0y9Lxui5aWou6p3C6i8EIUtL
aCcCm1LwQoEFMtkZj6otonYvcl2bQbS3hQ3zSiup2rnrKhpp1SobcQ8y0ggiO8neFQjKUyRy56rgnuKmLvqG
ymk83glJKG8ne15uh19UQpCwXbi6cSANKxRFPpifiogU4tm0cMbL07ktuJNK90Wu2uGvT0rhUqm6ylVid1P
BQmiis5SSTkhuoTTVwUzBpZTZh+I+fidJkI8Y4AghLQiO+HUKE1Wyhk5WiqhJOJmD6koVhqAUT08nKy5
g4fOPtXJlSpQpsz1QPYBhziAYYa+lvuWVziTcbuU0looflSpb/MkJtQKuGZcQjCdqs+SxU65CsMQDEERRvQ
wprQSR96G4mjgMWIjWbeX4u47ju9V31BpLwvF5IxtpaLzjISkqXiDQKQSpIJGk5HW192WbLtbUbR3sL5pF
1tyXYa5ktvOvllNSVRTNBJXBJSCUmYEaGcucLfOouk3Xr094OgiEuqboSaO1DVWUkLy3LKylRWIJJMnE
KiqliQQkBOgJwQAd7CA7d7CI4WcWJvodajixckIXrI7y1Xyy8oXXCV4OY0y7dp7IQxUjFJ4ajxNzPASM/BG
z6IU4TeOktGAMGX32ODe7dpahtxn7pFfxgV1KVAZGurshlJxaZvTs7rSihs4h2bNnw9B1vKElT3EJFWwhjgL
qO5UkFQJWIBOlSDl0eQbhgAAw9MEMe94w3w81tU2n21r0XZs8aC8AmtKAbwUlKZqMkQFAzhOatAQc8
tAN32G7MLudvrahV8XQfyehZTcuNSsISFZ4MhpllnrqTryn5VXyK86GY2iRn07gc7Zbp/R4dIk6XXUhINmS
hv6dPJ2lh7m3UGNnYu6k+hy6W3E7ht4y92x73Nb3O5qINtGciO0FJnUxS0FbMrDxbbPiKqx5GQ4F+IlAUcG
exAClFEAlYRihAMd6x+pXHHLqRSQlMjLzJcuoLBnFTBWaIjJE26G5nUI8eIiGA6g168Ldcn0RmEH5Cnf53
wel6GrPxw2/8AHHTfZhz7PHbQbz2lve8XAt6rdSPooWpIyjiD78Rbs1z7DbN3K1u6a7mFq4rcbSsnTKCDGhz
1z1FuQ+pOxwnpkEkyqnzJzK5bqc/l8t3MyxzzWGGr48LODNwS3D9o7r4WvOL1U6u1Eo8yaKTqYICIqMVI
bSrPcboeIOdVVks4DjJDvSbcRW8kRQQkwgARWIBHGCMIZjeNPmHPVyYM2JzOlZnLm5jIOYB/no823w2
6knoSu7/Po9uUifUhZSQIuG8nXOp1UIzBiRkTM1sN4ylUnapYMRwEhCFPlVRS9WIQrA6x3wAFQ9UvugF
151eeYxlM/WeGdtkYp2Ge4y0mnbj5FMlLI1GpAJM+IPXWWFe7Nbm2l7llfXV7sTfdzrqYxzNNWBU9nPV6
FU1LXFdId5VYRlYsaKo0IEBhT3U33CnwCngEQwkk+KKGEREASlLy02Ex1fHvIPoubgAyNX/Xcebis/X9
Gi3cTCm4bi15JJT4DEJwhVegbsN5QC8MgCehqkMfOTXFDqqFhjrDXsszYo3Qlqv6o1L2MqzphaB+1Hp+y
DJiWZKyMiXeDyR22bNFMy+nsxVvfPntHQ5g4Yv9clXsOWdpBQmYwNKRMlLiVrPDRQcSdJjKRlZb/cpP
Qz95PdIqcol5F+1ETbqV3F0TYZ1PVhXY5t11LqcjlBH552myc9ZKajMkDhTMUp2OFVCY6IQ0wkIyqjaLV
bL+JfoMi7ilwTBlX57x0EwxkRNRkmLSklKnCGrAIQToxwx1eqxw3uoRGy826o3g1rc7dzHq1UC76XR2a5K
ZMmn1J6IDMRi6qgsQw4l1t01aynAlHI9HmyrMRTgKCWQUw0SKgkEJavCKTFOGFlRuRt+HdEal7qrc5ad
Xb9d5irDAfFXXUVflPnPVF1zmesl+hc/VkolqrTTzwtHMiB4oUUNAQpSamJWaERhhxwtgOLERhgcMI+uZ
y98srZUgK1KuAGenGB7zGU5WibtfuDVH9y+u/UtrRT2v9XasrD3rSnUvPo1QUxmJRJNb8TEeTwNqaUbbB
FNUDh/PW4TIgCkKoO9PHR1WbmNFjkNKQQaVOEs4mjldHGuupMwT919XasNevvW6CfovZLiVLj12eC
GdkM3vdJBnKZEZ4elo5VUNX4sePjsw0LtM5lCxlNkl4Dhg0Xmn5ifnXVm36UHsLnw4tXKFkGqdbUSHVo/
1FYDwJ0HTlH259HbeacQ4024hwAFtSAYy8OkEERmOdplYluRr5zjOMH83IZ1m8wCs/kEp2EO0SIj54ham
pdSE0wMECtOMI5w4aMSioGCuQI5wSzPqXO8cc/6r4sMMNvLXncqP9DnZycTS+bF+lGlhUK5cvo/OszzpJ
6hFQ+lO1/1mGy1BmIZCpCeZyxYwmqnVEoJaeaKHiJMwcNe5Dv0/zaTxSsbbLdG1983a62tuqU6EEShasyB
BOZnMjTIjS2mX92ebNXzTuoeoEUrzg/vilSGsMR8wDP8AjJB0i2WiZjLyBGHJx/pQl5uMmds58PHrtNCO8
He7/fzOPDy6tWrZ49mOtyCiu2laxOLKTgmHy0rpRVLWJQTyPNmisdPdRBy4jr6g57ZsS3AlLZUIy06MpH
MlfRZpWfq91FTRL8Wy3abg7RbvvJPo1QDSvnISsOEkxI+QiNft5g+adr+xy97gmupF+nURk422SlwDLVsOL
0HXPjapGC8cwMtv5ccHcx26+fXyeEeK0sTkwjFvo4NWOri5+754arRJ0+AYYJEcfOHx6x88O9aekFo4PSTo
w9IH0PWIdzk269Vt8bdxAKAC05GQrgecDxMyfstyV0qbQUKSptRywqBB1Enr142jZOOZiMHHgPLhxa+Lx
28Rx5D1f6Pucu0dnHttUZIwDAG89LzbdeHPt24/DaknBwig30O/5Q4ubZq+TG0hxO7RjmdctNOuf1WgNHE7
uznnqTn6hx6gHL12tJUMiIDrHf4BqDwhzCAhiHLq2cdrRMa49+HJ8erx/Fa4VKKPKx7/AF7O+OGI/Hr4+e1v
zeP/AMEfjtqF6KK1FGgnh4A5cojK3SNnkJZLZGeIAeE4Y+sTppaVtGLw4cezz+O3jD1HHj8GOPxjaNLg5de
GsecfP4Oe1G0krdHCMzx4fbbcK17BTHUZTr4H7Y62qRfGDeRR48mGGI8+zufDa6pfrMG8g1+e3u+Qdeu1
Blyul+nD0/H5AHb57eWpyp8UAQQCGEIbA4h18YYcvg1bQtttIjCAInKOv268uumVuZ3gpTqsWEZEmJ1EC
NdTxiOVqjMkzN6GEfptXd5+94u/amzIYpYbyZj4OXH4ObG01rgi8w8uGv4Le5kzfel3ocgcve1bB8+S0pScR
mYyjT8bQEqwzlM+/KzqP0Nj7CK0fdQqX4DKAWfTt7tSS+w/9kbMWPQ13sFrX91CofgLu/2fTt7tSS+w/wD
ZG3li/k/3cvUzpeNd7a+ftt752T/xVuH/AGFdn9BatFXu1h37F5LMD/RWQxxUEppvYd//AMKNr4Byj0Ha7be
XViPes/wXu1h37F5LMD/RWX/EHTT7qVrfgerraNdP+EqL/aVH9YteH7R9Ysx/IzDhSZJnFs4kzi83KypkvOu
Xud3u4DjzXhMLwLEuM+TLZE/BKGaoJ8uVjlg2AbKf/g/HbstZMuZOyfq5m/Dlm+fPs+O1VlmMzOb4mZO
ZOX02UZMdIn8fxa8dWvj127Ri72GPX6ptCU0ToqPVr7bTMMuPfB6QfJ58/wAto2TjCDf/AN1yWT6qy/OHP
x8WvXaoxbxQlxnS3ST8vHOicvDp2rsop5/JS99F9VO++BaWrLTveyykrnUYcufH362i5KP9Lj8+9b7J6XHBH
OJzDMn6KX6qkYYa+754BqtC9P8Apkf3z5befT/Vj4PlsvedPb+FncazqqfVB85tXJmUVCeW3kzSafKGSaD3
YX4zWrXnyd4vBaiZOP8ASZn3sfJaNIMTipiAzIjmS50vlHj8OHk47TJ+XAGTOFpk3NjH0PKiOZGMexe74
A+NcjmPMWY+MbVCnIBjvR7Bnnx+0C0l6eL1eUj+hY5LUO3i5NeIbLLG7mJdavAVZo5fyddPqKud9N2p9
1GoF3inS2QSyx4us1w6I9B1gqwUrBEccRJ0ihuFJPionxaqX149lwD1rU0cP30z/wBf/dtn9jPe8JUNhoV02nRxf
cLOm1LcFY0en7cSUqSq9EA4zyTccLoNOwmQTXCRQ+CyQTBWIH3MDWSgKCrCkpasIqg1dct11kNJUls
4ox4MR1HCROnMmz1lfbr+5l39Wvdk3Q1nOe6TUpNdtaKLUWZtJUxQS0KeqON0E63UrfhtLb5siQchAkeh
Y7gSnAOkHMxOtavqVlUMEodIaRs2C6bTVDvL1sKrsp2PhmKKzdqoSWUFNuHapNByaW4O12qJnrWcjBq
3dLIVFp8bYFV7vzhUWw6apgrDvhBHFSVIsQ3dEa+wxa4GHVQJv1II1uu7mZC+ryFkohHuhwYWMW2UN
OtvVNAWeIqQqujUgg4kxUhVYjhDRAgAJgw4TZ1Mqxvwk53U2GI+3s22GB+U8lRGS1RVSkEtgbOqqXiA
4dbiGduAU9u60pLJqCuIaIAVW0Bttbji23qttaXNVIbDfACIxKGup4CYgkEYWFlOEI70fKnryg9OJ9tl0r7Fem
o53PQmiNeGu0KFtm8ncQusvwvWOlTXKUdI0se9VUACZpdqWLMo7wvqBcvbyGUV3B8zAzUxVSVVVJo
CujuxUWE3rpTLgV3C9hQ9o7oswWNd1Q6w1wGmNzh7UhZD7peg1GZ1TmQ+qynFdlPsGU9Gqpt841nlTn
O3elJz0czDVgEoQx0osJvBWyGJqnNV4GGpVT4KvE7S4pN4OGn/ADCpo+1ZJfOszKFQVjuOZEc+zRPA+n
dakpVOaI0tpkdFWvtXu33p245KfNlWphVhLc1XjCOm03TwmGxOu08cTSSqkoSYbJLeAHRRFhGUAQFFT
S1NKSz6crCk6JHCzTlEGUbj0htMgSrBizB1ACxGWucExEGSoS4tXECOmvt6WU8vG3fd0oWqjUEq5emuG
sq7wxqX1spc3lBwUhu+0nog3Jx+pNYW2kpZV7pFMzahwnPnVtvC3WtEopapCkjCoJUCXFCpBEOU7yFckp
G3WA5d5onS6fTjSm6WM81XxwLEpLVajVCqP0bTjPVmu1HYi0sZLwbF3NxNVWbwq139wtl0JSq6kfhcsJ
Kp1rSkxHUld1vUOV6uGlRFhVHXXszkdPeTjakDiLKoI6Osm0YklL+eQukUHBRPK6SQSdHqellVUOEMM
REAHEhdl1GUitQl4m2Hodk0rlJ6pVBYzVTExT3PHQTZ5Q09znbBFP8ADg2Ub+Cj7anOS2FUgewh2pS6E
wO6N3GQA+coeI5xoRm7vOnt/Cy5lb6PVFvYUurZdsu1U7P1Zr9SfdT76FUKjUvZaXm7wZNN328GfStkLqt
pljMhP0I4nuaNtBJIJzl0qlq2MQ0+a+uK2FbstBplzmt5lq3h3M3GhXyrt2W9jSULtDnbjo6ItPnjV2jaOTu0FFV
XJMh7M9aP3hDr4SRpTwdU8UkCnz4OxidtbJ6SaA3jW+0mlUU4wXwms+sk1PQafOguslfywnAsZmcSUtJE
kuafOnlE9mmAqKYOilU4Q0xou1vuGg1fkGqiDRlwsF3w1jckxOloLMjUyq46VIwIHCZQChskuKOZiApRw
B0gpdahJCIaMDARf9EO5DAq2w3wAaEjSM8UGDOUQYHUmPjOPDh9cnnyjlnqcrKX0uunXjLg9O76rtvu0
UdFAm7UC5fVq7lThdqeQLCRX67PA021hj07bwoyDUYBdKmhU+e6gkCog1kvRTaUMX+khgCrla/LfUqhd
qqvTunDfoVdLXk0hdWucPYFGs91GltTXicMK932jywJU44Hox24onUP50yuBDRqmlAlq6+Gl1ThGqqqmjQ
+qV1vZCo8G9UVqvxKP0+S2u43unrho0qyG2jvzQ5NkLyscz5ST8xcXCFJ0SfTe2umCHLqx+ipTneiwWQW8
TWHW4DcpQzBLLzTSqqzy6OlnFg2JT6xTkNJNqH7lEw12EUjb7q3n30PLbTBKRusWQAyxKjTjMiBMAy7
iX9IeX2zZRTdeCJwjuhleCxlD0DOBGoPOmp8sgaSpBPPLudKznYnBVk5l2X+plLDH317bKl27kG01t4Xkq0
oDeb3CRYUbit9Eolo0wrl55xQOUbOI5TNOsbk6uz4372JfKCsl9tbaAJdH6wPR4QM9qsCojkdR1ro73lI5hPN
T1wGespaOsJLoVuruo0NRIqyTolQUVNL0qlLCCA9sku11sa7veDejPqc52TTF7nkql58wl1QOF5pVuTmGYR
tasVdhRbXE1wIujs7KJ+GjO2p3RA4LHWqz4bYVS+jh6DuN0HMMmcu9hxHLpMHnOdm3CTw1M68c8vxs
r+V3Lu/+n7mW86CHLqL4k1jL34WPUyaz5k1r8KpNPydEXhTfTwGw636D4blOD+j+HOldK4fOn7a227qtKf
13dw3hVpQpExjT/onuK+58G1ljVPp6lvdoE3A26s02basVfDUW6b8H1oBWwNp6qCippiUqYCPRAc+OKq2
CVmpU5DQ2M51Us7JLaqSKhKYbglrKmeQ3hPRjSOTVktIOEj3Vq43Tyskp6sngOlUpVOEB4gwqCjTOsaaq
SUdVZ77LLCv0QCGh1DSmlTnQfNLAVNK5oB4M9I08PN5WFWxDRSUKOfx1pqraF6C4uN7WtujLVoCR
lP7JkSMh58xZ/edPb+Ftuit7iqlf6sXZWYpsuidN0JHrHSdLUEO7/RxBogRqRIB+U4KJRarBNlEAT6mgmnW
mTUGmDiTVXRSqrrywjpWmHIpgC1l9Si+62VHrDeTprTHc5aEuSjr8qLXhk05qQkXVbusiprkZDkdTwbJRy
lKmrUtk1AB9AQODMSnipNtruhLUiZBXBLSow3tmr6gmrCOWRDiqTUEos4EYs424ZMZ1I0k39KHEcovJ
OGHUOfJKsnioBj12Rj9r9OMmsaWjulYUm1UQiiMsKfn3kuGJK9mLV6KiWKzTPS6tn3WUKhkeuDTICPX
QABXxwTLSH6KXaZbBpmgPm4FqEZRJLwy6cjrybSonUlPrJyH36e2yxjfcyVdK3O27g7qnUDku2tNML3t9
ZrUyTX4ktZyU0atZmgbokkOtMrZT50U5UkCsjWIIsDhb4NNMfOKW6QJuwBS4U+IFTaS5MYfj+IblY51tN
UH46XBQ3dmJspYdhVVcZ9ycG2askyZU2cWqcuTTRFukiZRPSU/Sbn0WlFE9I0sw7Nzk9hVLcyCli3mu8H
GlKB94TZRhPKqiqRnLDPZvDx2Fft5u05+fBW19qh0vaWl09qpDLLRyWw9IJMs1T8gVAvpTpKhWBLOLF
MipTq7qI9URDKGlBJ99UomO3XbFRdgIWHKhAqUb472CWyHQ5A3JUR3Q6JhYCiCYBVkhtRJ3pTP6PM
ePPLlrysspeiu+brpVelbwRKubnZSOmDPacoxVB2OikF2u7pSVxttHpwXrC5FYyLsp+swr/BZOIFKlArICd21
S2GhJAex1Lhhmr0F7yol2NvXCmo26E3UHaRVNzxurVBlKtc7sDDq241KespQ4hwgejFbahwWUhahPBA3z
nSodMO7561UXKqYJVHrtN6YhUsnR1SpjU6TU5UQFpwkGeZPgM84322TWOESrpQVwUA6ht4EpW4VR
CpBooSZ9JVxAYcQpiTduvFOiJ+QolK346o6RqhZsPyWjgVcU9oLBsqsHCjYDMjyiB49mKQrH0lvt3Sgilkz+
3XhlqkaO7C10qggifi1AqMAGfjozy4cwRGQfx9Pb+H4Wxo9Hk6qhORQdTtU1BYVVDCVKziaankUdPJ9q
Wu3ih3UitVuket7Tb6d1qSkomQR0fitRE8nBMyxk5BMzAmOVm6/XvchUfHyahtJlZU45MgkyY9/lB25Xkw
+XzG04onAEZJMtHMzMn61MH6MY+mzXmA+HG1+2lDTTeHLdjITr93KczMDxYdWtStyFQIzUPPJOX1j
1Zm0saMmThiMzOgmb+YOqXkup5JfX1Ly+Pl7lvEO8yc+CYWmRzpmb5Ix1VjJH7U+ncNvj12g76L6qd98C
3zKx/Vzfv8A8lmXFSJjURr456WylOBOFJg/S/D8fCLecnN/SZv3oPLaQmS50yZBBvAg6b+ldI8XPxauLltMzJ
ke9w38yD/zurb4+Li47Rk8nFO35w5OmFiBfHKzB+j8hUpjt7u2zET8jveweedkqU4hMqXB4pw+EcffLSwRR8
tFOMnI8glE5vVZiXh07kKlO7x4eDGw7Ja2XMEyB5HOIhbR5Y+lp5iV7XrBXPCip/hH3w+TGCqKk45vJMk
c2Jl8JRUvLm4ZHDzHvhstbcwwZmenjMmI48lkemTjX4u73OTYmI+R3fafPK2G0KcViWcoOX4z9nE9RaVm
S52GqTMwx/SvPANvKOyyh+597+XMqXv4JkHVbXw5upVju+DjEbJ5zJkGTk7yeYy3VGdZT1iTr6kzQNnY
HFyarKE7n1FHFOqZv4t/gZa4/wCarHmHHx423rskxfq7ujn+vInn6FVe2I14+u2idqalJ2IvbjBofX+u6M+rX2Cy
qTULTpb7pZOjg3kEy8PdOlco6r3FCxx8Wrm1W6K9y72Fp/2HyW537f8AZNSCPj+aTumYc+F7ChIa+Px8Y2
6IFy72Fp/2HyW1n4TbeDby70g6XBTnl+drK8erCHNOMai1Z2NPekbK1jmHDF81TAEz+boruGKY+dExGX
M23ysWLFvOlut2S/v5doJ37747ctGnQwDT5j7/AGAzmmHLsRimOHHydzjt1Lr+XaCd+++O3LZpvLh6H7D3
wBjwPaoh/iMoHiDn5Ney3Y+x8Ted6jnQn2BpX2Rbz18IUxs/cnGL0PQndUzzmWvypw9LXaG+jjwh49eHdx
Hjw4uPi8VoscOsB5dXf+X4rRSvpd/vYR8OPGOHd5e/xWJm8liEeGA48nJhyefPb0IlEIxTIIkiPVGsW8hFwY8
MRkMxx8R69fut5hlRxQ4DBx68MO73tQ4YcWy0wjhBC425AA+lFeQcQ1YalUngPJ3ddvoTw3sG/h3uHGPc
72Ih54cXtE6c6G2EO3hG39vF11KBzWiVpBp3z8SndoXklrDi7mfGfx6mLWF0KWbwpCStsF1ElteEmFpzBgg
TGcgyJ8bdMzdqIY5m5V3yoQw340nLDHjxiDrbYatoYateA44jjstzLoi0QSww5AxxDXjt5e9qHbqt02N2lEYty
vvjjyUqL/8A71Nz5bczIxvM2nTPTxxwSgmjL4+XVqwDVy8Q25X2P925b5Kktls3iZOCC3FMhyZxZzEQAI
M58Ldt+EA4pO0GzeBTgxXOhicWLHNQGsWGBEkydfts/Q9DZU3IUd3ON8VtcsuFOgqpVGo7+MqZjVAL
IpymFGcTM47QKwH2061OEdeo6PJjbZzc5qkzN0X3JxdKvA9MVFaqCJeco+6J5+GAxgDidT8IoW+CHqWL
MWk4W4EOoYQyeG+ANQ2TUgpBcP8AQ/x9DhnijrzSuXpDVnTJgwk50modaEgkhqYl4f0J0HxUE3Mgh1i
Ee9iEIREQtov6FYq+VU6QXo6CxKJaZMY9RmlU5JT4Jm+n5g/2vC2VQ0MOGAwZ/T0qMWsMBNwgADiI
hzy8GFXlSbS7ToKi7T7Q0wp3FD5TTKljJWIFIKXGSO6SkN9AbdauqrTc14bE7EuYgiu2Vr2nkJSS2X6xDKs
TkgpQUlusyKiVFw6ZyzMPIppDOHkNYkzJKu3lBQRlQvMHp0hQSDRwmbLDzgeJm/jwG3RO9D269ytoW
HK5q0/haeVmVu6sUi6B26LXtafQEdHJRir6xUJBLywwkggVUKE6jpgFgxHAlCLrNpow/oIicQDrxs9Q9D1A
AblZQeAQGAeFFafV7cIqxPMMObAB1a9Yjhbf+06tbrti7iq25Dbz9JUTrh3tItQTIgSMeZmMshbk3Ypd7t29p
e0l3ukFdHQ3rRCRhC93eVK2lYBPdxp74TmAMpOtm0O4n3NY71O6f1Oqi6UiMxSa6hVV8VRXojJXAiuV
OOPxxlKPtrYIdbFpJVqgYiGAxM9PhHAFPGz7im1X6fVUWqtITFXpDhOUVqabpDUGYVEDBNHfxJnMx
+KbaA0AjAZNpqC/m9pWAMdGqho6lTOnJ8yGyMdP01j7hhuVF428dVYmkxVJjUqo1+fZAJxWAw8qy1Sd
BwtSClMJ2EZU05mYqrGp4EcMce83iyty4d7FMitrZ6EvqG7qw7nbX2rtQV4w6Kg1U3QG8FUV+uAzKMSp
ys8HeyqKrLhO9MHfdNUTRqPCH0uIgEGAQDbj21F8uX5eK3lKJpKKnRT0YKipLZSBLidO8ozMaAplWQt
6Q2H2ZZ2aucsgJTVXjX1FfWAIwqU44SWkk4v2JMD9IzkkasK93XJnTu657omZGPelS94p3yunTMA6jTEjD
DaGze4cw4YW6g9IG0uO7cSKWsxoJBxxulz7lcxmu10AhKCcfX19aumJKOjJJQttiNqSgbKkZcIfozQQiNuXr
u68wzM3XTdFIIJs6KAbyD3lZCXiMI9bEgMcNuGoQw16g2DjhbqhXU6hQUZ3JK7ZVwwkmF6XSjc6KO1
Gjb5c2XJz1fgLdobjljQiqlEUGWUiUoEmJOlH5kqKCXEaCYMEcIBBbXisqCColSkDuqJkeRn6zbckpSgFKU
pSn5oAAjTWNeOvO3Lpp3uJm65Jz9p0pKO533hiSalvtoKho5Lp8WkZlIJLyQbOGc6z4BzKEiT15/voQHaI4D
h0g/RGvptxQv8AI77e/las7vgFY6b6h27QDDVxj3hQcbPo16nDncrZbcrc9X2SnOheQkKQaG8e1zMMkVlTKE
YTMRMKUwRRQgJsIt7voRiwwGYAhqXf9EdBhuJ1/cP/ALOWR+GWmwWFKxRlp+FlW5B5M4qp8uCAnJ
MZ5M1kDASgz6eYHXmpT2w89eAW6q18d0q+5Q+hw0FNaSoLYqLSK7VdypsgmZZqGRPm1Od68wiLsMl
DRooI57MPqztU4d9COEMEQRBBEENubduYl34Lzt/i59Q08TzlMqNeKpchL5eSWCcPA8m6CLvfJoyGIY/O
S31cQAMR3gb4QAAEQfj+jJq3lW3c6uu3c41MqSn1uvAKz5VJBk1kBMtmijDVjEcBnA1COY8KqgtOPfRY
QxKZIjvRwCCEVrOQHWfL+2yEpwmZnKNPxtuH6JFZ5S8/uIzlroyRhnQ08NUHvUNYzLLhPMC11c0lI6+
YKY4+mhYtTFdREdQjmY69WIczGjdRDjTrRSioB+M5OQaf1LpvUJUJyyvtez3kjuQ2VKf3ik9zv426g25cz0z
dEfQ7NM6Uqpgm41F63QqoXUF2ROjiEZLgYqW76PN8Dg4J4wnAIo7bcIjiAYm4BiiEMcOXhMRVhvyYC
ClAXIKqXnBBZlSxyE/SBMczNpfUPvceKY8/JZqy7ddPdT7tLj3RDc1qoUru+L6cqOepLcpxVCkxyYqlUxEf
EhvuNuVIRkPTxqCIgRJPNFKRp6UqRxAmpigrEJpiaRS4JsctmluStxu/HRjdTboi3WO6deNYDdaFSnDNdDw
cVJnUWZ7bLdC5+ks6VXcQIqTRIklE8bKJ+kYVPRioJwhvVfFSCyy3oSO8Be0rLdkrWwKtueW6rud3deZ9O
aAnHAlmp7wTFdWTVZzOtiFXZnsUK0yGSimmjEjEVMFNXSBcgpMCwCOnJqUmKxq+7N0AIbpYm7mU
nU+qa46nG3Kns1QqWkmmL0MkhzG6cm6lnEg3CbdsDviPN9FgJJ6qBJtRhpM7Ml+oJRgIZkiB+jJjF4anQ8A
TplbAJMJAJXljSPmyJ1z66x0snV6LKJxn7k93OTgOHzVSdMykGXxlYUkqmGPpObHbhs1AAa7MWGHpIq
oEy2Rz2POi83Jl+nzzg53nmBvHl4/7/HXZ+d6KeTjyrc4u9yU8lMPmpV6BPmyy8uaJcR/KmqVtNj2GGocIteO
0LNQ7s9D3KTXJi3Jp0cVjMwrlcoqJaoqlyZfNerDRQ4S41H3x5tuu1Be14s0uMLWAtABwEwTppHuR7Nhu
W6KqvcbUhs7peRVBIEGDkCJ8Mja/2fdzOV8puqo8aPLkrcwhp5GziUakEThgnnnUpTqHsFR6r5euxP8AbLG
yb7woPUKh7lOFFVtrCNM+hFzM3MUpYRzhrAoqFM97CIqOA/utss7fu/07R2uVSs8IF4DqpNCaQQzOqfqz
M4bNJJs5o3i/ctVSlUn7aWuGs118tVAmfyLYR45xcr0qWYIGj0iSYOYHc16t1He7qxVePjtpDe1b7L+LAVIB
M9+MuE908J4ceIt0j9RrVSxhlLa+e7xHKNe8mePKCRpZmqqNsy9kX0hAuQgypiVKMTOkZHWTJZ0bD6S4
u7bX44XjZBiOScnF5MBiaYK9LPlTwyVDqPqvPCX0iH7Y8XPZwVWzc1341ZhlyM9KlqUcyVpTJpZU10kv
s7EJEe+PasO/ZJerlCi0IqR9eTZcBnAwlqhcvKVEpVJqHVuaCbSVrrh2d+2apq26rbjdW0zFQtLrTqW38s5k8O
gzHPOcraFfeyVXQytbRWyct4tJW2RkD8WchkTxOuXTCaM6JK5kCxkzv1CXKDqyZ6/Ow92eLrhhbJZWH9
Jj3+T+iZQcNnc5ebi4uPTYwlxsdyFjiOccEqTMlSCs0uYlFZ6VOxDZ2dpAPL4bbRM9QLHCOdEIJZmD12b
MyuM+T/em3McdXeEbej9gttkq3d3XiorcXA3qlafJjukGfWfXbx/2rdmUhy9rjQlDaMzTobyMkFUKCxHrGlr3l
R4DhvMOcQ1AGvHHYGHx961KVhjgkBFD8fP4OMNfy2qOUnxRQxxwDLgmY+uTecOxeUNWGHf5QtQj
80ZkibDFHrlDiHd8OIeXwW7CqqbqGEFsgpWDBBnM8IjqM7eaxQVFPWqQ+gIU2oBQJ1GXDlmfVay1IMp
Oh+x+YD3tuHw2ok7YPcD4bVM6ZgAYYe7hjx47fPHn2WpMyLHmx+APMPHbVKwhxeKcMnTXp06eduk
XIwv9byCAY14Rh18vbbxLDGIA8+T47VIvLjixD5e558+GPFanS+PvfHatEvVD3/gtCo0bxWKCNYEE5ePhp
lazvyoDbGECTPODw6HL641tVpcoY95BvAw5vDxeD4w12mciMUWAek3mHNz+fNaYJyvT4jAHHr/Fq746
tuNqlm+9lx8UYBy+fi5e9bbWUBKMWsTl4e54celubPVIC8OOchnwGc6TJyyGfjakW+468efG0fJf2vj+W3idL
kwfo9+HFhz9zz8GsthJClYekzw0nnZ1H6Gw9hFavuolL8Bd3+z6hvdqSX2H/sjZiz6Gu9g9afuplL8BlALPpm92
pJfYf+yNvK1/K/u5eojW8a72V8fZb33sn/ircP8AsK7P6C1aKvdrDv2LyWYGeisf+IKmn3UTV/A7Xaz/ADXu1
h37F5LMFPRVM+CRQqmE+ODLQBekawzJczjEaO12hwHvDj8g2jXT/hKi/wBpUf1i14ftH1izG+T6nz5RtMb
d5GPy/DrEQ+C1SiJljEuMym+nlh66W+jyfPz1WkNf1AeEPJbtCkwrEDijhpwjLWbMpcSqe4BHh91qkXnxy4o
J0mMIJsvpuU5seXbatzMmoSozMqDeHJY9VF5f0baOdFPMddrZLcXn9Vaoy5kcuZBHBlII5ePj2fFjyarPpcj5S
cXr+yLNqROhw+At7sWn5m8OQxTpMG8M/RS+zLbOqiny8fdtTYosNQbfgspRjQFWfh6+NspVinKIt7tPlzEc
uXJgO5SNNOSjEqVjNy4SczNdlY/SXV2wNXHalRTMA5PGI+fmNoW/g+oDwf71m8Z5D2/fYUnGmFEk/S/
D8fEWmzReMrNjgjxj/ung+Lv8YBrtmaj72abNm1TZVQZ64mtWsFNOh0svFjEUp1ORnYPNn1ISVUoknV1t
p7mRFE+0yjfdbf4TJYqqUsHx0tphOBKthyTMgUC+bR+vF+xdYfwXz4+TbagzIvTbwZfw4d/x6/DjZlxG84xm
TpOvDUWVZVSmd8KgCUrVcbrzQp51gLFJLsNJ2SsvqhjNrquPBIu5KRLS5h7spbezbQWyt1CQ87BKPp7n
VFRgpZNDR4FbBP0vFhem14Gh6HOYS0pJ1U2NMu91zqNWqkDJY4pi4mPVGd6o3FdvsF2OtaXU08zVtvi
yEhAWKgClP2J0sI0dSIUqFWTE4FbRPX9QHhDyWPSfUR+H5LQ00NOkg4lE5GcWses+H32AVjVRPq/E2
22RaoU2SrstVGrBLWZ1VKjkJDXNSU9kJSJJQU0o+0d3lQJ1aieqmvHKXaPb3XWkXAPFTdgJ6yDr0QlgFs
9nL9LbWrztLnlOaCO1qCM+rDXqI40tEYQK7xeqwj0xR6cqznqAkrbqzB4nsyJmx0AmKbXayqlHFGEdFKyq
Nk6UOb2yLRxk5Mk4QyU7OB6fO6qJ6inIew1Y+9Wf8mqjzMZUyOTHJHfyw72vz5uLZZTlGw5DigskAZYj
wIB9Rz8+dkpThWUzrGfriyjlK6+0KaNTK2GV+cgKtPXZTymKK0jEN1JKU2gTUWNUNnu82V6BBysKcno
0KiKUrJ8S8nvlV3ymdUFUEqEVQYkuMyb1t3VG6OpF10xrA4yl5CsdZnG8XBKqAgF1xuUvd7Nd7Zp6lq5Q
4iKKdVp1t1bqC4qgq5HSbESxdiMgikKuMUUSWm1v4PqA8H+9YygfUB4R8tmfQmEnuY0/wiZHs9lncQ+iP
Z91tnWBWFtoEu6MVUiKpGbofWp0VBe5gmUKZBSR3G+6VuQoVb3V3Vp7MWSrY6R0Z2YQ22yM+qy0
ZJ3jnjVpijCaShp7U6QySDQoil0YJTajPtKd7OSQdbSiqQ9czIttPdZpfVHcnKikqKqojJ6PwUAOuttIi87JmJM7
9Lm48uI8vFx2mVDpagcgD9NGb67x+fJx2eFIwE4oV175zzA+z3k2akbzT6uU8vVppZSikd7GiKK4HzLfCae4
MOi6rdRopkHDRZlVvSzjgoOYpULuKnGA6HU2iAkXEDGVk9ou0VQVVKiOEVWCFLiiHRuslD60saj16x
HrimsbeU5bjxqQ4mxTdYlcMZBRvuRBd6QyGa4Ch46m8JkNO4QJLfdnXPFVSSR8OXHWPKB9QHhHy2N
+H6WH34fJZtNIyjeYQoY4+cTBH19OVncQ+gPZ91tzDtXKQPlUr+jvFZquzmneOCmD9XXGjoyY/l1l1IZ5t
XWHCyzTeOOpt9EGnKituFXItNQFzpKql6GYqsrpSpE3FMBk6gV6bDwO3pV+NvLBbo8M1rtJkQKmi1RW
k8A6jUTWCipUJW+nVxxNWmRtQdignD11f6xq2aVtp/lA+oDwj5bVVQmDLlp8nV0sr4O53uXy2dTTISnFr0
jrGfPibJUQpeGB4+uNPbz66RvnUC8xd0dF3ymdEmxTGpjeclHz9GF5GqIoPJLXENyLLbBY6MQk6e6DTeh
9wzPvdwuEVDhM6BVuB7S0xovVourVcvgUxqpe4LXk4228EFEX5VaKfPFnt9LS5BFt0/eCC/WGyHRTJJOr
gp5Jc4D1B4QOynyip6KVX+jryvpb59utScGUg/Sf+kFomHpfUTN55/FxcnHhZr0Rn9P+OenTp9XLPFsz1teDJ
chxhNynR1yKrTpjSpApgluN3oqW21x0GCa+8XgrLptvEVpxg2CIrj2NkElOhcyoqaIJp2mBxUhANw6tXwWB
Uql9QqUNFvO1voDnp7dIzmYqClYOSrFE2uz25Ux5OHMjw5kR0I3ijQpQn9dNFpRPBY0UsuRUGyaWIfUD
/wCqFqwMWZpuPqJ6hq5s3Du+Y2kppmk7ucRwccUEj1aHrn152S5lMZZx9dtxLtd5hq0fbdS0p1IKmuqTgdFP
15mmE+SVnyUcucNHWJW5LOCcPJuZ8M6HuFWb6QKeI4KpMgHqQC17zbytM1Baro5IpLgSCS/etuvVZp
o1yyIUhMBSChBmpDdKoJwSJ8SCO6k2nau1AAgI6LiUyR4AVodQQp2QzMNuoeUNng/HaMBjAMN5jh/df
x2F0zbilqUVHHwxZDTz06a2WkhKcIHD1TziOHjZU9Gvm0bVKyt10qzKJ09plBSK87T9Zp6hUshfDGSHtX
cw8wK1HFmLdSNJvEk8iJxjn6gt1Qe6bC11VuClNEQSJaQkxY4p1WWgCAReya4nA/UUojXsqUXk6bSaT0h
QWqXdibTdCfaTwVLJB2ooBRg8oKC+jRpCgKk/NEpsJ2MNJxQgKmn7nA8/j/1rVgnvJMvPI4PtWXtyxj4efl
x4rCaBlKo75EiVSYgRw9XjwsjF3cUer1xr+FrwfK4ZX3I6njOIJ6OfqI6HQ8jSWjzeoEHhGvHFjQBQMOoiKc
BvH9yiZDbaxreMpHMmRxxhv4/ong8x/Hb3adjARgxevPTw9uuudgJgyTJ5m0aOXOJmMjOky8sXm9NLzM1
nyNYfi8WvDC0rM4u/8VoloxcvBM386dHvC0vZM19O1di6u7htsKGJWFOY1xfh+P2wq3iQWgmQxmTMeR
JyA6bM25b61KcXd1D4LSagoRnIoIIOkEy/SisiXr5Pi8vIFhQOZxjL3gQSZfrReX4/xeG1N9JvPUc3nzcWP4rN
LO7nBlEeHDh67IQJViczHIiPqzz8OtoUf6L998dqfapDvMfUYjz6vLYLp+dRRx+slpfrpiZ5jx/Bjz2TM/IGL2H
+z38HisITiKQDy4x5c+nCRajyypk7HBJLQZeOZ4fg28YcerbZR24WTLETFRC0BnOZ2dNfOpkvEJErqVZ6l
xHDaPwYY2T3OKkkrJjJpUGRk/RTH0edj+PD5bb9bn565Uv7fa//AFZXt0LsmATt3dGU/wB+D/wVT9pm3O
e1SVbEXuY19C0//NUX2CysLd9lNI/ukrpf+lhQi3REuXewtP8AsPktzu297KKQR/8AfJ3TNv3WFCh16+P4ttui
Jcu9haf9h8ltW+E7/j9Qf7v0P9NqrVHYh/ijW/7wV39Eu62+VixYt5vt2KyX9/LtBO/ffHblt029gDD/APEtqf8A
wUnbqSX8u0E7998duWtTuPeMNgBvdrKa2vuIZQfHyatVuy9jgm9b0ziKBR56Jbt55+ENns/c3+1Hv6A9a/ZY
Rww64Bg7+HJq1B5A1W8zJgwDh3Pi8vJacGbDNhg3nKA4Ycnk5Mea0GZLmDL30GOPg1fH4sLehsKsGCO
ETI+q3j1M48Sxg/tnU9deU65Wgx9MAPT4gIhqD8Y+TbgONrhbBQIXC3I4tfX9v4c/XQnrxwx4wHDXgOPN
ajFC+/men4tfg18uwO7t71rnQg6/t/D0nX5A4g14KhTueYclmainSumfOYK0LjImO7r108dYztJpnyi8KNIXAD
zcqAH009ZEkkeXC3Sx3Z4A/Isr4mrbSwviP/5WNwMPF3dtueTdMo6Fdb0t3ii4SgmyqlVnp82VaDEMAbxtyk
jriHm6wk1bXj4McLdB/dkl5FN7l5fBLE1lLMmJlKi+TLylIrOmzcHM2wAA6rhiHXxiO3ANdmlXoeulpN/7pE
0nmq5pKRKIUzqLUmeYUTJeRI0ueTSNNkIIc7iCIDwG3wdPwx74N7ESCMccNfEtgX1XZsPtbVKSpC2qlTj
KFIc3jizSIbCUpwjLvDPFmZSY1HpDtUpW757R+z2gQtDlNVUrDThCgW2wLxCCp1YMJ7vfwkcI42fAXs6
6XSaA0vS1G+E4aeN6k7lcKc1k0rURti6G8sOYsTPuBKTJbfhRV4TZ0kTbp9TlRim71PEgMzfwRbyINd7p98
3cuqo1Pippc/fFCBqq5UFQUJqDTOnoMtaXm83IQOHRNGYGe34TxNLznPwJxnxihiGKOCAQijEUEPRRFZ
ya46bp1C0VRLG5SMkVAq64ICh6ROkDOVjSSx2nFPhKiIjDCCa74cdQCJoYQwhhAAQj3LetI3f90ZuiP+Yo
AkpBirqRT1zz5oiBUUGqhU5TdUA4O9HCFPF2FFDHejhmmwdlqS7ez5NfsWu/H6y8G7wcFc4btBIpXFUub
SiiAtW+ykZEajWLbLfna4i6u0Wm2YaoLrfu2meoaOovQJC6plNUE7zdVIlKEs4nQQJCgsmUxmqH6KPpdKp
9e/o5WssQmy0+sdFY0I8oj6zE6KWr5wubEAxHA4DXd6AEAasISUNl+fQ6B+BV3J+gh2XBvIYnXW4ADfZ
XWXrK8wxx18YauMMMduFtEfRYbIQXNcQplXJKNpyouUOrelJ8/NTybOOE2hV1CUGcqmoYIoot6PCkqx
t9gAAOoRERDANo/Qyb/RVfcdruyipLSKQmmHjX4JROeplpU+SWhrw/ypUMDZwY9YBhyCMQQwgMQ7
0dYvLaB6s2Uuq53VkO0jjYLS0x3WUKZSMwPmEaggQAZOdt4uDZBug252g2mZbQaW8EgtvoXIlzcLc5h
WJbQVPdzVyGbdL0YtuhwvOr1JNzip0shOb9IZKfW2vwkTQ5KZU9zJhktTRnqwAMIy42cyFQ0744BCOCM
X8hxiEM1N9KsF6DdmBHuUlQgD1Eu+pWCXK7nQ5oiIbNWyLHb8VucnfaqY8KvXt70NS384Z7mer3r/VV
ZXVcwAhnpnh0rlSglQiERJESBIqUIJRBO9KlpZQikwAEO9C3RR9ByKqQkblPUIsqLCWQMxX0avRjIOHi
pIwAQ0voSUAM2NxwRBrLCAYasdW0Rtpy0YEJQPkgArH0ieevHMcBbqMSoqJlXzT9Hrrn7LMld3NlRSt1
s3RuOKSEGUvIPAZs+MOngX0Ekh1KGrXgax7ghr1YB032lFDDuFDZjkekhDcmEYZW/wCT5joqMI6+QA
AB5wHuW5i27oK0UzdY90SkyIpE0goXkHRNlm5GE+RNHQSQOAGw4upA7++DUGFummxFtBP7hqzEuF
cQ4TZ3com6n5mKsmDOy5q6CTKwl8BOYBEEQ4ax1gG3UIWatm3HopLFAYqzS6MuWmSYOiCwJU2Zjjr
4To4Y9zUGvj49VuvV6IskQGdxXv8AMuOOCEApi0ZoxR7BzSrlOjYDhx4jBhhtxELckujheSSqXSDHOAjM
PynBo0XlDqkl+GSPgaAdeJ1QHDl0Xhr5bdZL0Ra4m8c3Fq/oVKLyObOT6csiXLLFlQnPnTBGstNvUlQNjFj
yiAY8uOoBWURGZM9NNNc7JSrFOURZlB6ESofDVrdVJVRzKZLnId2GiVUKklDc2SOEp0vsqi0fQIcfU54
CE73VEm6hihhJnhDe4637d+G+zuTtB6otamF/l/3ekiqAsqB6tJv1jptw+VCbGcK0fSBV0gzEzHNLRiKmvNU5
LjDPJUcUxHCOKEIZcuOFtp6CuowitGgl828wvmUlPPVJqqxqNt2eonSxEwCRSxsm3c4IionY4Dwp59aqclEp
h0Biyig2xlhjo8QFuf6I4vNwVq3Y+9iroajnjYpRLZN3pHzc8E2ROip02Ugq7ixQ3CIAGL6OO3EQ2iIiMQjrE
USr5pEeJ+yyrdOK41esuHXlmY8CFwh80odLDpq4CxJ4pFImlGyERuOJxlY1YoBpvA2G1Lz1wEyho7nxFPiy
wkxAZgxQYjyxN18ogp3fN0vvu0gJk5SOlI9fHQ6GkXCaVJESbHqSHRUb2vAMQ0G7NQiGI5mfHAMdS4H
oOK8Umsa9heeoCtOeQWRK4UTRqmIukzZcvnjxo+6QRjRaIDcUAlTgNaoZsYoBiAIoUYQwHEAtv1uv+5st
u9Du6F1pWLwyT7JvO0wYJGph4lMkxEhGiToWCz4AwcJnAimHRpULeCHPwEMSRCCD1OAMPutsJCnF
AAwM8oJ4e/22ep2Hal3dNJJMTIknIToPv8JstpuGV3UlcQ3ISgRV5k40dyuGn69edq6EUsIjklZqSUjfYlzcPGe
brG4LN2KERARFEwwwERBvhuZ12CrtS91Ip/fXqyWLp7me9dao1jVCc+dgeJA+0p+GyiWBTMoQDRxBwF
E8MIoQDMg1hts7lvsvdEZl21ebiNNIyAeGiKeJRAjFICVKRz4YqxQsWK4iBIGwmKJAJcOAQQxQwBDCEI
AKelzxEIEqx09UC0siRLFlY1L38nCRFPEEpZHqkB1b4RD0oateoRtp18X0tF73ZR0riVNlQLroWIgkapg8Oat
NchA3rZ640O3FfN5VLS/SGwUsIKDJGEElJPGTBhPDO2026o0yQaoUkpsmryMTXJKPVIoslZBwpnsiSYBn
ukkBje8QQgbAAENoD4Ez2hdxT0pLJyW8mly2jypeVKnmCHa3M/av69I9V+9nH3bLiXrZRJTZ7XgCKQYG
B4lJu8gmhr61LOwYRENWOvHjER1gGIaVkeqJZlQjk78gX+lhm9USTGoM0zv4+UNdta2sKvyqpe8CmlpAw
tnFHdTExrJ+v1Da9ilJRcaBuih9tbkFacKiMZOpE6GNOelsb03pOiF5hqAyTlrE6ZNyrjXDErrUcUDmZ4lUkptJ
Wy6ap+TMSzkZZPlyYJnTSubzcZ8kwGPVQe4uPxWupKMZSXOjkwTMiAhOyf2mVx8ne5LVvPN6Zj3keW
ymb4BN7urDz+G2sKSlSYKc/pT9kfb7bbUl51KsQV4j7J+rK2pZ6i5YuoQGZMnOYOqMqXMGshP6sK/SnLs
x+GyY99Pc/W9VBrrcCUlFyC2sEFCUQcCWQyGWz3PDpQqrFNvZ2zvaHw43AJlHgMF4I44PXMMqMuV6
9r/F8NrAXWuTmJ5kjOglmZJiVlZhMz9B5s71+Dn2WjBL9G8HGCUAR3JJEj1j6uBtK9IYrmixVJQ4nTCYnP
LjPn9luZvUi5/Uum604Ud4N5QLLaeaMSpRhPKmp884n+6jf1j+53e1WwI16dr7TmHFgscLn4E80Ymyi5g0VI
dmdllVcNagdwxx/vLv2fjX+rjrOrwwz8wyiGJKynyjB9LWE8Mge6j7MSgD9sf8VjmY2ZE1MY7wovVB7Ma
MyWVUREP9QKByUay85HOZ5mmlkj6S7FNp+kE73H37dT2X2nqKpXdWlqup4CBikuAR0THqCus5245tZs
lTUSckb2gqflSiA3MTxUFETHzdB0tClrkbilyT8A+nllRK5v6xmeZh/mXctRj80Ai3+GucAiA69ojybNu3Hkxw
G1oQrMDbUCZknJmQE1gDEqaXyvrOw5nWvzARxteBxUyyfBmxkxBJmSux8tl5HPq4+PiAefZb1xsVfybzuk
JVAfY4Y8RVIjkkp1jjEHxt4K7UdjxcV+NPt4ixWk7mGykGcOpCj04eNrJMQdM3/dD4fD8VpOL0w4TNnnx6
+Tn2YctpwxFjMwHi1B5960ha4fzUEglQ4nw195zjyp7uUptDSlJwlsDu/S0MyI1jrwtMl4eTZs73yYDavF//AFN
uz4OXxB8I2pRccIoPSb/bq7/d8/huGTL9JH3dgavPl2Wl0KQk/JB8gesGDobUd+VJccjMdCqc+cR7NLVwmGE
vf8mAefhtNzDEQAMEEQ69o69Q/H4QwwG0QpKGEoMMQYZQcQDDYG0NWzVrt4jghil+lgx4u5jt4ubZr7
uFtgS2UtzrrOoygxlxzPnlbRllK3ScJAnIzKYByJmPLl0tTPT5Tf8A6Xx+HYHd2j5LShnfRb6OHlERHZt+Xbh3
rXGXLwZOOLeenwDHZ3g5O4Hy2o5yKGGLeCHHjh3fBhxYeLishwYElWscNLSWHUrdhImBA45DWek8e
Rz1FnTfoasd8wazYjtvTrP4DaAAPwWfWt7tSS+w/wDZGzFT0NVDgxa06tl6VaAO/Q2gIj3/AJdtn1be7UkvsP
8A2Rt5Vv5P93L1M6XjXe2vn7bfQDZP/FW4f9hXZ/QWrRV7tYd+xeSzAz0Vj/xBU0+6iav4Ha7Wf5r3aw79i
8lmB/oq+XHHQWmkEHqxvRtYA7oUdrsI8+vAbRrp/wAJUX+0qP6xa8P2j6xZjyTmTi8UEcHpI+Pm2h3ePkx
C1b6So+nggzUyP3md39gY48netQd7Hvd56iZ8u3X8fJyWm502TMMRxFS2ZycQyRfK5fIf3359zZbs6VERiS
VeY88s/t42jKTijOItEyM6TMih3nFx4hx6vPj71p23qWYgMS4IDOG/+hTMdWsfL8HJbxFJnSYsNUcAfL3Nv
H47Lsq0aGZHLigmQR7yOX5+fEG3ntMzd4ch38HpDOrKy+TV8m21LmRRh/aYefPjxfjtAlzI5czfwRiEfJj8V
nW1cFZ8ddek+/qslScUZxFvc3f6/ScfFxjzcnHr1429zoTkRcnJnRzM2lyjE0rKCb0mTnhrqv8Az7zxG0zMhhOQ
5aDVOl+u90Oa1N3scI+o3nP+LwaxsiAPlHD5Gfb9cTZQ1HCxDLjlxb/xjx974R16vFWFQxOVI41WdGE4zM
7K4/75tQ5kze84jr8PgtuU1bspY0loi9LfMyTGqJaefmk5iMVnyJOeFcc11nvrv4cbX2z2y197UVD7FzUiancU7
D6lF9lM775sYzGHmdeVqO/dpLn2cZZevWqNOl995ls7l1wK3Ud6WkL1mY4DMm2ossuWmJpw5GpS5J8sa
T5ZVHzU1PnqRc5nmdms77XkgTszKd45an9M897bIdVGHJpy7JzeLKUxVk5gnqGeTCmQ7M1Zrh5j3rXDR
+k8mqk5ekzl6YiChyU+bJyZAT2eZ7nge7vrTHnx12jMbM3vUX+7sy0y2b4aLyfQlOhLy1U+93yUApKFYN3
wXxPATZbt/wB1sXOb/cecF1GnYqW6oMrKXUVO53OAECQre6kiI0zthvpm/wCPfYeL4cPHhaoKGM7InIPo
8rCd9sefngFtk6gXbybIZq26pLwmH5iPKLzdHzEsrIy2eGiZPsvPuQ3tw8Gu2MqRMCVUxbUG4ZVZiPLLpk9
TlGZRUJ+GaGihQA7uBodXFhq22n1mxe0FBe1JcNXSBq8K4Y6VrHJdZlw73QRm3EdZnLOLR7VXLX3XV
X7S1iF3fRLcFQ8UPpADZaICDuYU4sPNlKckwqcWRtjk6nKqPCTzyTMJwLCWXVCvTcM8RzvYhrqL7U1/
afdxpdt2PmRiH6vDH+KC389t5+ZGIfrgmP8AExT+f22Adj+3pDcXSyS5MBNfRKiI/wA8DnPK1ErtO2NTvB
+Vg4W1hCy1S1xQgxErW5TN4UY+7iAUOOY10uilRy5m81R5LilzRn97k/FjacVPTTJMf6YVL+Diww1Wz3
VigxSmjVgckt1TFWMFNPS8zjIFSWo5nmJrOs++tMcfDy21+MTIJhMnNgmb7pQSufZhsHz+G2oX3s9euzlS
bvvimVS1Xo3pKQJW0pM/J3sABf6ME8dBbZrmvy67/pk1911QqKddSaZDm7dSgqSyytxZlGMISp0oxbsiQJi
YtKW95OP6kbXOwGyXervQmnEo6NBWMzywnZcrLz5ACWNmuxO6VAOLbrxxC21nzIxD9Xxj/EJT+e2sd
nthNpNqKVVdc9IzVUoqRShSaymQ4paoKVhtx1BDagSQomLQr52wuC4H26e86l5pTqWnW1opKhxsMuGM
ThSgqQsGQUFJzETbS6GXHvoMNWOzz8Ozlx5LT6lLnRGI495MGTL6llGMl0jqMrsH8e3VjqxtueYulomdZ
Ym81AuW6nyRcwnlD0/WV6r6r1bT2dd3HDitqfUBKmNN1uFmQKk0+SSFnGSMyYEgvPMHCxMBNZpq6
ux1Dr2kwDkxXf8AsLtJsxRN1l9UjNJSu1JpkOGspXFYktB5a1ttuqKG0/JxFRGhymLKuTa24toaxbF1VodU1T
uVLinWahlJQlTKUJbxs4luKed3akhPcjFJJwinmpbY4Pok4hGsRuiXMUOFBNQzWQlTi+dYJPB7MsFAOoe2
2kQ9wYbbW96f+28dsosNvn6uPRKby2vGC8ctBzAqfAqVnz5Ce20vrSl5oOOwjz8XftsP8ySQ3sEAvwxxe0JU
Aw4vp7Dx9zVjbGz+wO1O01EuvuigbqKdD7zG8NUwkHdbnvfK+dvZjQATJsi+Nstn7irBQXlWLp6t1gVNKh
VLVYHWFFxKVrWWRu8SmykCFGTxjPTAvLjnToINWT8/Bjtw5rRjk/LGY95LHJy+lSR88A/Hbc8vdPIF9+
ED8MRxzJWSymhivd93eLbsG2OqmXeydPmgpOmW7DClGnmk+Xmc8gVk5XPDOZj1Vnw7NY48gc2q2ru
y/bW7qSqq6q6kIbo2A+8E11EokcUt/HyuOYHqm1dT9omyl4VVPRUte45U1DjLKUGndbBqH3QyhttToRjRjJ
BchMcoBtrVkx+o8cXktXU9TJk0Fwo85BRz5xZmo80q4DmdaVQdDms8N6J5QUe16tt8AWtwIxERihiGIQ5d
XPhhhiHN4ee227Hu3pLwZ7ec854HyE5YIZ/NJykstPkScTXY2o8HeD5ba3s7s3fO1NTU0lz0heqKX8626rdkf
HMtGclRm7Oh0ic5F9fm0N07OsU9Te1RuWakgNLbAdCyoOlABBSO8lonPSRrGerJMmEyZ6cN5Jl9NmzOP
z/Fjx2mDBiMxM9JDvJMvpUrx8nh1c3HbKdYKek6XqCOiEFUwsS1RL0pNMGCpaRkcTWZ5rjhs8+5huzF6
XXXXNVv3feLQaqWKgMrCVlZgkZnIRqcs+U2l3bX0t7UzNfRLLlO+xvmlEQFaDCFZjic4noc7VXPZ06SW
LRxzI5JOUYlFZePrOeGs8ObBww4reN96X6sdfnj4dYbOK0jL4+98dqjKl/o5w7yDk89oeeoLQMCeXtP32sLV
KXv1ExGZPmZoZxNxNHDHT587j89gfAEocMRmN7B6iSX9alauk83ns182EOcYyvJvJeOSw5/MA8PNjL2R
jhMJGE8FTPsysWkpkMfF3tWz4fDr72q0GKGMPSefFqHxbNY4d20aGTHMmZPHf8Anq16uLy4arTYQySfp
5nTjOPreHc8e3G2HEzx16co62wrPTu+20KWTglSssc9JAH0PZPnc+OzjwHVs5NtpA4cnGukwQZAtL9aLy/M
PBtDit6MTo50e/jj8Xi18e3ltDUEtTSZ0mSqkDibOMEC6oVLqBY0Rnzk84VzwoaxO/SKiR5NXHr2WalI+Qc
PqJP9nv4iR3sS++OWnLnM/bpNqNMl6vUYc2rV3fl5dVlEtz9whmVLD66a/wD1VZDHwjbQLM4DEgtvJIk8
3lGM6MTJvZnVfEU+kuoRDk58NVlCLg4loTFSJJb1Es01xmzB+jYFVji27Q2fjt0TsoP/AE5ug8xWH/wdT91t
B7VTh2HvfL9w9NaukPv42VZb3slpF90ndM/0sKFW6INy72Fp/wBh8lueA3/ZPSD7pe6b/pYUJt0P7l3sLT/sPk
tq3wnf8fqD/d+h/ptVaj7Ef8UqzrtDXf0O7z9lt8rFixbzfbsdkv7+XaCd+++O3LepvLhn0/Yf6KKWympq2iA6EK
AOsQ4sfHbqQ38u0E7998duXTTEvGLBYUyHjZjWx4tqIUHix5u+OvbbtPYqneXrevCLvUYjFwbHS3nb4RS
w3s9cx4m9HtcgD6C79mc+q16SCcfqNvc5NeHc8+S03DJjye83np9Xe59Xc88LTEEYwxagx5NQ69Q83F47Rx
mRhAEY8fcHDnwDX5OO3o4N/onyIt4yW+6oiROhyOXvz06ZWl5BeKWGIQasAEcefZrDXiO3ZgHFxWmZ
wRBL1erwAQ28eA8XNh8fHb5LmZTUOzjDVyY8WHJaPjDhHDv9uO0PB8geSzm6GDBPrjp4889YtGLiw42
vMqQZ4zIOvEjXr9UeSEuZvt5vx3urUMwePDAR7mOscMBALVkxKGSEUe/yYDhrlzNeA9zAdXP3BAcML
UouMEudBgGOH4+53R4u7jatG4JcUAbz1QgAjza9uwRx8eoO8hFKy2hSUJCd5O9SEN7pc/5vdwOPHkdbM1
NXVLqW3HHlqIjCsk7xEKChu1kko72Zw6HQWp2EIQb+KL0whhAI8WA46tmocOXXqx1Brt1RNwkYJp+Y
AQ5CTPlFePZj1T3se7q5cbXWZGCArBHHBv8AvYcwfBj5bYUquvQIaGZnGY95GEoZmT1ateIGTWscQA
R7AEdeOzXaiv2rbuu6ap8BpLLIVhThAS6SBigZxMAaERkOuzbHUT9/X5Q0IU6pVZXo9IcJU47u0EQoryUS
BJnSfHLR2ujoMqipMQyZwxBB6yayk02HW8nh/DePHD3Hy217CZm0vVLMTNnrZozI7g9RY/H8VrqUFQy
pHZx/qiTGcNZ1NmTJvSJPIV5+Px2gy08nMmRnI5xicWyuM0wnzSs+f9qDz6/Pi8eXlVenVT1Q4hA3hJQhAg
IzyMjI6DgBOlvpNc93t3bQ0dE0XFIpwN4VqJU9kMyTOAetQNqCTTj5gxOnSSE+OcXlZzKLS5WcZEx4uQ
OLk1bLQc4NyS8fZEHHk8oa7IH6aN9zZhq4h1YWvZUKlRT5IkCxiOTmozeuBrLjJ+29Wz9r+fVxWsM0e30c
e8gyfTf/ADGvz8fJaAo4umUc+drdSsMZTNvEMRkwY3hkzMjjmTcOmTctPnGNnh73Ht1WutDmJsR0tGJkx
OEuaxzMvNNSMtmZo4OGICIBpDqTiAcSYgOI6gsKeaj9XH6vK9N59o7Me98HJaWJzo5ZgZ+/xyfxiPd7vcs
1u+vs/GyrX4sKkMUuAyTg3k6ZNLyumTenz8zxJ8WPw/HazxiMzpkZw1OMGZhicM0cZoYzuPOsOQNfIPFs
tX4UvPDAToOw8rnRoxjkOzMDma69eADq2fLT5JibLAzOgCORlJPSpkud08oX19SlNe1RxENQB4dYuWZS
rDOUzaXiy06ZOyhmYXkl/wC69zHNSmrvcw8fFNlzByaVjwjynTclkzEorPn6io7MQx18WIYhzY29y5xkxD1
TBLjyYZaVnBUZ/HxYD1b4fpPXaMTJzj0yCTJjLwZxNMDk8rkMzL/TZo3h9I6+Pj8Fiy8cnJJP1x4Ra82GUj
VlySmxx7wsYlF8rAXm/SxM0THNfPxbbOi7hbDMpLfIL04C5aSsKuYFjEzOp8/NyeZ52aKY7eofB1Brs3au3
06PvB7EMiMzMC5svKwyWQL5uBomcNmh7madzHv2dlXdJbbZbfRHI83U22qWzTrNLdC8gtwjITvdRQod
PpvuQpsDwcXPNs7xDbRp0LKHJgKGYKoT3dB1m3Tuz+7EuOu19UW26ZGaFOqCSvMGM5AHLWfVkrX
TNLhlkyEmCPNgLyi8qaXmysvljHurv7dngtuez5ckvMkxwSZfS+lcmRMY9leHXrsncw7yF36Xm0ktXiiEE76
KXMVLZsjZ/hzHi5O9ybpM98IjqjgnNhyM9xZSVkpotdxILjkZvj2V1lPKQ+eGu3NmEOFwVSkPqQr5LqirIS
Mm4xY888o0i3VFusKaWxTuUaG1/KSHEHFkInQGeg++24aPOk5ORJjOZHjCZLlZf4ftTZyDa8xlzpkmCOT
BvIJnSs3L+59fwAG3bjhbAjfOGJeRgGTMy2dDKml5knIGJxfuWzSnnJ0QyZ0n1mXK9bmCay4/DjtwHuctpR
mMR3h5LcUVngI019eXK0BTZICW0Eon5LbYRmIjRX9trqSzBbN8tFlM89aysjVsH/PdvxcuNS6SYmDGZkz
Jkeda8nj7l7K1eHy8cjLzM1K3+GTyebzcpLmjx7eLZ3rVRPijMGd5HPmQfpQZX4Pg57N4dD3iJ75SknDp5m
TFkLWtHymXR/B8OZHPyE2u1NmSZkuOTHBl8n0nJTPh293AfhxtQVAvJMeonbJvrnn8Grmxtch4vAmFYD
inO0VBkh6sVJuYkf4Wd8PhG2uTuvDXd2XNjku28VQtvTp/TZUtdq/TlKnyS/1oUOur3cO3u8ezNQ24cOp3o
O6woW5On5wISrdnWAZzgcLNUS2C6V75sDilawiAIGpOcHz+u4Xgl54XzwtIy0cv10viPTi/f5vPiFmHu8l0c5
SOpDbvFMaTMks92GswWZRcrl5CaYOdtipvbgRE/migk6R9+T/FZ2J82lc/MTN5JvV3b453Y0r8uhhfwUevn
OHLx96g3gqL0rvaUBdrDVTjXebGeiMYIEHS3z6W40omoZr1pVElWRTykn4J2d8narXaNQVL10XgzVqZq
W0oIC1utKabcJgHvgqj+yeljeFPSXvQu0CHqdxxc4Ulae5ocs5gnLhOevHmIVIVZKhLMlkc/MIZuQyqNm4jIk
Zx1GBsr+LV4cbXyxnJPW0MtGMmZlpZUJRov+kmCfZfUnJzeTVlGvF3kzSd6Pym62T0U7abuhwNxUT1W
bnxE4XJmszzoob7YZio9ScnZgdq8ba5U7kySK4fIEjJgyW9dmp8+VmJ4mY+mymd/Tn2/wAuO3i9P7A34imq
2yh0mlqx8qYCJjhoY14cB0t5C7T9mV3hd1ch5gemUH95gJkoAjQ5ZEaRwmeNsoyd/Minek9b6V39fj7+3uavl
okMyCCZOgLDMgg1TdePKP4/PC0rD67Hk+Tjx5+Tmw2asLd5ZUC20cWMOE94cASDJ1kQeGtvLzyFBxa
UowbrIjODkJ5RzFqgXi3syAMOfvY6sPhtdEmP0m94o9Y97EfP5LW0WCDfQAEHp+9r5A4+9swtcqf0yfB6X
0o4ateGrAcfPZgNryhQVcIHn9xHI+szbRr1WVLcUZBQSInj4/Z6rXJB61BBB9DDHANYawDj28fcDm4vUu
ZH6b6gPjw+P4R1YWkZkccAxy8ZgQ848vPyD8PFabKhvy+EO0O/yYD4tQd+2wgAICI0ET6o09uuudtWWC
G51JI73ET1HTpzjMTaaCZk5ce+xw/F4fHqxtaahOhyoxBDvoMcccdY7MMOMNnFyAADa4ooY8nv+73+7h5
Q1bQtayjD6WMde/w7vEAc/HrG1fUKhJTHrnw6defC0m72077Pjx0iSOvSTZ1l6GsEY2NWiKH9lEo8+yhl38
PiH47Pqm92pJfYf+yNmJ/oab2BVn+6iU/wF3f7Pr292qJfYB+ALeV7+V/dy9RGt413sr4+y30B2W7uzFwJ1m4
bsM9fQW/utGXu1h37F5LME/RV0yKXQamUcHqwvTtYf/c9XUPgEbP7F7tYd+xeSzA/0VfLylBqZwct6NrA
Heo7XYfitGun/CVF/tKj+tNrw6etP1izIiWYkncIJw7yPH1zj+AO9xWhzC8cv0/rkIefx4/BjttIenl+kjgwHuhhz/iw
HDl5J2SYnS9Xq4NXLjxd0PPwdqsxY6X/AHT/AKVqlJPxgXEtHBLjkZTK5TJdP5+q/g28XJaDk4TEO/kxhB
Hhjk/Dx7AwtGT0tVVD0lKSiBxSUjGcAVTycrLz52Zlc8N4/wB4lDerk4sdVlQn6X/CbFvE6Xv/AE8Ee/l8nHz
bMPBzatmqWL5nEYggNzjBYtsmmC8oJ8/sXqTqT7e88LQc8j32WhyW8mdOycv1jHXxcvk79os3eGMY4PSx
h9D89fnx67CjOcQfP7rFoUudvfT+pmatfyeeHIHHMzN4chGOD0k7j2be+Hw2psUWTi3kcHnhs1auXu4DzW8
QmI4Yt/BAO/8AB4NmPf7o2bgn5Rxez7f7LGtok6DeQRQxQbwYpYTMMrtER2ByiOOFnPlGruTwV6QUtV
yxBnxFlOnTQU5WcmioGM3OIJM31WAkdXc18YYjZsGam5cpNnwdJnSi08Zoh3eLl14Y8net0ULpl2wms3U
7syzMpu6Dsard+o+qiZL6eCQcE4w22dE1rDAMR7m0Ntu29h99Xbcd5Xy9eLu6bfp2GGwosIwlmO8CWoVi5
ZRPyjIt5I+FovaZOz+yJ2daUt9F71rVQlKKxQLeEd9XoemZg4siAZUDNmVl+enC6i3r5dNjEhHlK66g06IJUsl
NDMdIOCECxcc6AjshNnMcR1Ds4hAN+rq252V9o0pvuN+FadGIVwokFU3MXLCphnBM0bzne4I8zM+yxx
xCHZqAeLMG6U3Cr0Dj3S5iueld1qu7ppgXlXdgUHW26cvRdbkkEk+RhX87cBJPFO63xDECqO+HRW99N
vQwEXIFSKb0YpQZIGaoyS9PSDgPqBVGMPBeVEOQsZnrNlUkTp7q3R2dlO+c5xtfbLP7K1G3W0O0t5Or
RUUV9v8A5BUl5lLLzNRvQ9iSVlawoOCe/wAJOsDTttL77V6zYHss2J2Kuhq97x2k2Xabv+7aC7L1vG8Gqy
7m6B9bNExQuvutOIQmqBUttXcamEnEQ0tvlpRdFohVdGmkiEpTR5qeQNZmULCGcEnQjlDglDYa8ADER
1agC2nm5rsRTqJXNxJCPKIGTBanKqozQWJgyJGQKKSSUxEeLADWHcHw0S+5X16rNe7ytO0h1J6lS3ovP
pNQZJIkmT5BtsE3UdNpAFFUCIKBwiAEykQKG0ccR9Lt3W9D9sSGol85+oE5CUHDLL3encqZin5zl5MR
R5MQkBvqLXqzsQ5PTYd3VTtki+e0+574rXilq7Lw9BbWYwJpQpySZgAQ6M+GH5WZj1R2wbLdn2yXYz
UXf2S0G1dDeDuwVJem1NDtw027XK22dbaRe7NC1TNKXT3aioZaQxSuEPMhOZUZSN7nBd7dTXQ1Zwq
qY09GI5CefP5uaKz5+bk/chTMcPBq18dsIxChQhMGIkQEA2iBAqIBjsx5MRxwDjwwHjsvDfzogYprcpvS1D
QmM5ENaZNGHc4UtYNlVSeRTVAoWJZoaNlDoCn44YiGkQH/AMEcBAWNY3va6CI5w9JBWQMudlJ8hr
IE8xqLemES28wxENgiAAGsQxDALdL207X27rvChbuF2ncbWpO8XDZDYJEz+uTnE8gLap8CDs++DvthsB
tpXfCgu/tOqNsqe9nWdlFdnl5XfQ3e/RJucLQzXsXu42pyKwpdL2IkwpIQVDNxVFdZc64RLRnG9T88TMSi5
+UXUJqXPkdi9SdSHiO3Vy89kB79jMjp7eNerSnpqOmRo5BnzszQ5RSQldWNcmcHNAJEQ2Z3x4AOGG3X
Z+3Su7bIXKV0tXjlN3QZOLlNGAsGjEuUvZA6ZWGYjnDhoOfPje38dmWO7QNOBk7ohXVrQJRxHgT0Gk
82SnqAmsvIE5TltHNh3HDVrx2bduA2pe1vaa4b62Zus0ZbdrzXIdddC6db0d0lWLeTu+G706zbz98HZ3bBHajt
fd95KqG9nKa7r+N0NOorEraQLypmaZsuTulPbjCVOpbE5gCDNt77rV2BVcN3+iztINun4z1VjJKkVVDEpLB
cHOhOgJo2b0GKhnuocPTRAPKNr6fDEjp2qFkdyEW/AcOEBUJQJ8oqekZvnRwn7hD3JxbccLLG7nFd0Jum
4VdKcUdPXIpRrNFWyoTVAvp4JBv0x0QNFMyxDvYYa8A5LIV7ue9ak3ab1NOWMxwNspHWaDozoMJay
jljs+aonHm7ykRzryQz+LECZWHAfcwCGI7Nhre0a6tn9iLrqLkVTflM0l10zzeGliGQnfuFDbrcuE6q1HXKdi+
DzcOzO1vwmb7ur4RNNtZX9lJf2tcS1sY8qnv4uUyiLsKKirUikQhsRhQFnFGRmBbJTHp/OqIoHEpuEG/EZT
yGfzdISipGRm+dZmH0jx534tlscXsrsym17u9Z3mebVPoZ6Ozp580qEJSXPWxxVSRPOShwUQD4HuLaAbd
YWqe4Uuyol5u8hWFovuWceqUgUSic5FORkwqSnk1AH42kcDZo0jERGHqE4bDWI4iGIDxWWp3Te7uSa
W583tXJBT9yJcaPSmaaz85p7IE/ngbRTOjefah7L5MOXVbNP2j3Tf2wl6vXyqlN6O0t9UxQRTYVDc7llbbbrr
m7cmCFgqPCeTPwgLj2c2W+FDdd0/B/pNpqHsoYrNkn0N7Y4n7+JrVMKvZDlRSOOUjjbjjZcCSuG8UQSL
M6tz2bKy+LyiK1kaMvHNU2m75houoTcgSnF0hKE7ib/wDVHvhq12XlULt7wS08+omSDPzZPTzB81m5orl
83Jlc9N/SOsObDy2Ss3DZnQPzdDGE2pyQcW4DFN6um9HJ+c5eeBNlzDmPUWEQgGPpsNWsMcBwAXkla
LrqrJo3V2czqSvQ47S9L6gTWkSTyC8ePHHQLXWODpUoUDs08J4SnW/Zai7JdrLluXY68KSpfUl5uvqFtILl
GhS0vBk4tDkktZ6yCBIi2t/CBb2ic7Ytk6dpt1WzD9HcKL23DL6XDSm+nPSWmnQkhpXozuSiCJExBkNsxm
IgYYp5QMdYYp5XWHKGq2bE+7S4XQhJilodjnEpYIF1QqXUM1n9TnOrSmdlMx12SvhoXuycUuWPzJ16I
ByQQ78btzhEOTf4cFsRw1xAGHNhqs7jozRYoxLqNEnxeFZq5TxXLUnpwFSVZ+SlVmyEl3q6EjkjSYrEzwJ
hBFPCt4J4J4gGCqOuEB1Wtdi+1pu+n6+i2iapvRWmSxTBxLcESIKyp8YyRAwmJ18PQnwztgewG5dnuz5j4
Ht1dqdTtreN9v0t/t7bOUN+75s0KTRM3Ki5luvpqBeM4UuNtwYGImYZQboNT2dTO8QYbU4ghJsctitBSzZv
yishL6rA2OOBIim9W6x14bQ146sFYbpN353Oa7TRhwFCzWmFFZnSDJbPzXV2bgqrAYmxAiIYYh5baU7t
CZp6cvuHTdN1dIW2iFI6ZjKOpCnpVPnqIlFTOygHOOKEA1hxYw4Y4jZ0PuY13eQ69z6uluMaduBXiW6Ty
T0xRL6dyB0OFLkJgaKZiewxw16gABx1Bhqtrew20dxXX2jbZ1j60sUFRPobaHGGkGKxlQwqDhB7jWKAm
YM5RbinbTS9o919i3Z3Qqpq2k2tpXroavmlrqKrFXTrYuaq9ORUshlTzS0PyClxKYIzizTXdNGCq07qxTtMW
IEuSZN07nHZWh5uXk5vE51ooGwjyEh2h4ONN3fhyD4vLZzfu3lwy8+9rw1JDtB7q9eH+3CdGISywoMenzz
dRIm4IX25jmamzZEipASPZjETEU8cOywwDkRpkbmtuhWO/m3Hr04wav8AmWeXH/eID4rcn29rmrx2vvmu
o8Sqd+oD7ThdaWE5AYR8ZBk5kgg9Leg+xmtca7Mdj2r/AKymbvRF0b2qbU42lZcKjDRClgg4QMyDwkAm
Laal5cHr0frePnt5Ofl4uMmHMpN/S4NuHy7e7x6+a1y1FY7/AKXPNbp7U5muinb5a5ouUcbId6MbQ3EhGDh
UmbKFlZJPACiS6hNlFDXgOBzYGONrOtqaXSVOBScIQNZmchlESNbdWbUl1KHGyFNr0WCIB5DWfEG
NCMjacgmb7z5scLTkuXImSTOUnGIDPU4lZcuV0id7rzs39JefFrtLF5f0SPCCD8Wvi7vct4mTo/UQeo8+Pi16
9u3YNk2Vb3FOgL9Lk+r2aw+LaPhtIRTMZkEeOUjlzcr0zD4fH8liIP7TuY97jH4gtUiyMfMJ5xSAmYjTUeY
X0ooS5WsmCwazRKKmzf7YnihvROrAMMbDjmmXPj4dLFqV6cxNj3kHp5k3Khs8AeQebZjafPHpxmZJMr
B84qnC5UuQK6QNGj0+SnkyuaFSvVoYZinY9zi2Wk5xzJ+kKwbyDX0z4+IdmzZ3duFK32EzfxwZTVtma8c
MPl+WycCeXtP32c3fX2fjb2cORmMd/wCo/S5eHn4ePXy2UC3Pzsmpn201v+qrFtAIpITpkc6OCXJgypibm5e
V6zxcQ4ZhtHzxsoLcDGADFS8jAHZTX8RVY4+Pk8uFuhdlH+PFz/6tZ/Q6q3O+1f8AxHvf/uH9KpLKvt72S0
i+6Tumf6WFCrdEG5d7C0/7D5Lc79BH56qRwah/4Sd0sO/81hQrxYW6IFy72Fp/2HyW1f4Tv+P1B/u/Q/02qtS
diP8AilWdNoa7+h3ePttvlYsWLeb7djsl/fy7QTv33x25gFMJONNafRhF/wAi2pz+0pURDnw2Brt0/wC/l2gnfvv
jtzCKWTJY05p/L3gY8CmoH/sUrr8Pi4rdv7Ekxet7CdbtV9bVvNfwlVEbPXIRxvV4+E0ToPrzFr4gkQR73ea8
BEO7htw1c3j18libLg3u83/p+5yefw4jhhacl5Hej8eGO3n4/iw5rRsnO9PvIJf4h8GHGPet6VCAQDnmBy+63ikv
KCokdNBnlz8eVqPLh+r8+9q5vHqG3veQ8njHy2n5ZHKTPV4+Xu+Hw9+1SLpsAxR7+Pz49XwcvKOOFjd9f
Z+NsO1TaEgqVB5Cc5jy9vjakSIYIYoI4NeT4/DgAcfx7bVWKCOYEIepx4/h72HPjaYzSXD6jDx6/wAfPhaW
MTM3mQet5aZ+mesd8fh1WwpKUCVLAHMj8bR976U4N2CI58NDy8bU5eOQJ5eODfhH0rKTcPoMgB+Ae
fjsnzeMeEZzMEeAzvJJjODRqWE3p/VuPZer/wBn68MLbg1FPTpQT45M2ZFGXldkes5YwcK8+0Nga+XHuJ
VvhcMrK4ZjMzMtHLzeVv8AK9Ik5mHn8Gvi8+9p9+rwJu1pzA384Azi+TqMtD1468vXHwf9kWyE33UoC3
UM7tAU3orIhwLJ6/JwgwNYAFqUYLzpZMZ8HpNsoC8z6CX91be/stJkzhzKRk5JmYTLfTWTmZHLYfSw+
Xwc1S38ZuXHJlx+mlh5j5hq24Wo4xyS5gzBB69M6VnBmbkP4Jh2Frx5RxtwVQKuPjxm3rZKgnKJzzzjLlpa5
FQ5HEVLQQermjkpXTcjInF8MM6Ep3fLawDkyMvN9PhBHMD6H6/s5cNQ+eq1YODHEZ3+Wl7/ALFyu2
Ty9l82rujx2oJ2Zvp2cx+n/SsNfe+HXyDq1bc2WpOKM4i0oASY5W9jgCCdiA5yBkMjkOQCuAxYbNWOA7
dto5IpncUccyPIk5EoZpqZrABDHUX1hgJyIMcMBxHDXzykQ69/6ucY7vybQ7nwWqBieMBcnJCIRwxNzhA
MdgCUK49wIRHmA2PEGIFlWuAuckmI4II49cssYmyi0vXIkmM6HqUOLrgRAMdfH3cJOZvIjEcEYyt5MlZ
0OT+g9Sh8ePLr18tqLJmCXlyp8cfp5k0wa1fWgDmgDs2ncdXHaqpwQa996czPmZKVxhm+o2cHvceP1/Ys3u
+vs/G3ydMjmToC0EkuGUm4hKx89vNrHlC17NkmcMGMzTixcyZOSslKCXKKn55wx7lKef0mOGwLW2nl
4DhgzHO9LnMoxkpn6T7kxDz1+Ldi67RtwvheR01roKgvO10DotpI6XKy5/Nx6sNqmafaJQ3xWj11ShlsriVR3
ET8uNMx56HhzkPUbOJQxGEjNRKZwx80ic+uY4ZWU43Nu5+QqUqToHVV1r0fZiOVyrydCwsoJF4ryht0D
TJJWut508ne27gUetSVt66LFrhrZwAoO8HCz6YqqPWxEVF5nuhBqo8JSC43GTUG2azNWS9LIp5Sz1DUep
Ot6kp6vem1w0lp2tk2uvk2MzzjwLMdeLtx71AXCGg2qguAcM7KZ2ta8xTj3bfRw23kufvS7As0/cLPvUU6YZ
N+GKyN+oLXT1CYVnkXgXJoII7eNJJvHq36bUFZnqPbRKOkFfRWFuPP3im8HXaS+KFdEhuufrUVrjm9q
H6VprFhYoG0KfWCvuA92DnHALqLyratbTFK8WKVqQthpwpxxqSoQRpnkftOotUGy3qiPhsVjpdOp2z1VH
m8I88MdXSF5fbeZk0lL4PEiOj8+UTwgn6P0YKqq+3HFbZM5WCg9aEt20rdtzAwm1pmIyw423VCiZBrsfRr
gJlTiOkOhIViXAn51U5c9r1FTVOupM/r0xa/HMi0To/eMJsZiflpaQcaxUZ0MNnkCs+QwmPwoOORWQUkoi
6RUM+Ts7VtLD1r0UlEx7V2VumXebuRgucaTbpvptHZbXMKiCnp6yqT5BxvvBUWHgCWUVgXE1QOkV
FdVtIJGkVPRY5722xtjZ2hvm60VlMxVUhpkvsMXAbybXVPH0tJcbLqGA8gLDaXCptToW0sJQ6EFYtES7
VkuKTVvoQ2yHArfqONeQ3fQzxz8MrISqj4vG3TaWp59sXga0EnUZS0c83G+n1QeTxPcIEdLOHHCVNt9z8
JGedICHHozix57Zma+6AX4WaoM9Be17R2pSk+EFPXkHhhS+kk+QpaYK54US9LHWOOYrmJvDR6jx7Nts
CO6narFX5eVX+cOILSn5waKt90Z0hqtMVBHK9aWbon6dQ1HNEnrgna1Xq/bpK2SFSgdVL1DfUpNS3LT9
k54s5VBMN9GVHHPR0c79KlMdG7M1KKKSHtUq5+O23PWnL6Ut2iU+FoYURW1m7IDBJH5tvEd6EHN
2FpwZg4otsl0nam91BN1vVzwy76nlNtaD5+EiZ8+Oltk39ugl9hPY8bg+a0VG4Z6oS5JgxRCiMgimuDOszKo
KvoVj6QJaRPeOyP7u3UjdWagQnyCreYriWbEtUMIy8sU7RkFnSJKgT6jNleELMaqaof+09mrlsrRRfcv28loy
8z3teBfD5ZLsWdPKiOTQSrVPHFDReZlM8VtOKXUOe5mo/3nttsDQfct2rS9Pp1OnPOYsKbfdD4P1VlpcpTJ
NWtjXeOeHCiWbby0eUhbDqTjwpPXBu9alVKJn7brsyRQM3g1WV93Xm8Y3aVGoYMd3Qmmd+7rAk2711
doSFQ61WkD53pdPlkI/Zcz9eVm9M6sCq6EecyanLZeq6wX0wfXqqPhefj4caksrHUYIBRwudcUk8NHe+LdT
OuuZ67ZFb6XQGWWTW25H5TdpKiwqF5uZtemYPFxzi+akyegdLZjo8kez7jTtKfDbbqtG5j3t2i+nCWpXQe
Y/KLJ1QVhxsNOpu92uYcZxHOGs8byWrFFo8mqBI8nHs09rB248VreZ90C9c26oPaurqul1HgWG23MqyGuh
0+VD2WfBzMyelM0JaS6uTtSgrYdtVW2L1cSx6SGHa2j0C/QapCA6TGaMbC90PCcuotrbyNoiR6VT3gCNc
Dakk6DgTwkzr11NsEy7v63Td+GWrRkzpl1JekFnN1hLQSKGvJ7kzPNEtwpK0PZ2Yk/Y+o9dUrHl2wnFWqu
V1N2ptRaUTlSgNSFBeMaURGnpRDbjqzMqOdlHDT07+V+52qonh7XqKYqcehlZLtmxh3Vb7ykwa3rztu014
LPNUdreXmuYMU+XpDjUjBMqsZ2qJJQCO3sTwbLbk1e3PG9vXylZxpM+hTwnKqgjJ7oa/DCWltWejuAn
medpelnOeTQReERH/BWlc/SeW1VTbSX/d14U103myxeVzVFeKAuOtpU42SyHN6V4SS2FdzFKQTn0s7SO
Xw0tNQ0zejbgIzKFnLuyJkRnn4RrMFHC/pXQheEXGlelLNJPaTnqIwy5CrTXJyiuiidUGH87bs0TnuPULiQ9
FPBK0h7VHNELHa3Stk3C8wsrxSVuSQzOdLNGJRqXLlGchnBPqzDb1F1Ds49vHZyMl+hw90IqRT9HRHi7
7udJThde4STtMPxefE+SYOIOhzaUbKMpqKSfmOYlEnWKnxn9ts6tf0LBUIq3yaa576THLTpkovNPF2vRt0
KsgmYErmZvRJtafCdnvUJTWoaMS/p/rTxW6ndV83bdyKeagpQwZwYTJiNDOURlr6gRbYLyuu9L4Ic3IKqg
QqTrkBxAEk6zoNbNcSZiOYRgnQRk44MqYEDH0fw6+9q+nBtD/Rb/AcNne2efPqxs7Al+hdUFLS44CF9J0x
nJZXqXSlEUHMZ323mNR+TZ3uOyft5XcF74lCkdYdtOzzPvLtVvyc6UydO5SqhVGkJ5Mr2V0PVrt0P/i65V
VVH3ot3bZztO2NrU013qvhumrMu7VoUyjgI3hEHPpnFvM+1/ZDt5dfp15N7OVlRRIMpXQqp6txQkZlunecU
ImdDz1yCK5MfVxx/D8GIfFy69o2uFLj9PjAPGPTMcduzi17cNXJalSpIwwxyo5UyXPkzclOLGZWRnSZ4iGd
lTRTENnHjt28dq6lycnLAcfSY4jy6sdevveDC3dqBCVJbcZU28y4wHkupX3TMZcRB5znOmpt5gvPJTza0rbq
N+WnGXE4FIIjNXEZkgggQQbVaKZ6X08G+5g7uHP58tvZL1I9/wCG0rvY8phh0vz4+5z+S0xI3uOvHHm7/
n4ea10ESAZ1E6fjbW1xgKZ8TwGc8+nPraHHFFjrDe48Qeeq1BOwb8cO5+Lxa/Ba5DMIYQQbdXx+Hv8AN
agmJccXmOAbQ2eY6tdqmoTPHWPf2e20qjISvFI4dCOfOeHuc3U3oacd6wq0BsEb0Sh3h6Bd3/wDiNn1re7V
EvsA/AFmLPobAN6yK1wYbb0Sjq/9Bd38cPHhZ9Q3e1RH7EHwW8sX8Ivu9VTpeNcY/wC/T9tvfuyxxbM7N
n9s2fuw+H6xbPr1tEXu1h37F5LMEPRWX/ELTXVvP+FO1vwP105+9ts/vXu1h37F5LMDvRWE2OVQamE6
X6uC9Sz5soP/AETV3i+EPJrtGun/AAlRf7So/YRa9P2j2EWY+ZxHLmRljkmZAEv6GYlZCfJ73EPgHVaOMu
CZ6eVHq5e+Orz17ee0+4HKrPReVHO5FIwquFXNCaVFAxmuXOmM1Jk/pLwag8dqP6eX6ce/8Xnq8Ou3arI
3fX2fjaN6eVM+o+Xz72PIGuZziXF6SPDVsmS9m3l8wHvDaWExAEO8j5w24cnH4O5st4mS996eDz+Xx4+J
MK+l/wAIsbvr7PxsTYd7v44cY4NvxePEOLu2k8rN5P8Ao2nMoTlky0yTGc0lnShn5cxKKiRkp/UeaZob7YZ/
hnWltv0hzW8DDBO/QZGPHKgPnx8vKI4bAsqxu+vs/G3zKQGBCCd6viDj+MPi+C0vMk5P1zu4avjsTACXL
GTk5Y9NyoTNWX4uXmHv7bEuZsgneng8YBYsBEEGdDOn42kzABCXMjsDImfhx+O3ZM3Pqg5dYuE3IlS
J0G5UShdGu3qAyIU0rNLyAO0dZ5vNuzB1BnfOA47dYDbjbn5YQljO8HfSxLT9e36W+DVr7vct2z9zh/O8bi
WH7Da6/wDgRYttQ2nvCsu9NMaR9bJekuFEAq+SIMg/SmfstAvK57vvdCG7xpkVSGy8ptK1OJwKeiVDduI
zHq6Ra9gu+k4ACVwzPQRDshEiVCPUIhqgE4EQiHwa7NJ/RVj8iumse5NOLE5T0hfLxrhLjiUJ+iNG8HEC
mggEiEqJuIwKjpgN8A78YRKQYAO+He423Zu90VpXu2VL6TGXZUtJnKB66XHoxvqyqWb5iFxvYvJhGEq
QXCEA5SCIIVABIDFMEBhxERxF7m6qa09qFJSZVRGGynwKNDOmpsl5NZEdMCaZMy5UJyNNFbJKMJ
GI2BQsM2IlBLimAXlwxDFkpe9gLvi9rrF0Vyb2TVpeaNSumS2y2WFTkFObpe8JPzikZ8RkbdYotmrm7C6zs
y7SOzPbq563bK8LsrLycboGVv12xVe6x6E9dF5NXk9XNVT1QxUOtJdbYaQCkqwYgLcNR6uSJ7OheeERa
UT4Qqx5VmEy00J0knCaNZ3CVzsAwEQAQARHWOGI67OaPQjLPhe+6VVbS5p0wnwl7nlQD4Ty8oJ2P5a
FHie0RAAHqvHXr1cQjZGrdUSSah7prugiMjpqcjoife9rwQII6MQKpSUmp5N/LOaFUpJI9byZJOx7Xp/FgGz
Cy5foODXuodYQ5bl7/wDwt0Ttsd5Vz7dzu19OtLb6wXMSUglpcTMyJOUaDI8bc/vp97aGovOqvh1yreveofqr
wVKWvSqioO8ddcDSUAEvS4Et4EDJITlNn316e4ClXoLtdc7uR+p6szSNa6cuCnRp2lWymrZxALuEQCaqlU
oVdMA6EAiIwkQUk2CPAdcGNmwEXoJulcyCKH8kJqOG/lhLARu/NABHDXrAakAOGAcQ4jy4WeY12rG
1bvVIqgVpespXNtKmjZUXW4SyCTknVqYmJBWOcbBLKmjZKE0cyUOEuGI/AEeAQ7/Ed8KM0Xoiq42M
Q71s13GHfYhvmGg4hxYhg+h19/br2hbTKSq2qvYOOUyqipKNFinp8jlrCCc9QZGWcTE7Z2cdhm3O2V3Vy
+zXYG+dorvpqncVq7poai8W2avAk7p14F4svGnKVhuCSIzGoU2Yd1ROYrDYrIB+KR2Wx2S0GXAoGUom
WnKEloICQ3IVHNwOxSysxR0Rn0cMEcYQRG44YYo8AEeYZ6JNb8prbsjejQ5J6M9KktihE7Op0ASps/PqI
M036UQEQ1CaHWA4atWyzmjdhN3Juy1qumyGtSvo9NdzQVSZSnCfloJNtdQkiy/AckRKaQ9c8ARhnSQElD
6eZHFKCIAABEGHd6SpE2p9cXY7jZh0GD86BKRlQXvNNTnBKPNxLhRzRdVE+dUIx0fmUQ4RqMOAb
3UAiIBuFzt32lsuXnWLLiWN2micYaOBWiXMYTGgIgpknOcha72m+D5Tdl2y6No9pahjZXb+pvU0L/ZzelB
XUO0X5FdpBVt38p119KPQal6mLIb3CVgy4FqEJPVE3F2ihZzbk9cAWY3GbJzDt2tizhkQES86Ed+J03CO+
zvAdZrDXsD1QgOAWZt+i7mbAyN0XoglyVIwowGLoLWPZcxKyA4DVqqpPNdQiH0nxDybcbPltwxAfyIP
c8x32oLszAx1YjhmpjZsxxEMfLZlD6MqxHdLKCj/AN5g1fwx1iw1eHy2oLpve86u93aR2p3lKhVQEtrSzhTK
gEES1q2CCMzMjQSbcXpLguWlql1zFG01UOpU44tlCp+MgvKXvCUhDnziUjwM5SXoP5lSX1frvPJ05Rnp
wSLo4mQnly0M4ZwhWOnBUfVCHEGPP3AEQds7uTRks1NyLv8AC1A4zZuMrQo8ObTCJeRJm4OhtxaxA
0OA4hgA68OLEcIRav8AoMEf/pAL0+0AC56Z2BjjjWymwCGHgxs8P3fkQHcb90DDXh0CjuMGOuKHhO3
PBxcvLq12Te18XlS3v6G1VRS40JWhCGMCg4pAckbozvJOc5cY4lTcFyVdY1Wv0bL9S2ELS88leNO6ILKl
BqEpDcd1WFXCALc/v0Ly3IHZuvtJkaccnkYDFHK/Tc4LywnDrYh0MAxHe4awx146gw26+ngN3giEICLqO
gIgI4CnFwDANuvOsdQa9my3My9CmDhuzVHhw/5mq/f/ALhG8fh8VumffAV4W/dSvLOSOYcly27QWry9N
mEBHPpcCPT1wqEyIphrE3CBccmA+lygQgI8qr6vm86a9GKSmq1UzDrDaFhLbRTiUYLhG7AzPDUEZKGd
pDuy9wbQXpTi9KdgJdfau4Viy6v0ZkLSBUAB5JUGyS4EBSNIxAwbQhoGnBq4bG99rwASpQMRDi7MEQ
Hm3tteb0259IV5+h7poso1PXGqRc6g1z89wp6GlqZuQDcXiayBeCQdMjDHCoATAjMEd4MEG+iAIogCCL
mSS90gbeaQxi/a0Qw5L1Irapjs1hqdAhs/ttobdVupTudrggeFw+527YJ583KdV2iijkLmVablVSbLW6cts/DOO4
wjic6qwjHD1YjhqwtMvly+bhap6lm/kVK6gpxNppadqARMkwrFATqE8dOXfNt+xfs67Cq3Yzbfsv7YNnNvN
pKO8PTaH8iUdcxU7OVNKlNUxX1LF6XnXs1Djjyi2EuNOJCkySQQLcuLd8boqNcdv8m6Aoj3Vn6QJ0cpo7
xX1VKLo52aYcwOCE2VAoTNHwEiR0MA77biaGEYQCGGKPoA7htRci59yOuBK89fPkpk+gydEJeQXKzp
OETpcxvXvg4hMiGAxYjq1iONmX/ouHH8l/WcQwH5mahI+Ey+hs+t3BCIA3HLc/hwHVQJJxANoBp5w6uP
Hu8Q+CzF431Xpuu66tqpUiqfJ37iW2cSyW8Bz3cZqBXodSBnBtxzbOuqu0S9a6+dsXzfN63rUu19a+8fR6itrH
t4HHXk0vo7KUKS4QGmm0JABiBkN7Bu/pcrfYvRSkiOrCYVJQDjzBEIYh3PHtH7LoAmzREJT0UpghtCAq
Rj/wDuRGzPb0ULerR6D3w6AtZTXn+jGFm7nwlly2qcOFiM8oeqW60UITAEVlMiiOhGjxYjhEAdQYxa8As
f0Mze1Ra5X+ahMpOcFQ1cyVuyPdyjA6jhw0lCWI1JpYQiDenVpRjz4dMb6EQhABDPhhHbg+lN5uXL+Vvy
8A4QSqkNJT4jCQSC7HIcUTxt1Jj4N/Y1/wA0w29R2r7KMbWNUSn2+zEXVVm+UvJrvRhSJrheoZGJoCpD
noeaSEYJIVbK+7e+h16aqyFf43USfejqHIdaJTVxVtlUlBgNky255+m9O0siSQTLjFYhPxFVKFtgMw4CZvpY
nRhwihh38fP5l7yXjHH6eP8AS+Tv6seUccPBbshbtViO5I7ons/MjVnwDHjBnHw8luNVDOji2cfcDDu7bPbK
VVVWsVy6h3e7tUYlFKfmp0gCMzqQeRgW5A0ylkIZawpaaRjCUqbOQjvHGpshI0JTi0EJ4WqcydHN9Pzeth
59zuYeGJLlxzPUBjs5ufHltAl7yXvI4+ma/W5gcvFzfL3hjRGMplN50mXM1ZOXxByeX4+LawCYJjCeIOLX
PTKxaZ30Bf8At53d8WvucdqfMnzJnq4seLXqtHyXpoMtv4IMfBq7/wAeHFy2DkwhJNmdGxmJxPOjGYTDk
orIPTi/0pnZQlj1ePPya8bJUnFGcRbMHkfI2kIS8cXp4/Sa/Dtxx194eaxlIJXpJMHp/wBMmd/DwcfINoMyZGY
7o8Yc/Nt2Y8o28RAEPq48PCOzn+Tw2VZ+3w5LnQTp0mOOXHHLmmJQ5vNy8jD60N6uodXc7gDZQm4D
JjlzKkRxwTYIJhpr5L+7dSrHe58e7z20CSVkmjqRc+ZRk5eLF5RnKI6znYpRwTZU4UDO8yOpygIkBN58Gs
BxJ+mEIccd+7jjocBhPdSCYUTE1Kb5lIFHJTM1wJCsCsnFYAx19cTuHGOvHXxBv/ZYrBtxc/HKrHLI0dVB
0tz/ALT2PSNjLzaSqCoUJJjSKul4T6tdellYW/K3rupNH+l3jbomPfvX0KAcfL5j0RLl3sLT/sPktzw0D2RUq+6
Suhf6WNFLdDy5d7C0/wCw+S2sfCcM7e0B57PUJ/8AG1Vtd7Estkqwf/iGvHlR3f8AdbfKxYsW8327FZL+/l2
gnfvvjtzA6Yw/ldU73mAR8C2px4atClfLbp+X8u0E7998duYTS3e9Dqne+/UW1MNvvKVx8xt3HsT/AMK3r/s
5f1s280fCXOHZ65P9qvDTlRORlPvnbIZPeQjHBFjzY9/Dk26tQbbT8UUMG838fpe/y4+fe5cbQcmIS4Ajgx8+
8Hjx5Q1WDEMkZkGrGDZ8m0fixt6WByHQA+y3iJQC3QSqJ+UBB0AGXEczkeVpwvJgij30sN5APns5/k18
VTCMZWyHfc/Lj57MefC3yWGalhMyhDfwShm6seMMBx1By97GzvF1+hrKXviiLceFDq+1IblTFpjIjnIpFU
CbZcbKUl9UQiqxEmG5zYb7acDaIxHTOZQH5cSuKZLxiFIU4ghgiododrrn2X/Jyr3eWy1ehIpXEtlYyLIO9jJ
qC7HePC2ybKbBbR7eG8XLgpmqpu6wyapLj6WXSHA4o7poyXCndHJJzxDIGJZ/mDEITN5FDAGoMcp8Or
n8Xftaamdjkz/SQSP02V1LiGHw4eHuarZNfTDd9L3s8WE+kWejPKn7iX2m60GdNxnJC83FQ4kKqaEQDgdx
OlDQBEHFgIbcbOOrxHofWkNKrk9Q730q8XVBbU6f0APVvKso2zGdISlJQIMzhLAgmzJOXApCSmmhzL0
uKjDCIhlIo8AGs2l2nuu6aa7FVL6m03xHoK20KcD07mDKQQkDfDvEgZeVzsfsJfV+1F8NXfSpcXcLRcvFK
1pSWlAuy3hVBkBkycjmBFmeVTlGdCTWD5mOZHJzbK/pHVHdx1YgHlGybSgXjzw2MktvJ2VM5XJ4ZCT
1V4+MfDZXqntBap3rqvU+u+0jTC6rUytz2IMBkp54wbJIqaYAocOHFRVNQhFGURG6RJqzgdZ4EsRFLbZ8
IQER1uTq/ehHbtV2S4heSr/UO9HXipNcqMXcaoVfky2mlsRn0sOO9hU5WXeCXE3lhCcjuOtYFxI3sUXDhI
VIkoAENGxDFh5q28q0u3uIIWCBliOmUT5fWJt7d7JKF2j2cwKb3asgDEFRETEcAchz6WYaE4jMuHLxchib
h+nfSfycuvntLTt5lMtBjHHMD1yMOkScPg8HwANnC24IbjLTDdhle8yiVHrbUCi8FAEej55FFiNxtLguIvUg1
Ukmc0rwlEAJaO4EFBSRIAPbc8OoN9bTXdj9zzZm5i34XZdSZdQXJVZvNpiU4dhFzvBLQkJdOGH0hHFc2l
iURut+YJ44gA6sQwHABHXos9/B1ifw/G3Vt319n42SbMGI5kyP0/pJfcxnfXWHy9wRtBMRRzoYIJ8A9Tysl
KCX9B8xDZzY2Wg3DncxKebrTfCfV3SoVUnfR9EbFDXRVkg4GWjITiVTh9uPNgtkohGyy0AJ4kYiTtOHc
+AREYiJEAHCLAb23eTcl6ebkPeCotSKntX3tWFNqvSExUVTWHygoSEfSZ5R4rDQ0YVKtod6bIQkkgDw7
4YI99FhhFCADYnv4OsT+H42cshBHLjhm8n4xHwa9vHs5QtDNTIY5gQ7IJcovLDvFsPh8+KzjncXPQ8Fdt1
dTFCtzvffzPV09IcB1tyqjRoAuR5VNXkgd6qoVNG4aPJhIE1vRYJqy83CpaKSFURS0lLcyslrCalOhzfoKrc84
0MzJTbzF8gm4cwCWWWDq7RdQSZagEiHqow34KOp0w0Q3wCAp8LklxDD6XSoawBG86e38LFuaLvOk
RmJsqZMx6TKHK+tDjh1TgADr4gHe89qqnl506XBOlQTI4JZaeM0ZkzCRJnAZ1DnWrMsQ3sQDjrwxERxxs
uNuzO4Q3gtyJX2u5VV2kK3XYqlrc9usytiQiGm3OS3QWLnVYoxKmtLPlQW26RQyh5QRj6arKqO60sioRp
Eaeqpqqjp2IdxV3OhkbqnfOk3UX9Up2UnbXQrf9SiznZyOlraqCg0DbaJlkzM1rBPwUIVeKJVPhrizAjDDiIW
N509v4WLJop6aWyaVABmWZjMGs1mxl9RGSY5M7ARz3ua9mFnSO4r0HbC0uLde1upctBclF15HRkumaX
oA8efjXciCsE3YVNpJ09pDQajnaSn6QTvbYmf4htrTu2e5BU93ImrF3umtM6wPetUFZmK73tOUH+3G2iT24
otB4NltkyqSLa9KeBQJL5wVYT4AIiVJYCIAEMtUX0N9cZad5qtNQXs4304W0rXcGezFJBQyzcTFWQrz6l
RPtFOHDZtaCLMzqYDfKKSWoJ3tmbUBxDC1TUOoNXQNYEqXBltSsExEHNKtNYwkkZHW0gkIo6ggH
G+e7zbAiYgd6f4Os5i2Zb1CAxlShSrHJXnAxqSoD8cDyeXBtGyCq5FAmvaYVjfUXZpFRIlCjfVuYlZDdr1G
Z684jIn0FcW6Ys9eITZTgeB/wCfLTDkVDhNvdSEjyYn6DE9mmlk/wBqkomn67K8bsokuO7Le1WLsS7W9Z
WKZrlK4qioqocpe15B9H4XqqzCcpyVNNfRqhC1lEikFE9XPiAK6oJzCNUCIBC23O5LbiJd+vf3P23emUKiP
RlO2ornqMjEEfg61neTZSe0X6tM4qVRja6RhgUROwI0SpMPKBDfwqRvHeDo+EItGvijevRhdKlp29L4pt+g
3mKb0GaZ2rHcZ3K9w22lnLHulrUBm2LVLiW3atw0zSqbdgZBwKxSAD81MTxgZ5c7WZdFpvRCSx514Nk
0NfDbqKoIzgpUqLGlDSqlVBETRMmrP2nvVymoaDUTxQon8IMUtK57YQqZUgzdlWHsgoj/AFSnUCwaLp
Z9OR810tNTyfXhJQUlXz7rKQTs0Vv2q0V3ba3vuiddWG9KqUSLUiUOCVP3uXp8qHE90Jk9ccgOQ0cOsh
UKG9OJvVzi0T1pUOtaUlP/ADBoYpfWq1S3QGjabRc5d4Y0lzn3IquSnKO/HYnrBrPlaSoE8CedZ3mI9Y8+N
qyf1x669Rn7R2UbSrbLTV31t1UZu5q5BvHmWGihJS47eDaUtIcTULcQgoO8wBIUlYdCyUybvaZrHKW7kN
qkPh158rJO7BEtlEadcRzjK2B2PNkvh9Kb5OQKkcDgVM6KlHIqKi4enGDnYho2bO+3mGCh71JXFrGyn1K
5kCfDJT44MYJXTspM9Z5c11ePl+FKmm9WKdIqsZJqRlRMnycoualzShDLkZxn3KUNh3vPbuAzbzFLks4M
cRZcT45knJZQwVDqMObq4Pru1NU3e42tCG0KSlIhQwZun9M/Ox/sn09ctLeiLjcpKCgFHTFpunkd1MJd4TL
gz1ByjLPOLK3Ia5OLy4I5MneSc19clzcvkfPAPDbaJhrmkJZYsZk7+CXKyXrvT/Pzx4xSIa96BknDEmSTWO
ppnrWcDmE7j+lObw+K23VL64IioYJxllgnlskHU+f5uId74+bZstAFOtoh5KFpciFHv96Y5L7vQZkc7XynWH
2hhDa1ZEd1IzmTwOZifHjZThNiJxbydv8A7ZmS/Pl+PHG15t07HLmGYDMEsZ2Vy0r/AKn1Xr+ULawNt4J
RyXHvDORMzJvrgTcvqw7K+TiAduFpwq+J2cZaOdL3+oelzdc/mAp7u4u7ZZITHD6eLvlenAxGn42ibjegb4r
PLvDLThHATy1tv4TlllIufnSo5fS5udZPK7BzXM/PZbwmmI83LRxx9Ul+lTcekZfHsQB8+7bWxpvg5MmE4
Cce/k/pmV5dQefc1Y2yuccBaXM38Hp84NZI1LmbZJjZyjy9zZy2TvUyXAkHu4EpXCykb3eSFZHHh+KxxPL
kWXKVTaSgLUfUniM5yJz1jlyiRm8isQF5ceek95BMm9KL+vGNXw+e0LV6XMgUC+Wy2TjmfQ8On+Tvh
hy6raknKsFi8PVplPkySePZErIT52vM817P8w5bYqeN9amLBLzixleTjJ0vK6cXz8ek/wB94B59+zq3A4gogDk
QRl4D7ZtHbu50BtTLak4NQSCDoOQHqg69Lb5qEuTLkwb/ACkY4mA6X3+fDkDG2K1yXBLmZYtHMGP
K/Q8cvsx7nH5ccbJvzN0YQVGRGmokBOdAYldKMS5SpkMerNWd8fnxYhbGLhv4PmXDONJSaYOSfrhLK
yMtq7LzQkeUlHMcx/az6c47VT7awWwhbxDZkFQSpZ0+eEpIGWkGc7X1Ey4wgBa4JyXJbQ2oHUbttCPD
Mk8bN693Goq26Z3xSr4aqOWQSFcWRIey8XTy2bkJz4R1Q4jutUKjr6tcPWhRVg41U2fV8OuWNkhC0ABK
g7msB1YbNfd5Q5cddlzd2kqkyLwCPddquzZ28nS+igzXGhmOzm2sE+B6xos3ykVHqs+kqA6lUBwCyJcEMq
AJUO99MHFz+e3Xr71voR2N1Lt6bB3LU1KlOOw7ROKKyT8RVinDhyzxJG8wGIHdkgA2+UvwhaFm5e07a
Okp2EtsPPs1TKW0htKEv0rNQYAGYStamsXEpJymB59JL3modvj/ABd3j47RIPTRR+k9Pybfh89VoszCH1E
G+4uLi72ziDyW8y99v8OPJhs2Ya+TxY68bdZ0A6QPs/ttwUrxIJgg/Rz5gTlHPiPCM7Sxjf6scccRx5ebZ38ePb
z2p5iX6j0/Pya+cNQeXi2WmTUcYTIQ5NezZqx8A4B5eWXABHeb+DYADrHweTj1jjq12plqxqwxEcZngT05
x6rTGQUICiddBx6jWcoHDXhZ0/6G1DesuteOz5qJRwHmGhd38PEPwWfTN3tUR+xB8FmMPobv2JVr+6fU
fwCUAs+ebvaoj9iD4LeWb/8A8M3v/tCu/pwt9A9ku9spssvT/o9deX/cGvvtEXu1h37F5LMD/RWX/EHTT7qVr
fgerrZ/gvdrDv2LyWYGeisf+IKmn3UTV/A7Xa0W6f8ACVF/tKj+tNr46etP1izHP0sz+0jx8++HgDDktMQjOlj
6vf8Af8OvVycXLbyQLwHDkktOOE02AxtOKE02XIyepPpsSXGGHjtLS5kcOr1G0OX4Oe3aZHMeYtm05vp
MzjGCPwY97uB48bS2Tjlh6WPuY+f4uXZbxFv5m/j1eTk1c1vO/j5vD/u2JHMeYsWmMpBM9XB6fX3O53sP
x2gxQ4aw2fBbxYi/Qd//ALVkbzp7fwsW977H1fqB28ne8GHw2OP0mOzXyePj8+W3jZ/aeLD4dvx2jl8zGWdz
mcYlTpRbKkM3KlZ4TlETRQM1N9XBmRECOddcOueHJtsbzp7fwsWkjXYxj7Vn/ANu2pucH53lcR+43uv/A
IEWLbiXTIcvKjkiO9CKGCHH6nfRAADhjxAOI/JboFXXfRBleaS3ZLulKUi79TBTTaZ0LpBT8gpnXU7JZ5
TT2gw263CykZLF5M/emlIilAo72GMA6qhCEd7jjr1+3JX356MmgQhzcjvFSwjIxnmP0CIzjjAt1fsn7Fe0HtrvC
9Ls7P7spLzq7opRXVqaq9bsuptqjOQd3t51VKla51abxnqeKR/onpyHGZu6yY7k9SlpB9n02usOlOVZ0ovNkJq
g3VA+sEFE1Ca1YJ50pAb2CEYB6f0ojZ07uC26SVpv3VDvKINV67ItXpFPmrTlaQyaSkNFK0MDhWXgRO
mfnaRksZkJ3RJGEID0UQwCIBDDDEOphvu2F7F031b8SvXl4tNDY64pUupm05yC3zyieJCVbRRUihNgbVo
IDuKhnsUIgEEABBDBhiOI22j3ADdAn7ufr6vMO9h0+a9QTVR2jTtunijpVFlKkJZduLTjVShomKTBGJwV
HP4hHGGHZBgIgMcMQbnecuf8lppKdd67kU7aykBLZQScSVzhKjGfA6AwZO7bI7NbWU96bY/B3a7PNkr3
7Rdpr1au5i+ryfu43vs9V7O1T9TV01x316ULtpW69NLUM1alVDialLaSh1IcADk70RruP+5+0guL3yr/AEwqI
G0a9M4H+zn6qVHmVIqOoSJrrqrW9nknypC0z7pPtEIVIk4FcICApMCamZ4Oi4JUUIBEjV6Dfw/JRKw47P
mLqgY/xtUTtsfuuO7TVkvm7n9Xm787KKU9ZyE7wp8eNOFEX3IfUiPBmo7QcxWIqVOSoCYionEjR0Qxxx
QhCbxwxARsinuEN9N53EL2tQayspkNx/qizQRep3OSHMfUUsmST1p5sVyxKZU0jhGOe562iicIDLihED0Q
CIRahbp7kvhF1VVzVKUrrX/kAugJbBgZKMgkkQkSB1i1FtF8HftU2W7RNneyy+rlpafbPakU5ue7kXtdtQw/6
UXwxvLxZql3eziVS1AVvalODAmclSOlpuzS2fbG5U3+HCiz81VkO7JU9VTp+SlT8gbLIE0JEWRjDCMBC
LDAcd7txARhC3I2hveV53gw8LS0cQeoj4OomEvlxESWOPLhhzWeU3+t3irfeKuW3nqGL9BqbN9CqtRp7M
pTXEpyOqepI5RaTRIHFIqVOSIShw2mjGEQQxTAhAYYRwCEBAWKBlHMkkNFXYzqPOLLZtZKFSZdU
KmFwpofM87FWSQiE+TJKOd9adIYgq4HsBHjk3Bd163C08zUFxkuKCgpD2M/JAkhIEmQeUZcpN5tbcnwg
Pgt1zezNftFfmwlRf8ASJvxN37L7Wsqp6lveJpRV1f5Frn2t8GkFsFSw6I/NxEZVfN4CqVSEEG47HBKUUYTs
k5EUkpKcSAZ5aEYSw52TJCIYwxDDhiIb0cMBHEQw1aXsWulLccc3ji8SjAJI4aZkknL2DIRbiW0e120+2d6
i+Nr79vXaS8t2mnF431VvXhXIYRvUtJFTUFxZDSXSAn5Bj5AnLrYbhle+uyTdzp3PWgMmulNTFZ4bv7Nb
symsl0pIu2BfIpZ04fQhRhnaRBQTipM0EwoMrfhLJRiGMMIR22pvp7jnueW6FVMb9Y72lDTlS6hNdkE6fI6v
IqTVFoSSTQIry25S6XEmMt3N5MNbxdcKwdz+MgKkERzehOCEAAeaFuZ+6LPK7leQu3LaBThquY9TQ6p
wJ0pVVFogXWI5zbcaMJgzNJTRCGOCA9MmQxZCKHfSgDeAEQxQu5Q9EnXh4Yd4F2+lIhy8KXkMQY6
9UebYhyYAIcg20+s2QvE1SnbkOPGSpRKy0UqVCikSBiQnEIImQAmZBNvTl1fBVv3tRuq79ovg/P1O29yM
3fR3ftlVX9eN0XGu7NtXKdusvC6aenvCppHamgpaZ2lU3UNhbDzji0b8FsgrxXJ9x/3P7c76iO2qd0eiJmmT3er
MBhONWMVDqQ8YDzWFeSnICXCSezrcZEiIrSMlnYjpOXAoxZtDCM2KHfwRaVbvne5u0TtzV3QG77D
W+m0VaBpAbQYKZC5UgHeK9ErNxXlpkKEE/SOeREMD0MuKTvggGGP0usQTy/sk68PEG9G7hSrDAdX
Cp5h3fTZsA8XGPc22aIbpluh7xvGXjbyyovU4bDcUKnKhSA/LSlRaPl0eKU3W+nBm0w5MwjiihT4ZsYjIgh
358YAh3oBEOKbZC8W6ne3wd38kpKXA6VLEKhZA7qSE5kkCO6DobYvn4Kt+dldyXntJ2+vv7E3Mu7Kyi
2LqbhvK6L7XfG27dOa2guerYu6pq3WKOqpWapblS4lDDK20J3xLgttd6FIw/JmKP4/rN3gPBwCHG3UtqAx2
vU1ivWmz0IAtM+oDScLGdiUJo2SBTbDrSDzfW02I2SMyjxQVFPPGyOdkpso9LijxlRhMhhjtx6txjvVOm5jf
vZdf2c0kZ6LzfYVS29LQ1w+oEUyZIczWmpZo0BpKgmHsU/JRYb6CKEYcdQCAWeVD6JNvGD/APVvpR
q2fPS88A72bYeKy722Yve961NVQsoU0hKEYi4E6Tz0PeBGvA58NH7Lvgv9sPbFs87tTsDcFHeVyN3k9d2/q
r7um6nBVsmnJO4vGrpHykpqGjjCAkYlQThNlIv7GD3E7eBL+ZEn70YMkH5eFe8R4xwHokbf7YQww2QjZ
W2WZoHciu8s9vHVxAo9QairTY9NGqbdDiMgjNtto5dIZrKQzbgcB86eNzN4KWmyjamoTFA/OAIpk2aMU
Qi1wD0SdeMAA/4ONIxHER3wud5jEP8A4Q5trw4sQxDiHC2he6V7vRW2u9z6pNO3PQWnKIjq6gzTM1ST
XO6jJuSKQ8EZbJ4SjUBcBijjIQwgOUDDfCOAj6UY6tjNo3V06rz/AL2ZMle+DvcAzwpzOcZJEyT1i3Rk/Af
7Z9mwjaLtCuWjuLYi6y1eW1V90V/7P3lW3Xs7TqTUXjWUlBT1lTVPOtUZW43TNsOrdUA2lBNknfRQdY
qYV13UlRqFSB+tqojMM3fKOJUtyNBVKq6TCqJBp3RHU0DpGOODPyQGyUWARxDCBuAIsBALP99wO
AfyHfc/vSekCgaRvIscIsNPOHby6ww169Q8VuR1WOq5ysrwidh1JKIRjRZFIkESRgybkjmsJkM7Ewbij3uAG
A1BHEA8w67PRdzl3dOul2S4xdloM2qH01caHTOmZBtJq6ruB1llRTkwKquZA4aLE5MZOEYs5AR3k0AE
MRw47WN43BU1tNRUF2JS8KUK76juitOQxFBJwmSASSTmZBOVuW7Mdh999ru3e1Gy/Yi2Nr7muZNZ
W3ded9P0ty1T90UtWxSoryq8XKNCA8mrpnNwk7xBWoAFLaiXaF8zci9z53Qp/tep97mgMmqr6ZDOBgNpX
jqDVFoAmNXTao49FiSZD2bKcdwW1dUPgePkJqjDne8CaEMMMENPud7jtudVwKqKtWi6fd8L0rqQss1Rp
+pL8mo1U3VnLRV1NFWlJJFMer4cSX6dRbqQdiOiSBSiiKBDlhCLAUGQ9Em3kQw/4OlINXHwle2P/wCxs
D6JNvICAh8znSDX/wB0r2//AJNqxOxm1SWtxuFbk6oNQkJkxJIxHj68xbq6vgB/CYj/ABQusCJKxtbsrvJyJVv
DeBURMqw6HylUfdt74t18hufm6GXej1cqdFK1T7stUGxJpvPcJCU65i+tssTqShQpYxQz8/VSioR0bBk49/nsE
QagjisyI9DP7n7dS3RK9XeApZeyp4bqUzGRd6kPtrpJR6PJmzk50dEVtNuFUE4y1ttnzgAhq5shERP5RNCE3
EASxHAItXt013Rt9Xiby14dwOOmzSbyhU2QiklEsmKqyYLo8MtkN5DhNFppyMMpFERT4VCIRkQBhEIY
RAHp7w3BW/W+rgl4itdS2AxGs/VB5UYlMY6nOtQU08mVIwvlDccSgXFFxiiNQnEuEgEEeMOMYxB6bf
Wt2LhfpaCou+7VKXXPYQoFW6QlSRCwlzQ/JyA1zIMTbmW0nZBc1Rtxsh2Y9md8120m3VTSKurbC6r3V
SUlPc+3VOKgV903debzVNQqoKb0Vzd1Sqhxh/uw/BSbOod1v9D87lVdY3Ny99eGohd3VmtVmlNJzLmYrk
n1fq4tyUdWBcSCYnNDLb3UUA6GamjUOB9NmAGIDjjrDnM+kl/28Y9/AcPjx7vgt0IN243c+jq1uV5C7Yop
SQ4b2t+KiqSYdVO2WtBPbtB2OtrclShdT0VTAnjkCuukksS7RZ4waZVBMxrKsKUj6MiWuepDNhhh9R6fK
+uB5h3cMMdfhVs0K5tirF4rWosrJRjklUBKYTMEJkEgnFMzxtw2+bnq7ivi87jvMN0943ReNVddawFpdw1V
A/uKwNuM42XENKBKHELwOgAoJBxGYiijmdzz7mPnjxW8DDBK9XHv/Ly8234O5aDFMji4/i/F3Qt4tsO8
nh7fwtBt7imYbNQco7fB+O0CZvP0e3x/j28+3DXbxlB9Rzc/J3duFpCYYD9BAHiDl1Y+ffsbzp7fwsWnyx+aQ
MlThGGUBgpNLGZQmSpU8XAwUEdZsmcCIgdANo6QAdWvDEcLb63DN/FPqDv8MpnzX7w5ssjhssn8Eo
J5A6Zz4qXiKTSwSyMc0znpsDm+xAoAExCIU/DFT9NDiJn0oDjq39uD+u1B/dBr/wDVli3Qey8g7cXRnn+uh
HhR1XufDlFtI7R4/UheJQSMqLPUZ1bMkaZ/FmZjMzoBKxiD7JKW/dMXQ/8ASwopbocXLvYWn/YfJbnjoP
skpb90xdD/ANLCiluhxcu9haf9h8ltZ+E5/j7d/wDu9Qf02qtqnYn/AIp1n+8V4f0O77b5WLFi3nC3YrJf38u0E79
98duYdSyEYae05H9CLGanh0Kk+f4rdPG/l2gnfvvjtzDKazI5VOqZzv0HAZqyu/wbScfPVhtC3b+xFWK9b2yi
LuV9bX4W80fCXTj2eudMxF6vcJzNC9Hvxm2W83ygwb+Pi72A7A5fjHv2hTJcmGZBHvucObVr+AMQ7lv
UuMd7AHHMwDHbtx7vLz6tlpeYMeVGLDj1D8mGHjDlt6Y0Aw97IdPLW3hhIWVyoqAE5cCMuPI8uWVq
+XlwCAQD6gZY4Ds5OTjAeSzyb0NtejqrU5EvHUQqhUR41BT6cw04eNPBdyuqOQ83EZxwuVJcKEmrKwd
UFGFCA6iJJ5JQYoglpeen4EuEYIw3rNmVBkYN/FHvdWAauQOTuhj3A4ttnDXoamoie2L7dTWEqKE4vNq
dQhWlIReIOp1NfZDmbq7mnJnyehKLhUAAeU/t1W0PtRu5FdsXe6naZDlVSNJqmFAYlMJC2CoNkAFEJaO
JSTBClSOB6r2GXpUXf2k3IE1S2KStf9GfbDhbZf8ASUuBsuozC8CnchPAGQYjTTdxWbIYO6X3pCJGCbK
KOeNjPqCYYhyckZ7tpg2jSpEWixERxWiasOI44xbREcRs8Iv1Thkbi5X+dDJAzk7h6rNyEEvK5bCk0jAAD9
Fq1hx4AMXOCJHohPc370dY7wzTvH3bqOvCtCM9KZEmC/EphSdMORuOloHFqJIMmW6JuWfiQXEhqpV
OgUUwIoUxTRT4rEafpJMiFee95Tiojw3Jms1KGox3G5KoLFzE40EenaSRnTnSpPCKmZchLaxUlCGIrUxQE
SOY4jGM0BhxGERC3DNpb+o7w2f7P2W30OVF1piqCiFblSTTDvCRObSjGWuWlvUewmy1fc+1fa4p6jdZp
71fLtC4MSW6ltW/UEMqIg5v5kTpBBmzK30Miw5z33WtNcJktMPFqH3ea7uMrMlzMhIQVBYVWFTcTP17
pHhu4U/Hi2jqC2fPRi19mvbOr3d3ub04q2+mDS1XoEsVOqk0WY5FRrplSjj7eTmYpFLfESKfT43QhpqIyFeG
BvKYzEoQWz8caYoRRb2FQv0MnuX15S6i+bxN6K87TBeo4rPanzYolS5mPeUVJvk0jk3RE96hOhVb5E5G
CGjKC8VaiajApwRKqxGjKSoEKYkCmaSa/wDoraqyXVDdjatpaMvCslqL0mozSabvDYGCSauk2ycfa+hlRA
YoScKeefBwFQgI77SonwjEIhEB0G+apNbebjqVYg2BEHJUZ68NSfLnbs2zlIq7bko2SkpLclUjCVThB8NY48
dCbK7+giJn5YG6QQYettO67q/wtXb8Xhsk76LLMBBuy9WYIvVzaI0AlyR4pUIs0M5w72seIbKs+ggoQ4f7p
BHvxCOY07r3S+TrrXfDy7baibvjdQft+X0SY3LqFOQMyXDWlo3cWuZVpUmIxJazXhZgq73eRorDBFFGQ
ZrIJr7jUw2xwkYwAIYo4d9UY+/jjjMT9sfZbYLK7eg5dz0nUuu+VO3Q9/o2avO8iZn0vouJoqEmeSokxVwBd
a6WCKCEQhqDUdIFNENYCnU1TVWGOKFV1pbejZt+F+O6NvNQy7qJ6bxfrxPrXrD4OOz/ADpmsUBuxql
3S4RTuEugHk+hK+apUwSIlp09JpBd+hp0wlRbVooYoBCGFQfTRTYT8yXirKptQiAIphBTjgYK+jXfzdF0e
LiC6YoAPLqrC+vj1Bz2Uk4nMURnMeyJ/CxZ5VuYpRGu77ijc/WmSiSI5DIuFMarRZHMTMhIUnQr0nCqzh
E5ETwEBcLrV1U+pDDEGEZ+OIA3wYw826lnoh7dbit7dqV3WL3tRXOWV6lJKo4KKKajvaBqaArrhOFUY
ZOmIBMbqGhiiRRIaaoJxDhSlQ4KspahWQFVjRVlPJ5QJkZEu7HXKIFpWagSlOJclE5JDNsM0ArnwkYSQj
+hAQxDiEBDFytueHoXndEbxb8u01aq22WHSG6m+ylMK0qVRp9UGU4XSsUpXC6M+SZJpMxnHnIvFX0
5GsaLS0iW409IS0aYdgjWYw0fEkxYwfpez8bFnu/olpkN17bilfXhcCdAcmNBvU2e7cnRShinpThbtY2FmqiU
EMQLjETNHk6OLEYhTDx6HeiEQiDJb0IFvPyX8gMAx7+ZdfrflceXO2GIDx8ne49dnYvor6+XTOhG5e1Du
4n3Sl9Gq9sqMhksNkSzJac4JzQbr8bryqA9zaPvxPE2slp7ahbulBhwF0uRDTIBi382GFp76EElwS91/IQQRYx/
MwVvGbgHHnTDAOXZxdzwN2LKhejEZW/vd3Coo4d9AXoRWmdq5QfjPhHwB47Kz+hx7va9d6k1XILaS
XmT6g0Su/VAOujOgPHZx5ZNPw0Ua5wcBAjC3kU4S0YQTg0VDLORCPXgFS2sHoni5JetvUXkrnbtu+Xc6
t1sbrGpNVBFdyxTdsA4i7fUFd4Nk4USzYa96cUiBQ1EEOPqSwctli9yfhq9KctZk6p9Aaw0ZIoLUpcgtZQqgx
DTPIukgkwuQpiknDeIrKgnSy5SJVAMNGwnk8AwhjAba9Wt7y+bvSumcXCTNQhZQ2iAInukKmDxz8ollC
DSBwugKyhuM4mJxT48MvVZvx6JdLUmO3rgLuKqLkRHbBSmn6gqN6WlAttxGb2duQmkKZbBFjPozrUD
udYxJqqIRJYDErpIAKUqg4u3B6m6pS7cxKANxVIRkIj5ypDtS5ZmMqJw23XlUdzOVvKZyIn6UDimiKhNQ
mAAgIAaAREPSDZsx6J2WEEtfuYSMQEzKW3BSWn6C8lkosmdFoTfOrzlKFDThSYToQgIaXNqGoADRS
OOOuzlXcEC7jTNzKo63nM6jLyUme8a2NIFcxKNFwlkW1V54I5FLKFjQ5QE9LKFISCdiAwZMtsERitEoyl
u/rwDjz6HFJddS229NPu2mmEbzdYZDylOFZTigRAQeFQ0FelVBnLuxkI4GCfDqLIwX8kOkTLb9arwTnLV
DPrahpBLQU9uONeSs8cGnjnBM0bSiXW9F0cuDpBWUFHrUlZmfV9lmlNZK4VmvEVgXlJ1HBUHCXlJ7S
PqiXKzjLJ6P9d69WfHDmllD21VR1WfwVzug3/Ilyo85lUju6PGnUS0smWtLcFUzjbcikgK6VnquZdufIIIEO9
XTavCO+Uw0mmgSlrWEcMSnZjPT0qTJqi2fLFkvOFReWD5qYTldap084qHDhvNNfYPvTjrHC0iurHksUzF
UpupWwzuy06w4DUL/bWjve8dMoHU22DZ6kNReVQ6z8SIBTIKgn5Mwe7Jy1EZ2nqe0HeCpDJjOKstNkz
McrnPd19V689+LwW2IL3e1uXIGMm5EuNSLh2OcwnyNRUexOPaPxYcVoqMvGTkORLTt5lZXreoS/nxbL
Ztp6cnLyhJSiawqKp2X0mantdGNOM9J4+qzZLFP1/tip20qtvGqSvFAMcAk5aa8DHP+y3ZruummwBKXSom
JOIDWJ+cfD3z0/djbqEy8vHBhHJ+t5oyJG36U9xeXG1AS64PxDmenVVQhH9BH6Bt+m+P4gsuM07sZZ+JZ
yOe1KmGZMzpWUJlacyPtsM0OvgfcnPxW1drRcTVUOYpHG3AYUs3lZ+fZ641zTVfBNP2CqFG6dPKSe5y
Kd74MxTVNFcaTqC0Smvppz4uobCFHMkp5Hw4T68p0zsXrtq2+/TOAp5JgmBBnI/UPAWxFQu+09m2tE00
+tZ+iKBocqXmTep84H6ax2Y83FZWJv1805mBqA4Axz5WrJzcv1P2Hs1WQKXKXxtMxGpQEC8mAvN6b0
rIY5n5hrDvYa7ZgpRVw+TUJMmMz/cpU3V0nHn2jYrWG1s71pMjoOJ4Aj7RHqtiirSXQzUd0+MicuB1nj+M
2c/0heWk8jvI5kGU+hy/WB486Hvavx2zU6XROR5fp5IzixiTlRzib0jEOy/D5jbT65PM4YZhHHHLgziVrl+vyJ
xnx6+TDlHHjtvhXBlliLbMxzIC/U8nbM14+fF5464JLTgSqVN8NJHnI5+Nr1am23W23M95oo6JmOH4gTHjZ
Hq9lWVbhlkE1qnVDOVGaYHqL1+SHurlHm5O4GFkxomnWZ8OCCdOIKEBPP8AshYPm+x864/bHANmA
ddee271WnQ0qdyVZVOZxKwNGMZcz1+coe5Enz7lsOU7qIyVxQMqtVHwYZCUXK51KR22qFSJ7NyWPZ
ath2dx9btFpWzls4wKhRhtouZeGpGkDzHTraTvcSVFC22mR8lxagnFEaA+vifvypRu7fOMKkic83CsTicyaW6
1k5prIzvtvMuuHl48bLDU3Z9HC6PJTYEpPUpxgqXKn1BUIZY9JzMP8yHn5Qwsmyj1i3Pc4mwJUF4hTRH
DlTGdGOjcaz+T1VmaSV6t63Z8oiUNqHawetWYB7ZBa1Yq4SWMsIhqlFXTFaW84D5ebKY5zRc9/in9WH
DaokG2x26IppEp7Y9tszP6Hw0bZ55q9mEhamFlP+pHLiZnyPHWc4bL12VilpTXNhxsiUhYUSctMxGpPHlxt
r9u1t09qU7ZjLrZTcsXINdQfCelu5DJ9ILk3AsJawTSVUqU15kCiBTR44Bq6gs3ejDXLihg1BxDxcodzVgNnV
26IP5NqRufdSzMGbnICazS9ZKmMrnE+SPDxHJlOcl2WbDn6v1WapTZkMIjBvNYgGGHHy8ndHAQ1Dhx
W9t/B6q1VGwW6UVJWxez7ERJQXWmajFECMKnTM5HDOUwPmn8LKkFP2nNOJgpqrjp14vpKZeqWCoi
TJUlKfUIJyFo8v8ARhv+758/HtHkxAbEeEG+j9QOsceTHm59my3iRNGMN9yD597Djt7maoY4I/onJzYD3O
Li/F3pXdRj1jhpOvHPlyt5Wgh3CSY4gzzjnlz95tSwggmTId9GMYDr1ax4g2448uOv5YkmGCKOaO81CPpOL
DAeTj8AbefVLy+kxR8w/Djs1d7Zb3MmwRTN/BGO34sAxHZxdzntS4e9in1R0j8bWKkqPcCe79LhwOnLI8f
VZ1J6G79h9a/uoVH8AdALPnG72qI/Yg+CzF70N17D62fdRKP4Crv9n0Ld7VEfsQfBbyzf/wDhm9/9oV39OF
voDshlsjssOWz11/0Fm0Re7WHfsXkswN9Faf8AEDTX7qVrfgfrpZ/kvdrDv2LyWYD+iuPzP1NPuo2x+Cau9ot
0/wCEqL/aVH9abXx09afrFmOVi0nDEAQ9zx47PPmxtH348gePy27FbNoti0tM1CG/DeR9/wAHd8w2Dib6De
8/xcmG3xc+OGqxZMq+j/xC0bGDm8HyW8RTIBDl+LwY+O3tQLwETEZbOyZ7JSS80Z6XNy5GcJwrng7cd
SdneYDiG0nhaTxg/t/B8liyrRspB9QPh+W33LSv7Xz71pWLeY6/l7+FoNl4R9Mez77FpzLc/wD0rVqS6HJJlQy
5DgV5UiX61LgUjsqTIw5IojYxAPPiHfC1v7+Hl8Q+S1QJIyypy440xKPqUEsMnNmECJk7kQ4wwJ6te3DWI
hss9TM79e5p23nHPj8LbRKirctB7ROYxfJIAIGfMWltXhW3OC+xeL93tONMNOOU1S7TuJD0QnG2tJUhJH
yFhU5Zjj4MqRw7PmTzhwwcMjLyWXPzc9ndwAN4AAAGzDAPiiFVdTTcoKeoniOV9dmEZ08plu4BWGIA
7wBj3rTXBZ1fqacv+IVX/wDB9jgu6tYC21+Dl6wqYf8AyOPnts/+TrxkAU74RllhJc4ZY4B58JkecJq+VNVblc
3eD6axxIHpiatAqMZx7xe+D+8IdxqKxiCziVK+8beDS+unpUZQ6tqpwrM1zZE5QUJsmd3Cxs4Ahz6/htKkzy
gnzY55I8aITsmErKETBgnO5dYFQEMNmPEOAY7bT3BV14Y8GnJ/iJTx8GYY+K1DmS50qZHJnQTJM6X
0qbLMShkTpIfCO3z42qmmqqYIFXvKdpzNJdDqFkwn9kLYy9mQIyztL/K9RU1HpLd5VFRUU+63b4efqKin
w4t6UPrxuox71WDdKQWyVQVYptWJrjcRqVOkml9WnSZksJc0vPUTk6RNwAeQyGrjw2ePGj+k/tfFaMST
z6jNikppBQPzoJYTJhdPKmjs/N/7z8HHs18tqjwYdX6l3D/iFV/mVkt09c+nEyy+4PpYUONRlq40pcZE8DM6a
2brb1VWuYq+8n6xaVS16ZUl1xlvfB0JbRUrS6j6MB0I4hFqRv4eXxD5LG/h5fEPktWOC7r/AFLOD/Eqn/ML
UWZLycyOCCMI8nMGV60EjvceA93DHbsGyHaeopyQ+w43HySooQHP/d7xbeP1eqbNMqaqcfo7iXwn9rUl
RExk4AolOvWcrRyxmcUmSzJUzPLGZY4yjEiYakT5OoQ15mGHHx7dtqzA63HBFvgcS1FzRqR+KEe8JrV3
sLUUoUOHpmRIEzZ+cErK5uUKmZ8/Hi7EDDw93UNp8W44QHDg8u95IUxDwgRELZYZqqhoOUzL7rZIR
vGkunvgglBhsidNDn4Wl099P3ZLVLert2LBQ6GKapcokhbbZbD6m21padWpJAUFoUFIQlJ+SDaaF1OSKLf
C4FuHbgEKseCEObegZwHv44WpE8zOOz5xk2ZnGTM0emGDE3LTpuOGIiaNYDybMMcNWNquZb6xNlk
gKNZxlopZTJH8unqk4DihnB3AyV63w5mSAlmkIkBx9MTxxEMLSnB5yfqeWv8AEyp/MLO+hXiqAaSoOn
yipRju5ZoB55c/HNFTf7talpNbeb1alL6qhxFbVpqm3FqbS2VJadqC20pICgjdoACVqThMm0qVPGiBjOCRuc
TnhiMqeVnmCs7+EloYoR5hEMQ742qXChx4eyFc27dInNoa/dPw2o5kqaJz5hc6VnkzOOUzc2WMSJ2zYAG
9Xg2jiG0BtL2iKdcaUadRcbKC8l1shTZbWzhOEqIJlWkwI0INpVJe14UzSlUV51tPTupeW2mkqXadpSnt1gfD
bSw1jlK8wiTiTpgE3CDpcePshXB5tIG+5szm0KctrijBmRtWVj8mfOwEnOUFA3IncRYMzhh17BwiHu4Bjah
2I5kfq8PTd3Z3/PDHmtkLUlOBC3N3A7ql4uR1gerL7rPvXxfNQ2pD173m9icSsoerqpTBSkgqbW0Hk7xC0yh
aFqU2pBjBzjzJe8jjlzcpBHAOSmSpmHSRHHZjx4jxePC1Tkry2WlZuVWlSVJketF5J49KlScRxw30RoYseTX
q4sOKi29y5s6XlggnTIJZiVkpuT+jF/cuPi2Y4Y2yFlKsSSUwZgER9U2hU1RV0a3XaOpeoX31w87QOvUinG
CW1LaJadB7ymwqScAIT8WYtX+FLjx3guNZj6Xkw66H8Me4BvDDbq2eLHwLncYQ+yBY1ftof5+LO8A5x
DHwWoFixjPIebnT9P3y5Zz/AMtX1+/V8f8AxKq6f5zpy49BafnHDJiZljM4wZnTMRmzzE3Lz53Pjt+DZttHL
KJwjhGTOHCccwfXJBoyS5wwAniA7fiw12pNver6sfAPlsYgQUlS8J1KThc69+SSOkeu1YH6kPqq0uvIq1YZ
qW1LTUKIx4nFvSXVPOEoxuYhiwqy75ipTTUZiZMnT50ydOMdNmmTEwJ8+dz52He5AEee3zKwcvjDy2p
2r6sfAPlt71QhzeMR8vnstkpQQEykCO8BHejSYPv9bZU6tbrq1vKceS5vFFRVvHXXQ6p5wuBxxThjCs7yVa
mNLTgzoA+PHZ8dpaOZ3gHiDaPf/FaDvx5A8fltBj2B3fiGyMuZ8h99kQeR8jYmD/bBBjyB58/mFpOKaMzf4
cfL4uPm4/KNiZMysXHBBz/Fsx1a/FbyIbyAIt765zj3dYc/jCxlzPkPvs8cvDifwj7bfI/Uj3vhCyiVwP19+/ug2f8A
qyzZOwY97iPGMAd7bz+CyidwAcDD+He7TzWEebHTGrZjsDj4rb72XqH6u7nTigzWZ58KOpB8+Jm2gdpK
/wDoleAAnKi6RFWn35yMgbLHN6LfL9KQ1CPzTF0PZs/NY0V+Pl5bdDi5d7C0/wCw+S3PEbfb+ln3TN0P/S
xotbod3LvYWn/YfJag+E4Y28oDy2doT/42qtqvYh39k63hG0V4f0O7/vtvlYsWLecLdisl/fy7QTv33x25f9NJscd
OaeQRiG8lspreHQiSHh5MOTbjbqAX8u0E7998duY9S9OylMaczd5/yGaoY8Y/O2kjxa/B8Nu3dhwm9r2H/s5
X1tfblbzN8Jh1DGz1wrWYLl7OCPok0L0QZ0McuHha8JcydDvMIPSc3jx1efgtNBEYmTYI4ccMOLXq8A8g
WhGJkcvGCCDDkDlHiDb8Pc4sQnyxzpkqCOV4dWrZqHDHH4tQ7cLemmyjIKVxgZEeGhkxx+3O3iR0nBi
Q2FEjTEJHmJ95tOdNhjh9J6bARmbAx5Nevz59QKtbibSFVrPuk9ACyfOUyCVS8y4KzuhQSDJkmZLpLGT
MEgsZNFMYYSDgdaw3UFXIR9LU0k2oJcwQg32CUc+dNmz4JAQbNYasdgdwNgY7Q1+Kzu/0LzQOOSiX
nrzisXmZRXWG1Q1omY4ACICDbKFXw997CIhvgPnFtlk8cdQogYAIjjbSe0W9BdGx98upgKqSLvbUtWLH
vMKS6AQc4JODQQe8MyOh9jVw/l7b/Z1l1Kgmnf8ATqgNyN3S0bW+Q4pWhDqwGxoATIKpgqg7rfutqPuX
iFRiZIpJKrY7avKDvEq2Zr8hYEKM2WYQSolZwGVOJrukTQAoOBHJwEQTQiihiOCEYjAGG7Neb1I0RuP
1FvlcDBccLBu8nq7AwtPRJIq0RFnQu0WyLhFFUMzCPWQhUNETdu+0dDvoYbMifRHFZ5dYt0RWGISOlz
Tdu+UubFNpMnLAJfhOsljj7dQgIYAB0YHWjp6pDhjDC3AhEMQGzrndA8Je4d3mYhnZsEvc+HHCE/HJYA
FH5OEXKG+wEOYcQG3mG+bgYu65tmKpSVekXgVrqEqWQYUWSiQUjDCXoOQzSZkmbe4NmdrH792l
2xuxtxJu65QlF2/E4V4g66ysqcCjvZUzInUKgaZxdxv3Vls7rPQSo9XSFMYaOOql1YFKmTnp5E8BfM6Qn6B
bzjabpBXhQWzCBNwp6wblARiTQjTlJFUIY45ogIjy8d2au8q91/dTb6tK3AZVj0orXJ0v9vH3AfUlVdXWRV
7CqbTMnFU1ieWj2gXWTT1dSUBEYphOMRiiHHFwH6DevNyKf34Lyd1tQOzJKHeLpCXfbYKTJgRSJz/o
UvmupCoCIDnaix3q7FGYID6ltjiIeltcPo0q67wRvMXWb3yInZFOrLTBwUYfB4uIhIB3UhVeEbcOmw4jqo1
XqaTgiDals6KHHfQCFtQwgPOQIK4TM6REHTpGUW6WgQ03JkJAkRAOgjpllofExnlX0EHvxqJukwxhjHw
Sur+n5euleNXeGzpikFwcui7rffN3SupCWQkxLVHqJUCoCoHpheIU5rorGSVmtbzjCIAhT4lJbgQGgmH4xgjl
Jzdd0sYhS1OEbNcfQSHpqj7pAZyORgMM26vNlS+bSleMe+GGHgsuF6J+3RWK43ucrpp4yV2FNrlfCmK1D
GBm5oS6ujMg2mBFWp7lYYd7NhBNaB8sz01QIxQTEh0v9vq8AgKfEINWesmPuTm6ETN0i9EyXwK2Ian
MUaOse55Uii13sQm4kuhOw6z0eJFF4prEIYKiOk04agiI+nDhITSxHepsGCcHo2H83PdF+5PP/hhfFsN+gw4c
N1Lq19xbUnx1Zolj4wtmb0bHMyd+K6NHyXUDweCsjy2/D542Uk4TMTlFizMMoMcyI5BsziUY1zPMMO7
39dn5O5Yei1UhrRXRLmd4i68jM2k7balGbt8iu7NqWYNqDbhbaA3adJD5djIWWrAQOIZ82TKHXSKa50uY
jppo+qpcKvMToUqbiKi3oSimtVbhVNr5hm+q/khbqDdSbt5AxT8nRFtHiCcecVIyVSI2aWV4aiAdNlE86bFA
E8KcMccMG+BLAREBZZU+xB7saCKDCAXi2OXZp0piG3kxDHl4rKKwdU+38LFujl6Lf3LSldQ7tbg3TVh
Jc9Cr5Q4/T1Cq8dLHFIyTqPSFbXUqn6REbSDZyIiQc1PF5wN8+lKCYCZlWvPcUCyCnFKR4kxAf0ITLj/Je
06ZHBgAXX64SxHuG2GPj17fFjZ8p6IuHDcVr/npd9+Ve1dX/pap0Hd48e9ZkN6EKlf/AEsydOCDDG6/XjAd
uHXWmwfHhhz2ZUqI69YiygmQc9Px8rPod0i3WIhue9SKNUwgu4vWvDirM2Xg6EuFpvhrM6UjkWcZJlVU
FCJyFYwig6tKRwnAihhCGPeiGOyW3MrdcWvukz3raxUehbwo2q0ObtPl1amOd4N91SFcX6pPEiWTyOgyco
INGi1I5kxQGKIFKE4TGWEIBgKRfokGZJJXgLuU5PWphN9LVA6oNNlJkshn5ecKs+myacRpV6kmZiQAC
KRCJ/fbYRHDEcRrvoblHfyVXa+gaeMhvGk9fphdvX0FwNsM5IqQmzdSShlLBV+nibcJkySej4e1mGFtIbv2v
/VW7dCwlN3NgbrEO+6dwHfiXIOMA5RlwNkuFKlBCCDlmmeEZzrrxyy1jWydXoiwwgOndFXHThRaxIsp
H6L0iMEKqKDkJt1KbUg0Xc0ESWsFDIjAtRQxQifjUD4pWiUwBDSkOG9BzRuE01bnbnNTg24HMiO9SUa
k12PzHM2zJM+hqkg5V14GygpBoliQOEpZPeEQiTw3gZsOGO9iihaN+icTDeMbqSspq6Uz6R0BaLGpUgwV
nziQmMHhmom956THWOOfhveINWFnd24PM9uMvcwLu6c0XknvpvqYVAc5BZT0rQeQFzP5xq5xBNpWr
MzrcPGTaFHCAhqIwjxWl0N2OMbQXjWh6U/HuBlaSolx4MgHEVZITu/kYYOKcotFYUFO1CIJ0lXGMjoR
y62Tnvobt9W26lPI0+fFNKUVOVl8tVcs80pkFn419HtAkZPNppKqA4j55zECZ8Do9dYnEmglurMjoI4teGHe
2ZONdU0GnkJMc6XLlyCpfKzPPudzWFl9d0gvXIjkQ660cb0qslPXInvKoDINGC6Wlz2PUIuTdBxHVkFVdn
XITqGokc7UElPTgS1UeazctYkqXTpMmQYgky5WPl1cfN8VnXFrqSy45gDqpD+JP97AaGmEiciOAm207P4
2XKtbROFHyVwYVpPHKCZMzyytebiqtAXljnhyYWSi/TczlmshpLH3Xx5jyJ+zVja3W/uhD8pCY+cNHlnJa
PKMZXpRolIzfqM4UNHPcR7+ec1sLl2Orri0WMmVIvBPJmi5qUTVCpqeROasc1N6+75jbPBehbkV5jznFqR
A/wAhURGRypqYhzc+cbPUEfETao3syPpueobjQ+t6snqPartuj2k01Bdq04qkpJHNI5jM59ZiPO1pU3hfYSDR
bwnKUyeEHx0B4fhv1cFv8X067Kxlv0ycFE5Jp6PdrtI1KfB90JZ1OP5q5BSBASJIQJkFIFc2QVFEBGEVQog
RK4jjZVup17O8VStYktu+lQeYwGxn+SQXQ014q+EqSsfSqo3nYi9cGweTiPanSXXVVA4oaY1pmigSA3Oe
4I64a603dzopoqU7pLSd2lqgzS7wACKq8HAjGs7bpQCZ09pACAHihQ+CgoagAmAAAarOgbxDLgrxTvgwQ
4FqBk4aLzVSYuFetUnMzRw52Xjz+9nNatv+n2dRduBllKa4x3kkHlnEDXInlla42Nd2vrL+BqC6q7OJdSpCY
gZZzI8fLKyQVfG6iuxsQP8AZk5PXkdYK5U+ro8otmJzPCvUip1F2Ge99k/X1112SXJmJzfcE7XMzYTXrf6Ti
PLx48eofItAWuplrrM6Y4USpSOcYxxml2vUGjZeaqONuLDg7D4UJKstjpBsHuxFDR6dpRK0qJ8eMbJTvRD
gmq6wfggyMGddK+XjDlx+PC2qUJCWPRXCFGDCzkdORmfPTXhber8YT6Yh+lzTIlKRA5HPPly9tnG25Su
xKVziITOHTG8ypfJF5k32wOFfDq4u/ZaW9AizjzPOEyEEyCMxN9bglceGvvefGFmte5r1ALNNyQSZ07JmS
+bmis/6419S7Pl7tnWppalvxjkFLOS8cZgr0qZlcv5OcOLi2W1dxO6qHUCQlw66ARyBGfja5dp3lppqlRJEDux
plxOkwMh5mzOrdCCKrTt9FkRb6e4TAZ0goeV9ex7LXlbHsIinZ3o/9tlXXxWb8V06Magzz7tIEFh1fPcYSzTf
Jp6pPIppcmaOE+qyhLs3sQpy9mDtxs+0vqXZ6e1VhVXO9mw5T6qqFS5Q+uNual58m5mVJkygt43oNSUCR
HMShT9qeayMhy5fdsnHlIsTfNaGAZWZxfTOT0WuSDhgn2IqGyi0S0fn37ncmI223Z+tu+kI9LQToZKfDgQf
Hp0ztQbSXNet+0lMm53pDHymUuboufJ1VJiM4lKp8baX3C6a0BrrXKg9KFi72XQVh005eBqvCOY0WeZ3
Wdr54UdCT/ygRVtOdWac/XjRGy2xFRLidXbudVFt23VFxyIaOXmqBVUTzE3Pp8hv50TJm0spn30iokR/atV
6j2WUyuf0Ou33Z1RzuVhlqgVIfTkIZsqVAeE1LInpyOTNZ4US0lJJaNT0VD9sNHp3bXM9XLbd44y+HhxK
gOR5mj5VPVJxMvnR4V4cMCmdm/2u97xTNFdWdZ9mNtiv7aK7nacM06miYBx4U6ZZQPAT5m2s7J7EXl
dla5WX0p1CF/sIdK4MA/LkTJGZwjSyWz0o+5Fjc+7x5MyTzk4Xp8Xe807LlYGDigz15HeBs1mmfKSh2CU
Njo/wWbRDNAZsMXGGID4dXi8ernt0UUuhLSFmvRqwE5cCI/GusIKyXH1jN1hLOI5vWH1icDHv4256Lva
Z9iO51MJYg67MZ0OFmqf7oNtdOJBoNoe4+bUOrVbtfwa779JoNobsC0BTFczXtgQcTbjKWlpw6gNinSSoE
yXIgYZPkz4YFw7m99l9oAlZp36F273VHgtoiqQSrPNz0hSQmMt0VScUC3ZczHfwY+k+Xz7vFYmR4Sxjh8
9vJs1eW0Hex77H1eHnj5/DYmAMuX3dXP3/ACY7LeonVDAU+3zkxy9dvFuAFQUCeECOoPmbSJiWIb6O
H6Jt1gID3NYhxcXisSyowhvxjDHDUGrAfP5Q4rfIZnTPT4c/F3B88eLvzUmfDMj3myDKc2zDxc2Fqi01RWl
qZJPOM4n389bOnPQ3YbxmVth4vmoFLV/6A6Aj8fFZ863e1RH7EHwWYxehwPYlXD7qJQ/AHQCz55udqS
f2EPit5W2hOG/L3R/7Qr8/Cu/C3v3Y9eLZLZbL/wBXrsn+YUh/+ry4dbe17tYd+xeSzAj0V5+Z/pr91Mz/AMEt
bbP917tYd+xeSzAL0WB6W71TXHivVM/8Eta8LR7o/wAJUX+0aT2xbYvfzsxig2j3PjC3rfhyD4vLaXhmQase
l83Jxd3u+LG0aX0zVh65s7vk146+/bru86e38LObvr7PxtGykcz08czKR/pkzVx/Lq2+Txv4eXxD5LQbeMpB9U
FnLZwj6I/jH7re7FpwqcJl5J/OiEo/GYKZqUMTZpmRo0/nZQ0CmGaajo5kVNp4EFDHADgx7YcLU/KwcvjD
y2LYwa56dPxtEsWgZYObwDbzlh5/AFkyr6P/ABC0jd9fZ+NpzfjyB4/LZSi4e05zkbVSJ8g9LIZBcb8vGZKGfi
IJp4A73Fz7OTFMqCZGMQBtxx1a+QeezkLcMqQTal01vBKEDVR3Joh8MktNMLGi8SWeIy4a6mz7HXqx1
atfFst03seNOjbq6U1BbTSuem7wPJDiZ9DnPEQDoeXqtwz4Qt+VGzPZbfl8UDbzj9M7QtNttrUhSgamnYKgo
JX+2zhAJ4TqRRehed9/i/8ABTXkt66F5v37L/wM3/PrKP37WigXaqKkqivJuozGRZr9b7cBYSC5M5OAwsJay
dKlhLI+B6EAzPHfRCABmeIjyJY00vUUTeNSafM5Nec1XU3W+2e2CKdNRVqZJUjywvJKQVLGwNFIhEif
A0JGLDHeQhvogCHC3pbaLtI2b2fvqluZ1ukeVUGnCnkOMjdB8gD4sFU4Z+kATllaB8HX4OFb28dhl+dstb2
7bBdnFbc9VtHTs7A7WOin2nvJFwUXpSHaZhSm1E3osBmiSG1YlFJKhpa8oKXnMrL6/F/XRw6lNcYeeG3G
yC9TiuQqe+yYR5SOB6rxcZmGG1cNlM5Hl27cdeNn7Mu6ecA5BJmUuZ/ZWS9ofdfP8nHx2Yp3iCEKXeTr
OlZGWXhS60VATIpEr1mQJJ7qhSIsVDDWEGA6g1YQgO+AdVuddvSqBdJs6mkfbl5Sd9uEMtwklHysKc8l
HiPO3IvgtbcXrtReO2TdZSVtMm62W1sOVqUuB0rD2aEhqAkFoZmQQQJE2UXohc0W6YLxlzGH6kK8tUb
uYCVKJCnJnSQOGiZzOQhzsBDWUxx3w48mwbbQ9C8379l/4Gb/AJ9ZdxLupnIklHj6GLPj61o83HBB2aLJ7
NfH3fGNkOL09fqS0SvBVTpU5l0WqusxxyEs+3yCUoTSSaYBBSDYlipkoTAiEICaEBjTwCEBAQAcQELb9
V3nsl2Z7O0aKOnojS1LqGiBUtrdC1JBKt6466TJnuwNMtABa/Bk2d2i+GB2n7R7K7R9puz3Y8u4tnqq/WNod
vRT0F0V6qe86C7hdbCGWWCa5SKw1MFRG6Zkk4pFI6GB335L/wAFNfz2yVV4K6YrUZas5/HXqkr8hQcx
dLlJRFINFJ8oVaE4cA1nhs3DtzPDAIR2+qANdnIG59yGdeoZFSF9jJKU+y7PdqOjqaitEoSc4oYWEITZQqTF
YEYRDEkIahEMQHDG2Ft2godOpvdASF6Nlt9vwGKzNJLFQSxTMvibbzyO5t1FyCUAe9jrC1BtudltsNgDt
A6inVV0dAauhQioQlTC98Gt0tTTre+0CgpSRwGHia+8b12l7GfhOXl2HU+0VLtzdlFfFLdldtrcrFK/szfSHqClr
U1N11KmnClKVVKmCgLBVu8eOSEhB65CiznLWJQIyTIE5nANeMgYjlZfUKmk8WoRH0oYjjtEeXCysH
QuUPf4t/BTX89sj3dHqOyqY1JU3A9VSYlJxlsHksudllTJsBOGjKWcEt1Jr9MJQBxEcIQAAHVgNlZ6L3lKH
P2r1MGKluoVtSeD9azWII89MWIpKmoLKsTJFChkDhQSMZJQPm/TZ9CO9AMYghAQG2j9lm39w3HczV
0V6GnKp2+AsPPhmQg4YaShTRJEmAcXqOtva18/BZrO0rYzaHtbZ7fuzjYo7P3LfaU7BX1eaqfam9l3PR+ltu
UFIHEtuqvFf63oklScZBJIIwivdDA57/l/4MY/n1vnQwPe/wDI/gxryWXphulmZhiCV0KGpHHlckHaH+ffDj3O
Ruu/L01CW2+3q3DjynJh9AeLnQjKeCW45ckpPSF44SMlgAqUhiwT8z1CGqLixt2/a/bXZnZFqmdql0r/AKQ
AQlJYRhmDE41TkRoB4W8d/A87K72+FbfO2V01natsn2Nt7JUl3VDd4dobooaa+XK2oeYUzd6sCMRZ3OLE
VSuSMIiSl5fISjLfrqvp8c7PIy6E1p2cy5WQ7LSynl4u9y21bysWMIYB6YMcddthL0r+a1R6vqjmaCjGroxpLR
C0J2IuYJ5aaTSZRMwGbnBE2OMUEQBEA6xHiDC2uW+9JEIhEABhgA6tYjxa+QebbzW8RbR3gxe20N/V7
SUJpKuveq2EIASGkPkAMpIyUEjPEABBkjO3suq2WOw9QrY9d/XftWrZlSrkXtHcylPXRfSroISu86B5UldF
W606yMSgdDaYiMRxbz9GEv1vfzfWsOYcPHxeKHlY+Xxj5bQd/Dy/D5LG/h5fEPktUgpyEiPEffZvCI+UNN
P7TaYCfEOoJeI8gCHlt6GZEG0Ig7sIB8Nt5dzTp4kVavrUOp+utlFeSS4DzuhNNlwlSxtFUBJsZxqoZ2WOYE
xCDNM+ABwwEsAhhqs7BdO540sT2m8zpa7HRgvOLM5zzwMSm20I54SAQTpwBARiEQEM12hrDEcBH
WFuibI9n721l1115t3zdl2Io3lMhuvcU2p4pY38pKUqw/Rgg55zGnnjtU+EDdfZZtNdWzdfs3fF8O3nd1PXipux
VOtthVRUu0wZWha0qUUqaUoqBiCBEg2Ys5aP6j4bRpk+UMybHJkTJUkZ2EmVMmjPyJfkA2O0cMA1dz
WI4WlBjAN+IDhBv8QAf0MMQiIBgGGsAEA4u4Guzwi4NcYplUy5rd+fivd6pW7FFzss2eOuJeb7ZnKavP4
UrBIDRo2d6vA9gUAAHjAMOa1VsbsorbC8qq7mrxo7sVT0RqkuXgoNh1YIG5SlJURJM4pOU5CLbV2s9rF
B2T3FQ35XXPeV9orK1FCqlupKHH2nFsPPgnGUpUAGikypMYgc4Isz+yv9pF4LesrBy+MPLZX/AHZ2hrW
oHXmlzbbFPWlTqQsUjKLhlIaRJMJkVOdE73QSjUzmh/p7AkCcIiOoCeGoMRsjtBMlAOEcEUQ69g4YDrw2
Y42pL+uhy4b4vC6X30vKoXwwl5ogh+QCVJTiISM/pHrmIO37E7VMba7L3NtPT0zl2sXtT+k+j3grduU6cRQ
ELUlKgpUg6QIjnabykH1QWMYObwfJaRw3oQxxwTIII9csceINvPjr2442+b+Hl8Q+S1XI5jzFtr8DPhabinfU
Y4+Pj5vx81pcZm/4+fn5NeOu1QTjZMvMMgbS5apnBAyVKy5hozIzRQNhgVU+ow3xsSGIYEB9LEO0NtqN
ZnEeZ8zYn39/sm3vfjyB4/Lb7FMjGXBBFFjDLxGXBxco/JzY4Wh2g7eaAO/t+HHv4Y8lkKdw/OJ9Z/GfVZB
WOGZ8D7+3lb3MiHZyjiPexw8+ayi1wAeqn3zH2wH/AEjo/HZOKbHt14+qAebDi8+7ZRrc/OyX19uNX4Ttt3
7LF49vbjhUY1VnqijqTnMH15dNbc97RFf9Fb0BEhAZ9e5q0D1YsUznBssk3fZDSn7pi6H/AKV9FbdDy5d7C
0/7D5Lc8Nu+yGlP3TF0P/SvorboeXLvYWn/AGHyWg/CdE7eUA//AA9Qif8AvtVbWuxDubJ1vGdorw/od3/d
bfKxYsW84W7FZL+/l2gnfvvjtzLqW+kpfTP04dMYTVHDb/ycK97Vq8tumjfy7QTv33x25k1LpkE6m1OIN76
eSwmcGOG0ODiUHlt3bsMzvi9kgf8AViyPVu8vLS3l/wCFE2HNnLiB/Y72dM8wKF8R09v1WviEvHM2Rj5
O4O3aHmFpCbDOLmJIR6w24+eIeXmwtXJeEoAxg9Py/F4R17bSZ2blIwhjhDyYbO7t/Hxel1sowhQEZTEdJ1
9XtznK3iRl5e+wKhSY6ADQDh7dD4nKMEcEqbBPjxGDIjM5doCA+LviAD3+kHuWVMW1dD3NihiS6Ty
WjH5VNFCtNSzE2eWkzy6s+wO1HVhVgxDq1vI54ogxxat9AiAGA4BEPOCLzPSQQ8o6+PbrHuY9y0E5EZl
7+OA4blzslP2GjWQnFw2Fe5tx1YDxjsEND262Se2vo6KlReBo6emqvSXWwwXt8Skpwkh5sJwhRgkLBOEp
0M9M7L+0BvYG87xr1XULwqa2hbu+ncNSKc0iEuBalj4h4rKwMMSiI1IkCDerqW568VnqzWw4bOE1er9Rn
/Uo9KypafDIT3IqLCwTKFCgaRzIU4gbJp2ADsKB3LdDndFVdO/IKb0EMpQIxGZe54OSTBLkHCs6dlug2X
wkQwhEICMUW9DZrAccAAAtzqzHppkIRwwQGM6DKzJkrLyJJc3j8QlMOYdVtRK8HJxyFSIZ4oSSzfKlzS
nMlmzXTjBP6VzTPsewc7wD6ztzftN2ZYNDRPsVBbbuwJSlkNyFgBlOR3iQj81nkoQSNBbuPYjtlVu31XUF
ZStuuXsSXKoOBCkEvPO5owK3mTsAlQzBOhi0TcsrzEu53ui9z68SdUY05BYFcmuVe5mCcPpabvs2FOKhC
GAgAiLGdaufAIgEBzTHDHC3R19FDXc0W8xuR9Y19ImJKs8rsbjaN5VsyYJxUzNnJ7QNm23UAuGuKICY
U3djtUI97iEcaQSEd8AQjblCGpeTMGYI/TwdUfjENfLtw8WOEKE4fCWblTj5+OAJRjCWJ8yJf3HgPV2Ah3
dXEIDst5/UiHZme9OkcY59LeuAqEhMaeWs6WfTeglV8vNfe6NRqJ8pIgltS69KkzDBkrIDtpXjHNsRDEAD
UIAPJt2WTP8ARetV3i/d1gm09V3HJVmRSCglK0unyOXmCBJALPIobeLrMDCAjAdW15bO4KaiGMQpZJ
CSoxHRsNmvMgxOLy48jOMFvos3N5pqRlsfpURJCAYc4jyclpATE6dM386OZOjMTfpibl9nf7+rZx6rNbvr7
PxsredPb+FnaPoNA0TJ7qPV2cZMlykn5jKpEqVMMTisjbVqiY4a9WvDD4Rwwwy36NdOFD1+G6LGTMS
DcEN1FQl7+RNCeOPRafm3eiICOrbiPLjyM0JcU6XDv5M6ZJj5C03IY+Ue9q7toxifHNlwZaaYMTvWhjMTc
uHcDaOrixx49e3E3fX2fjY3nT2/hbqQ+hj91poFecuP0cuXVAfrbal6e7Yzy9Ki7Ad6yVIHqqUxbg5jT10U+gVx
h4TCmNUUpnulvJ0aiqpSm3YlaJMkoislx23qaXoc3cgKf3iEu803bqqamvVvvGVUJvt2a+H5PpOhu4gcBYJKp
WmZt0Rs/M0s9IA8lt+JNFrJ0UuHBFCCXBDBx7ipieWmyo5E6ZJmyDMiaXnl5oyJpWeBnGEyVNQ4ZlrAB
AcQwiAI9Qw4hmE5eJvCKyeYRFOu9ZlJFMSZxEyjqVTn0fSZpY2AFTJU2UOLgp8RKIBEIgjhEBAQ3+OH
pTd9fZ+NnLP/AH0VruwF34bszk3Nmg1Qm9VGr9VHG1zVfVBkrBVdblJmCxHATehZlqy+kRTiAVFeTsQG
+nC20+ZMUEdqEl4HdoqFUSIFRF70IofLSN1WSxnRSC+cXZK8GppgxNyGA6epuUArr1YgIYhjq1AOvCzU
iXDBLlR7yAR+hSvjM/L4Ofbq6vLjmOwzLy0yDNypebJmy5uQ7MNBya+YebVz2jVUssLeIMt6Ij5Ux87OIn
PI2kUiC+7uzKAY7xE8Y0y58+Fn43op50pjaq1dMWiB/eLCxSusDNLmC5nKl5RBYXG0BsYcy6vzwId6AY
Yh1XhiIhiN0+hVnKfiPXvUx0rphTnpTdoaWQTCgfK5inN8mbqQTJt8qVzuZmJwjmgHIyG99LKPExxDDU0
zck1YNJ7nSpMCpO0gjN8+VMlyBVV6vJmlgnmudneuDY0iRN9sE4B7DtjxbovJT08s3jbnR3IpF83VJr0Z5p0
dWKCwVJnDaCrZ7o3PeBh7O2+Ch2qVeuGh+s9ufmppzei7yqChlVNAwFaVFY3O6+JVkGfpGQ4cyBaqvVxi
57xWh2pQtCQDiQQrFIGoBMePThZfb0SAhMlybqUbjGaqnlIxRKiOmi0JotwcnJBI48TY70oIiJw3mQekAR1
KYwhqAMLO6txngogl7n1SQpQk46+h4XU6kzCgv6YEp1wqQ1Fc3CCJVCP0kMWmxOQhGnAKTrAEr0lua
DIbcclPP9XqElVOSgISlT6fTS+ddV6JE79PKBHrfxfT+vjtsJTdl1UJMdyPdqvwwgojTIJ5U+3yUo1pxyI5wzib
Ep1d16IpxDPNLp6j21spraVhisfdTFSl8fJx4SnTLEQqfGBPTO1RT33d+9cc3h+MjIJ0MDjy089eNnY+76tGjt
MmXRyjlPiRiQ7qqPh0VPd0uY4lVUAm2G0UzMd6knj2jykLhdTsz8IsIceDZ8QAAs2AUqMmTROPM5ORn
B61jK6o7m3DuWqrUrA+azGEFbfakJw42yBdhtwxMzqee4Doxs4cbyWrHNWeHk7SxtP5OwLbvMcuQVpUE
G/l78t0rJTJX0v56uXv2r70vlZdaeZRgQkD0dAVIb0BxkBO9mTqE+Yt6D2PumlqbmonCElVWwahRiSJ0TwJ
4QcvCbJmnqJrZOKSZFNykH6ZLldIx8erx6wtfLTaK8RmSZIpqwTmSzXTTCfnUjLYY+TX8NlmEOnJM5L3
5ksXnRzSpcJRfJFfMOXm7tsrodH02ZM3+iicEEvGTNycrVOMAVHaU4u/zYWqf1QOLThUCDkZx8cunAzp
l7Lba1s8lleJMRllg5RlmeQ9ZjKyftOWe5FCEtHJjck+cYlBKmmFA+ayA7NuPe8u2297HabzCCTphSOQFgzfJ
TMrkRyGa5n57LZzRWPme8LSSafJyvruTzafPk494Oe128G5yfLnSd/MjgLysrN1fGHwY2gmqLyyt1RWvgSo
wDPIgxpx1z0tcpXUIY3Le7by+UhCUn6zbUKtiXJmIYJRWcYjk5LKn5sybr2c/e18WOqyP9TiZOSM6COVm
04uayUrJ+v9lfTfyhq71lbq9KEBUvOigOGS2Tm/pv8A1sR28/c5LI91QWCExQj6dv4MrnU3KeDVs5O8FpVK
tbzkoBA4mdeY9UjwtTVI3DMumV55cZ5zn9Vrhu6ug63aiIkcuOZBJMGh6X8I4d/uWeD3e6gQL1L0SZpUma
P5HKkCZiV0+bs6l+stHB3eazMylaoTByFt4W3+Tm5aVNyvT9vn+Ozla6G/IziejlpMahOnYl5vU2az5ElPOB2
KUANYf4R5xG0G9AGqpsmRvJjLQwIHnoMvqttFwk113lCwCWOJnvZadOPE8NbK/wAtro7wS5xA5JL7+Z
K6Tk5Wb6+Qefu8Ya9ltOqkXVWqoKEcBxKlyY5k0OqC8rIT/k2eYhbZ5oLEaWoSUecclwSVCaYlEJeS9Znk
zXYud+QNls95mXViORUpMudEYxlSsPoP4uazlFU4290+0FK0mYnTPTgJz5x1tQXhTu0dSh2lWptpw6Icwh
Jy5AyctI6awLJWNu6y2yMyACeeFcp9/wDPb3NVtqGbRImjzIDO/lnM3lZXpkrXzcfi1eK2eTFNyBPqktO6SE
0zNwmfRsz7+sfxWulGLyYi8mdAH0XJcfSTGHd8OruWRWs0xyaSePHp4SYOnqnPMtIrqlfynFORA7xmR7i
2PZqWWLl50cfSZeamBAuAdID8fH39g25/u6oNCCn26AXkUotBvCa47E97lZcsOJ4NdHchvDH6+Nm/D3Bt
0IFqWWKpxnfhv5Jg0M2cPf1+DX8tmKm7mESxK/stziEmVJlqtJKYH5syX9OGBByEwNfwIoUIYYYdR8Q2
7R8HJ/0XbeqpcRDVVcdYpYzAxI9EwKIEyUkqgZfK1t5z+FbRN1vZzQVi20zRX9RJSnKShTNS0sYvmhUJ
UYB+SBGYskTMniPpAiHDl5OXk7+3WGvkt8imQb7HXH5fPi168bSGTj30Ee0PH+Pm5rRI4hCZCPqt73uX
z4/Bb26tRCAc55TmRp5dNMxb5vlpIiDwzy4nUWmpcMn0/FGGvucXH58w8fknHvJkwccMQw8Y8XH3+O0
vHMjHAIYRCMPjHXhr73nqqMongMEczX8nHs16sfJrtFSMSgnSYz11nh6rJcgNELMTlEyciD010FnUHob32
I1s+6hUfwBUAs+bbnakn9hD4rMXvQ4HsRrZ91CpfgEoDZ8+3u1JP7D8VvK20Qm/73HO8q8f+PNvfOx4w7J
7L/7u3Yf/AOX0h/8ApDzPK0Ve7WHfsXkswC9Fh/meqbfdTM/8EtbrP/l/tYc+wj8Nuf56LE/M803+6lZ/4JK1W
iXYrBeFAqJxXgyY5Fv7/Z1tstmKlomUHDe73Vjs59nJ3sLSdve/HkDx+W3WpHMeYtM3nT2/hapSoMpBOx
myJOQkjNAJ4gAzcN70gqAwj1ZrHDZswx1YjJWhb8eQPH5beLOb0dP41sYh9Ee/qtM76LDe4jveTi24/Db5a
XsWN6On8YfdbO86e38LTFgNoY7OO32dOCZBJgCRIk5CWErKSw1zhx7JM+qHHXzatlpayN7+l7PwtgOz8
0jTU8/VzBtNBMggjAQ2QgOrAeMB8tntPoUGlCJUmiF8o2qprgPRJdWaTlJII802GRA4znjFgZzMkI7YhHW
O0MMLMjLdEb0EgG+u/wB/MNmFZ6Qa9v8AyEcvltFqr9qLh3d40SiHWysJwOFsgPNpZ+WASMIJOWswY
k21fa3Z+j2uuV+5Lw3ZpH3mHVpUzvAdy809hUkqSCCWo4ATPAC1q+ibaMINP9zZR15OS3ISMDeZpUn5
RZmmhkdWtSpXu0kAD2IG3ZjrAQ1CyEuXFJSnfFulJcyAxHAqXl6Ep86XI1T5xc7U5pkpma4h6YYoIghhw2
CABjbo9ejFQANyXb2AAAfNeUY2Bh/yPqx5bc5/c+I/+Hxcc+7Du0D3ujYxO7yB38eazTG09bfKX70qVrFUz
uQkuPOu/mI0JUnJWKIgxnMiBau2X2Pu3ZS4Xbgu1mlRRvqqVONppUNsBVSEpWppgKIblIhXfVJ4jh1jPm
X2dpneaBe+80ntyqp7q29hW5Ld8UqCbfNvTJkqGZBLTbztbU+TAY9ekgQqu4yUAGwwxxhCHWOI+m1jhrx
7lO9h3vqYfU8gcnctw8L/ABF/9IBfVw/Zm3kIv/fa8NQ2aRtvem0RSivKliiCSjG6VzrkCUjD8kaT10tU7Hdm9x
7FuXk5ddPSMG8mWWXBS0aacJ3U94y46VziVkSmJOZ1t1ZEK6+0okBvTNAvjGY3G/N9dVB1glk9vUPew
Hu25m+7dIBdp7qzfUbhKScklUqqRArKkKAgJwJcTFaJoAM/v44osdW0MMcLdlVqww8Fm6O9hx0Aj68A97
Sw/Dbjy+iGRw3aG/4Gz8tdvYYcWFLWHh3teuymdt722gXT3fVuOKp6Z41EOVLzoUAQnDBKQmBMGSI
mQZsnYzs1uLYi8q287pZp2nq5ioYeLdMG1pRUVDNSUoUVrSlAWylOHdzhgYgRJXw9Ck0nSKjXdr3RtVI
OA3GlVspuUlAjzTQSAztjLRvqsCROIdoDtEBwENWwR2G9E9UaQKfbnQz1xNTXGQnGLz9OSE2YsTTIy
MgcZdSjgDrIhxlMceIdYAIhhbJvoJUAG7FfixDH8vunH4OzVtrPRkgAG5SMMQAA/wCGNSLYAcdO6y/HZ
H6u72aLlwJdcTQrVusql4pDZWH4wEwQJwwTHE52S92ZXA5th+rIMspvM1DFSXSziqFOMMBgYqjeAmU
pTohMBMEGcuX+EWAhEOsdmGzDvh56+a25G54JclZv73LkifKMxyFa8/Q9Pmyy2ueMk5UdtFOpuQcBHD
UGGIcmNtLLb87lXEP5JtufI/8Afm3b8efCrbQHyWkuVSWGxUpPxrFQHwod0GIUEiNIiJg55xM26FWMpraS
po3khTNRTGnUCZMKTgWVKKSs40HCoJUjhEaW6p0i6+0gWJPWd8dniOuaa91ceBEdWzHkAB1W5HN6
AvAnXmrxBCHKQyyVdaulpYTADLdS1CcZXaGrHAA5B1Dsw1d1Tew73HehjvcccAxxwxxx7uvu24W18SL
G95er+6WrwIa9mNUHJgFmEbbXptI421XKWpNKgfnKh13GDwAJThzGRz6craFsV2eXJsG9eD90JDS7x3Ic
Sy0hhoJYeedQlTfxmL88QCFIggGDpbX4RhH1MO9EMMAxEcfJYGOMRDfCI4cQhhxcgYd7vWk8pjvOXu8
fy4eeOFovpY5ceM2CHIetwYjjNER2hy8WOO3YOrEbSS8gHuEJQflJMqKpic1R11nlEjLomNeasSsRgQlSUtq
A+SpSAiCpOcFOFPNJtEHWIjy2LSeU5vH8ljKc3j+Sx6Sn3B++2d4vknzP3WWG3BtuFHbusl0FtHZJwwVVn
FUCVOLp4iJ6cBSjlRzwAVHjwEmAjsHVrwt0halXZ2mUpnU4zAhPOXGXpq/zUqZMmquvM2asag6ixDbqH
XxDhrtzwvQ10WO7a3F8eNz1ZDDi13fKrB/2fDbrtP5sxvNjvFnyTkohPdLVcTclH5knOICYraYbSs5EuEUOc
ZlEahmDAOARiEIReqGEYqtub22eJoKFxxFNUO79aQ7AgtbkpKShRVl3sUgx3MgZtzbazszuLbG9aa970baV
VUrNPToU5TNvEN077j4hSS3hCi4RABiMWZIjkgbgfudtAd0kvBVupheBJ1GOt1g0VgqChyqZuCFtqXCCJ+
NpuDpQ1EguPOyOYrB0MMnBvRABhixHCB//AEM3PqkF3ikTEojT1EqfGyqcI5lCbmn1I0qreYHVQ4sdVm
QQ0yE51ecN4YJmAagAMNms+4ceh9HpuQNfKv1ndl55q1vKVOo8FLy7eQaZqrFmpU7hk3HaK2aPKL1cY
HIQ4P5jCSgIQRBEaygTd5DHBE6BCKGLfb2EIgDAAihEOMBxEIgxDkDu44c1fRbdVNzvl27adKXT3S+F
KbW4gkSmCFYRJ4LjQxNndrez6k2vSy1ez4dulCEvi73GFPMJqsDrG+CkPoUVBLqXAgaypJIzNuV36KmY
CZTq+fd4Sk0mrkZBy7AmqE2WsZ3lxMBVCpJMRxOE4R+lR2Y4jqHDGzYAYgHH0uvDl88bPGfRqurdAbr
IbB+Y6ThDv1tqsIfBjZm2EW+2+q4/g2YfHazYvZ69iq86nEamrqN+tS3FOREdySBI1zMGOFtr2euqm2duegu
SiwCioGAw2gJCZGRxAKK8PeJyz5E2nBmRRQwQb8YoYPWwH4g290LeLS83fy4o4I4d5HLHJiG3AcBx8
XwhstU1RQlnzQGZZFPT4QKlZObkJQl5AiVKgVEzvRDETZ6KET0QiOsRxDHEbO+lRGQ4TrHjmOeg1Nrr
eBI0OonoMhz4aDp6zaUym9/R+n/Hhjt/Fjy28b8OQfF5bQMrHEEEO/8ASy/W+QNerZy8toNkekq5H+MfusjH
+l/xWqEuXDOy3TpEoZcmKaGWHDKjiGBbZ2YI6sOYcBDjkItX6LHz4uLx2+W8xRAGPLya7R1nL5Xs00y
EnOY6+FmQpXEzz4f2eq32IdUQ8oD47KUbn1FBnj93sO9gz1oeuDjq3x4PGOI8eoeSyaQawHXt193AIhspRuf
Q4GH5r+nWh4N+fAbb32SvYu0DZ9sRM1pJB4CiqRmOsTHCM+FtH7QhOyN7q5BhOuu8q2x7IB06CLLIN3
2Q0p+6Yuh/6V9FbdDy5d7C0/7D5Lc8VA9kVKfumLon+ljRa3Q6uXewtP8AsPksv4ThjbygPLZ2hP8A42qtrfY
h39k63hG0V4f0O7/vtvlYsWLecLdisl/fy7QTv33x25j1JYxl06p7FDBvh4DNUO/wbSQH8fH4w6cN/LtBO/ffH
bmJUuGPodU53vpQ4DNTnxAG2k8vh8uy3dOw9Zbvi9VxP9zViJji10PO3mX4TiMWzlzZx/dZ0af6E9162yyI
wxQQxhtHEO7r/HhxarQZkmOZHv8AVtx2hzd7iC0OAxvwil4eng14d0MeTnxHV8IBadGXGAyfT6uTkxHlH
m8w2h6fRDrUk4co5zlBjT7Yt4YBLZ7wgjSTOuY01kHLTgelvcuTsHbq2bNXh1efLhaGYlZUY/SbJXJ5+Me/
aNDLnBF6fHV3OPxBq89QWIZkcUuPfYQfQu/4uPDvDZClJSjCEgcJnprEePHj5sIUQsLxYoOgyz9U6eFrTg
LzpIHjBebHlpckJskZmHSZ5Q0TKBrxwx197YOy2uNVEWCQkq0kzBv4lBM7L+jzjGdZ5/8ANh/A9vHbbBV
CECcJkuAQzZBnKSwHbOkGzWoe9qx24hqHXhhgh4SY1SKcEEjOcn1fNlzMch1IVJdS4gPu42b4h18VuY7b
0Yeu51hICiv5w+acjpynLUQM+lu29lN6u01+s1qju2WyAVEwciABwGYAzHGctLJOrJcJagZyIbz+58Ukxq8/
LxUSdMHeGZwwbyCZs1+MNo4j3+bG2TqoIcbfcCkTjCXBHL6p6XJHac6sKfD/AJnt2WxpM3+TlhH69khN
Yd78fN3reTqppTFQ62oSWzlOWLPlw1i30NpHkVVNTVCD3XwOuEQOOh16ffLTJcYS9cf0qYk90xyavPu4
2kJfS5kEvfjvMkPnr183e79pmX0wxBHAO8g9dw1jjj3NXc17Rwwxt4i3kubOjljLj6bhr8+PXs5ee0cAaKkL4IS
MXLjkOfLxs+mFqwpxEc8Mcuv28+NvEv1zecvjwx8g+ELfJkv00cereaww7+odXH3OXbrtU0JHU3AqlkhDT
VBXV1M0XKpqSmFTR5TUTBwexShUjrOCPEGGMWIYAOI4KR0p3ON/rROSo1bnH2cQMTZAcGUSSW
VHSI49jqhoYswRdWwhFpJVHEMZcOGuqvO+buudre3hVNMyJCErDjh8ECFc84gEGTqbRqqspKMfHvpSe
RiTpoJk68uXGYS+ymT9PBAOIysMfxcWrYG3j5bXEkNlxOCZAXbiAuLs6WPTdBo6oqxBz70kR3wAIa8R
DAcQwGy+7ZuWMZjli5xuUeKLcUAZUVpzy+F5z0uw1vTeCaRw5ASue12xI6wRlTiejZqOWL9KzImUzGR
/BCPF56+PRqjtKokqCaKjXU/pLe3EH/V3bnniGfnbXKjbKlaIDNOp6Y1XgPkEr+vLnlZGBrXVqvL8uTMUk
ZPZRGZhKmnHmeEhOENWIcHyekXEA4bMEoQ5B4rbr0goe0aSwGjppzKL1WjMsZUISSIN1EkBq2icOqC
+e5NUKUGq20nB+NQhggkxy452VyOTm7fDr8+TiupHoWpOSLeJpkvJPhN7HMTekTvDj8lqGs24ra9K0Epp
krga4yNOMJJ04EaA5G1YvaqveMtOCnOmQKuRiZSZ8Dwth+Ypxmpm/wClwB9Czf6DxfJ8e212pJOcYLwR
xlt/B9Cj8fwc3OIbcKyrURc6KYOEz5bMFJL6bOL5XIDOL8Ropq7+rX8V/Uhkx6ajQVLGcBjpub5IrPkTpGP
ZRTzHuaraxXBbyUrClrkjFBIx6GcpjOMs8uptSVS3Khbji3HFFzUrUVRpPjPs5m1pS2flN5MgnZaD16VLHj1e
fmGI7OUwT4JaOpNg5BL0eqJ//n5JgCuJTM8PktfJ6k8GcEzLYITI45knOs3lyw6dy+f4gkGuhmTBWM5JkmS
0aeaMEJpfJYT5Jgma6rzvk6u48Bs3TNONKbWQSXOBkRprrJ4HT7mWcaeI8tPaevn0trlJTeBLkMo8c7LFpn
VJWZMlYdmefFrwwHituHTN0ZrLLToI94Wmeu5Lp8+d9qdzbj3tdtb6+NNVaio1VsxJCAsqFVArK/uJgmaJn
M1H+8TePNgHNb2w3BvTxOGdHMg6aIysnNyAcgefJbbk04fu9ju96TKok6DLgdM45ibet+za8Su4rrUpWbbG
4UCTlGZUddNcMR1ssNTt0STksmWjjzqMtKLTemGgCfq5cRtuA11OMx6eCDfwTeldlbDHHmg90Q4vJZM
GmK4QLzII44y/S5uSxHDL+L6R/FbeFtuSSTLwFpwZOPKhKmmC8rIDnHurxcf4tTeYKFYSk+P3a+0xbsrS0
uIxA/bPPS2z6geJ72OPeF45hKUXNGy8wen5vs5uXanWsxyOA4YKzI45ObDlcrKzfX1PmnGc5B/FzSCa44zh
eOAnHLM6+m55Kx1+6+5q2atnLayVxyRkJc6TBGXzmZ+mTcvI6jHsX/rXIGPd14bC8eGePvlz0g+5dUlCc8
AjnPv+NtHrzjohT044ZgmF4/dU+XK28/49VkfFSZG4FAyZMmciTLzTE3KY+vfD3uK24F+WqmbzDKaWnZ
GSZNdj5UOk+DaOGru7LJxKrgzNO3k6dvCUsqE2bMyvSM3zXsr4tVtxu+nX6O2tCIUvzByz0+77Bo96VjTl
W6hZhLY0kmdDB+0+rwzWhqBFHPE45JnGOVK6bsHj+Dbs2asbOBdz/fTGllSB+Ccn6TLzS5DqyUVy84vi
OvUHxeDjZ0E7y7VVnQZb6ORc5yGR66plypWQSDM/cpQ6eFQDkw1DjrwwwsoPdvvCKrXWiKkjrBzM5c3
pxcx0ifJ+tTfw7e5qtIve51Blp5wArbzCdJOWpnKcsoy5WVs3tC0HHaZsKShyRjzMaA5QJ89eNn7dSKkM8432
8qkJxeS4Sc0tlc3zUOPAp4NXj5sM2sRwE3AlllgDO/ycrJFSxeb0/OCfZW3ZZnlVjdOUppl2exiDeVHhUJczA0
aly1DMSLbSDuZ5oqKxv6dPbVBJb4av3L1hZxXcTfSq+KNo7nPlt4WMHzGSmZL14wTK4mzRTk97+buYW
1UEprUrKA2jIQDI1HTTKPXNtmq6ErulC4V3CTvHFYSZIIyOKPOIPTJSY0WnGCZzNsnOyc3JTTHrH99ar
WYcPFi5MmWnKWWk9lZQzKyHU+rqXwau9z28HHRGXKyYC0BePPZWVm5TV/BPr7DG1tzlhN3k7f8Ar
Jcr03KTceqMB58cQ5gAcePG0qtS2FBLfHiM9eXvyyytQXbTrSJWJM/JOXt4+sZz4TZjucsBcnOgMxy4+lGM
MZJr3VmePw+TZZkPu0KoDhvrn44Y/Tp9JWAQmy/o8gxnbkOCWNc4AbKCH23t1Y2ePVEcUkmRk5mHp5
mc5LKYdJL/AI8MeILMRr/j8jqDfArqvSTOeFSTt4JETH6cWZ6YTbWz7eSTnc5rdv8Ag7XYXdrqqrJOGluOs
Ss4citXomFMz3SrCrh83IE6ee/hbV7dJ2eXZd4woevC/WFJBOaW6cVJWoDIrGac+6BPHK2l/rfpMp8fd+X5cb
eYJMW+1RYQDt2+L4e+HPYmS9/yBq/Hjy6rTEMMcr0+838sPj24cvd2923s9Y7wVJAPzeWWk/hlFvnCMhr
M5HL2++loMcuLLQwQDtHk8XiHktX4d+EsII4OXbs2Dq1jq+XiHbQpMYZYIo9esRHHl8/FavyzGUgiHebf
DiHP4PBZhAEhU8YjnAJ+06i0OqMpSkjTjpnIMnnnAHLSzpD0N9vuCNbd96v5qFT/AAB0Aw282FnzTe7Uk
/sPxWYx+hwPYlXD7qJQ/AHQCz51t9qyf2CH4beVNou7f978YvGuP/jibe/tjs9ktl9BGz11jIf+z6Xy/OjnMHSc
oq/2sOfYR+G3P79Fj/md6bfdSM78E1a7dARf7WHPsI/Dbn9eizPzOlOvupWd+CetloN3Ga6h/wA2+H/HMDD
0119ltkInzB8jNmImV54vD8tvuUD6ofHaW30IcfiHyWN/Dy+IfJbpW9Xz+v77I3qOftH32nd+PIHj8toeUD6of
HaW38PL4h8ljfw8viHyWyXVcJ9ZJ+6xvUc/aPvtGynN4/ksZTm8fyWh2LBWr9sUfV95FjedPb+FomU5vH8lj
Kc3j+S0tjHz+D5LGMfP4AD4rIxq5+wfdZvf/of8X/ltM5Tm8fyW6J3oIkcLvt/QR/XmpB/+4zmtzr4IBH1OIiPq
QAdY4AOI4iOzYHHqCz/j0GnW6jlIaDX3i1VKq08p2ZXKwUpMopV7vRvNaepSCrMc8JkynFl48QE3LAR3
sUwrDFDAMAwxb0YAwpL6Dz1GhltKnXlkK3aBjIAIOeGSRIzjqRpabRUd4Xg8Keio6useUFlDNJTOVDqw
hIUrA22grVAIJISQlJxHIWUw9GNfnSaB915Rn/8Ac+q1ucrufEYfN+XGvTYf8MK7P3Q/LrZvf1DiPf12f/8Ao
tS8RQequ5YoTYptWKlr+cMi9VSJVmIrQfrScqzo0szaqFzSiCYkK549mkvOi0MRqCGMIYTMIRxgA6+f5cF
PkUe/TctWVdRKpKSkXsLuqqrKh8yWIEkxNIVfaBw4pmzZ3qIoRIEi0RyacPQwy4IAykwIpYCMMW6mn2a
J2ncQpp9YJ3bgKTEJ0kAnQ6ATEa5B6ru686Grboq276uiq3i2linq2HGXXS6oJSQ2UlzvKlKIQSozkIg9yMcM
BAOIB1cmq3Dlv8Rf/SB31h2f8Mi8f+G14j8NuzzDfSujRQfmnKBQxxDrgirBTsIsQEdW84RYhDr2iGHJjttxg
L86gnKt/S+KsJ6kRVUlWvcXglRNVCBgseJqSUfrC7zhRUJnCfUR0kfIGoDss9DCMMyWARQCEPqo1ys1FI
6/v2XGw4AJWgoAIniRnrw+0Weq7lveh3P5Qu6tu4PvinbXX0tRStF6R3StxoSE5leEKKRJINu380/Yu2f3AR//
AIWVtzqN2B9Dsbqne+3Si9peUoXRliOKk1VX+krjKV1Ks1Mm6fUk0kxGijRGTSOsrqcokhz9IOQhAeg2AG
GIxCMS0+5JbtTUK8ZXdap/ebr3d6TKcItGzbhTjUBllscAchRdaKSVkApHF3AYAIqqpiQgDCD0g697CFnF4
31boUAjjefoFEA7d7V9gRDhhsDr8ACI6uMPHjZt+6r0ums3bQTUuFOLeUO8qWoKiCkrQlIxAgyOXHO2/w
C3PZBtrsJfzmz1ZQt37UJpKWsTW7K+k37da2qxsONoFdS025LqAYebBO7WCgkkWQh9DIbmfe83MyiN6Jj
Xu2Q32O4anVYZTsZxdvvprvkuoJKOzjKQqmjhxrH1KEhEB6OAIZSgMAxwxYwB6URHGPoysf8A6KNg69
t8ik/4OK14eKzicb610UZM2OXeboHvwlRbyCKr9PN+McMMQw6uEQ6xiwwAQ144Dttzcd2u3Viud9K76r0
KqJU2lDwZTbvAknigprLTm8VWhMNmW/W6inYTKYpqRw0nRJC0Yijjh3oRDGQiiijGMMc0V111RUVN
Y82WhSEKcS+C0pzIfmgRKzoCBEAEcM0XF2S7W31s/tftEtujuSj2Lu6mvG8Gb/deuusvBt81I9HuSnep/wC6
VW36K5vGG1IKApskgKFmqgxQhqx+G2/u5TiP5Jxue/NfNu3hj/6W2hh3NeAWT/CIMBDXswDn24auLbht5
Lb7bl8pJyLuklwpZVVBORkdKvgXdFFXVlU0UIJiWnEattcydVDRw/gRKFCJTfTIzZ70ssAGLEQgHebJUOb
xhaEICi5lqQRkNDmSDPMZjjkLctaaqH3ENMhx11xxpptptJU46t0gJQhABJWZgJjM27dv6H978VuFdfHj/wC
F7es57yNcdf8A6T3Nr5uIbdsb5rS6/jDBDeHomEY4hvRqixMeMdYCuel7uHPrDZxOb3psuevaXoDpOcWNlT
94mtpwqaJzZE0kbKHamOY4UNlTRYBA4Umyhgmy44QGDeDAMGACGGuXIh6kqHDUILIWkAFwLT8nj
3mx4n69bWNfdN6Xehtyvu6toELx4FVlK/ThRTEgbxtOKM8WAqi2t2U5vH8ljKc3j+S3gRHEeLbq5NurxjYx
HlHw+fKPhttG+T7z91qqV/th8vxt7ynN4/ksZTm8fyW87+Ll8QeSxvouXxB5LK3qOftH32O/9M+X42XT9DV
Dju29xYOVz1ZD/wDx+qsIfDhbr+KyoWRUxQVToxQFEsicUjUUMIxiBYpIiNmRhDDEcIIIxAAEMcMOIc
OPL6HXd7XYm7J3LXY8nEhNRroq/VieruJxq6cjIybIMUFquTKz1BUVDpEmUGM+bKEIM7jh30RsIYYRj
GWFuqhVW+ZdWjphUUEy8nQSeqQMN3zU6RDVpgTIpp6Buqgk5IyuEYAY3xsAxlxRQwiACEWA4xBqt6
sVFXWNOIp3HGEAJLjaVLlJIJ0GEaxBOcTprf3Rcl6V6W6pq7LyrrvFQhp9+go6ipLQQGl1CSW2y2laG3BA
UvRQUQJEthN2z3bi7o8qS0Yhu4V+rAyVZPqIpGXCaaiRUynBk4jQtQ/AXLnzkiWjZ8TFQnFcE4Jk6IfTxb2
EJccQuN9yVqWcrDucl0up5xxuB3znlSpOVeFDpPqKi4FzA+pk4zSscVjE1QNnIphaMIpx2bFvgghihHDejbjg1
avGVGrEkpCG7pyQJZHOGj8gE5Jkp00TJsvCViCfFLAAjl+lhHYOvAd9hgFurFuGV6S7cxtyOuHNd5V7oy1
3Kj0NTSysgL1S2akrCYZ0+44hLKKYpLJI4RNYYgMo3LhHfQxDhgIDaZfCUrpKa7bupD6MxCsZbKq1SlA
4it5tS+7inLCZEZgibdw7StsNntorpu/sx7Itm62t2H2er2r9u29b1uJDu3VReFZRYb2bvS8LsWQ9dbNdUVCaOn
LKUspbYJWozLUT0az+eDXWeP8A4G6br/8ATbWCzNoIxERDfcmHptuNndHoxKptOKr37bsy9TF/suoSQn3
SE5JPrDLcqK600opQ1iqob0YdNIB4+VKHQJGSp0Cs0IIooDQTN6MIwiLRbJ74AEMAARGHWPGG3j8Wr
baVdjimaVthaVIebP5txJQSCQRqMoBJBIzAnQ288VNLU0by6eqZcp3m3N0tp9txlxLkA4S24hLiRBkFSBOU
dfGMfP4Pkt9ysfL4x8tvO+iDUA6g1BqDisb+Ll8QeS1pvUe5B+60XCfpn2/fY38XL4g8ljfxcviDyW82LJ3yfefu
sYT9M+377fRER2jb5bxFMx2ax5R2eD8VoVoDlTmY00nF4a5Z9Pqsu0WKLfY82Ovl9LF4uSylG58w78y//t5
qh4IFfD48bJrBiGwNYb3EOXHHk7oeDj41Kdz19KYf0WOw61gHDXr68fF5bdC7GFhztMuAFWX69nLUiiqe
s5ZcM+JOVtL7RMtj70EfK9EPKP1219evWPXZZZueyOlH3TN0L/Svorbod3LvYWn/AGHyW54re9kVLPum
Lon+ljRS3Q6uXewtP+w+S1l8J7/H2h/3eov6bV21nsM/xTrf94rw/od3W3ysWLFvOFuxWS/v5doJ37747cwql8z
8rJgwa/YW1PEilfj7/wAXT1v5doJ37747cwCl3/FwwN7jjwKanJjjoVJ8W3bz27d2Kq/uteyY1u1Y65lnQcdRyzt
5q+EqnHs9cmcf3WdPP/InTbJpQcrvZkHqoOINfHjzbB1hxhx8lrnlwR4SeXl1fBjxh5bWymdLGOHeAIzOYNX
KOrHz7lq9BMjDVvx3vOOoce7x8fet6bZcKUlAEnnMZnpGX9lvDNdmspTAA0MSM+EcdeecTarDL32+9OG
Pf2/AGvbh5cKcMEEcGIR76LvYSsNW0cdQ+DmtNAYiwD0u8ER1Bz7OL5OLktCGP0sXKI9/X3f3o4Ycw2
W4QCEKkKxDQBQ0yzkZ5j7+Ve0nAe8r9lCcx80EDHGsdOepk2oapMmSyM2CCKPKQYTM4CUM4JQlBw
zUduvEdQYYDq1CFsfKhOAnLkjvN5JUCmVPmDE317POrNobOrs0HiHltlsS8M8Z0meOEMfFMldI+PVht+
LEbWErFxlZcjHB1NMwlFY5mqTszTHD6SO/IHNbV75pFPIWCOHcSoQF5ZQTln0HLOLbts5eaWHt22SkJc
ZKgkzibcIK1ogAqLecicxxEGyd1eG7OOToz2R6p0eXN7NYJ/VnUpTv7e/bVQwXjhLyY/0eSMSpuHGY2d4d
ncEOK2/NRU/NzE4sdJmJKZ1vlSjGS6fm/VhMp/ePVZTrfs1YW0hUJc4rMjkzYPTy5vcy+3j8+XZqt5H2npVs
Xi4QhQC1HElQwBMRqcwSdYgA6zy+juwtcit2fosLwdDdMHkuJOLGO73QmctNZPERlaz44Z0sZcUAhv8A
HCXzbOPXqAOLZqspMYuIHqvKTUqdRFWbSVQepKMnLufKCxl1Omixm5Uo9mIqoMUQKaqcbzokK5BJ
PQQikK6ZAmxxKibvh3ib5rDLx7yP6D8XxB3u4NlkNyOqqgmKgr1AXxkZ6a585fTAgMTsIpbnRy2LgQysIiI
71wNcqK2BMQCARbAQwAIqEQjzTampvWiuZ6vudQ9JaSVYFo3hKRAURBBkA49CAEmQoG19e9RWtU
LtRRlKnGx8kIGYyB465zocpyMiN3rv9KaQUEIyUWnzULCvzywllyoilKLnnctTxwwnwGooo4kVPAAABQ
W/EnJseG+jjV4xiiHeNFkRqUuTOnz9/HksrlDn04Z1dVBhzd7XbZxPa9EIpMcCg1WuQUpUoc1MTEYricMc
hQ2SPdnfteohsx5rYTdygabcvftVsN+DJ+u9Xmp5GcOvsQp9JarecKsVVY9+U62rXUVBOalqJb0gjdFRGWQ
AmMsiOHKXnKmpXv6p7eI6qgzy156cRn6qaVQ5KeoHIyZzMCc3LzTReZNKT5GcZrqNE/a/l5LYKdROTpy
dOhglnCZib00wXlZfL6ufs3q7by4BgOwLe1iuElNjnE1tpHIIJn0wnmip/u+9vLh4dVrGT6wMCSclxxqRhJkyz
WVlaUSzUiRI5ewsfktJYKahAC0pSBHeT3emkHp52QlROaUpA8AeWQMT9YtQVinZY4XjMyY5hCcTwm5
SXK9Z6qHjxx5vxiNrkpm4BmKRllOrM0pwmJvzuODJdY3IYzbWlm8MMyPKO39tdnbjXatk6iM9cUDkEDk
Q95lelZua7ZfWpviAe7jtC0yYZ7VUyZ8tGtk5xZRlZUrm+qeTMdmFPh+TbjbCmaO5ChGMjESMODTOSTPr
jmRaQUtogL7kxpJ8TkR7+Fs0uoqmvBDmJsZaWkvlv9NyZiVm8/OR7E0SbwAO6H4rYKibaUqTJK2gzpbecq
OfyppPyPYbgJjqzT9o1H3vx49vLnKmUM5US5yI7VhHUlVvlck3HRnRXLrzfzXNDbXVs9+nk4j2pUPrIcbU2
QzZKK9IJxBST1UmYlCQWsmBXOJxbOs8KKn28nfFxWtabdAbpS21q0grQnSJ+cfVppPg8hYBgkBE5Kn6h
B+uB52z2y4SzkR0pbIFpUlSzXNT5PJ6s4J9llc02dnd3WONsXKDbnsyqTnglk8sjuhBF5Si/wBAkmDhXQ6vx
+1p7NP4ZbOTPZ0lEXD8ck4nziZiVpAqYzvpEgx9N53t2Ef+pkMeK1SfCW2DrkRHDp4nOlI6eoSj6eXlGulF1
gpgbK4/TpFRP6JUOTSpPvhJWtmG+5gCMknE2d5kNCFj3izpUhSCoKSmZCRI72gkaRx8rac3g08s+7u8lzlu2
tP1lHNGi+R6foc51nVs7N8mfGymOHuPDC2hLbVM2MQTstMgj9dldKHpOz8ez47bM1YqgTSTS8yW9nik3l
ghmqyXyQDIAx1Yc8GfG9IbLaol5MZf0k6D6L03bIMd3Hv+Uddrq5a6mq23aNK2y/S5pQlQWXRlMaYeOY
xeyLdt7ML4S5S1NEnvLYjd9+CoGJgRA4xmdIPXfCm70jlyJMZk/KkmcMrj9AzcNurZjxdy28jPekExLndOm
b/1rKdSyMdfUhspnvPjx7LJIstWjLhBv449/lem8XLycvL5MbbjU/eEcySTLTjOR4pcvJFenfWuOru4cm3GzF4
0YCsYHqgfXmOJ1At6IumvGAJUArKSSoR1yjOJPH7bKBF3hBLL9JjznseV616zPxEM624j3NlqC6Dk41Jn7
ydm0EyV0qYTm68491au73dvFbFCOsFpmT9PMggAMrlOpfD5hzWrDjcBOFLkko8nHOlyukmPo8nj+Hitr25
Wh3JBV7I+vjkB6jFrxypb3BTkT9Kfw6+Zsj/fIba8uKB+cTmTI50ub03pQdO4tnHxd4B47J7qh51TEvQiwlZzB
muYTTBeb68X8nEOPg22W4eDbkuQxHOjk5WCZ60Pd8/h7+CDFC01SOQSZ0qWMYycrk8lkObOvPYPLbb
rvrxTMttuNTu9STkTkMssgYnjytoN6Xcpb7jrbpJc+bh0mPnBWY9XKyVLLpGjy1TP0dHmTlWZKyWuV3sO
UMfPHjUmuz3Z3a8Ho228qtvRRJYNFzU0xksQnlw8wHw4YW3hu93c2Aku5KnOSAuBMDRfOspmsiTJLe6j
YHeUOXvWW5XqEpTJVGA6GYQ0qQT5Rc1KMEyBWfIkp4faWzk8NoV7X25UowIJSIGhnIHjkPfna6uG6
HaFDVU9TLU2vPGhomII8fDhlpEW1yaO5lsOpdTGktu1jJ6a1UdQT1RZmJfUJ51TyZUmTzU0bJdhEepNHgI
bbL9pbNbLPbaU32qiEEFBRyBcgloaOVzEimlyfYhTENWHmOI42g07mIhtvpXpC8BwwQTjU0nM+1dY938
QWvCYTmS4p0Hq5Eublcdfix2D3tltaxuHNQKjzgj77XNZeDlR+tqtC2UA5NFJbHzYzgZ5AjL65tZM4oQzeO
MzGY3+dZWbLLzTWY8fVWaeLH5bWeoHJJMuZgLBLkwGPWh8fjx5vLeChO6Xlt/MLR8UsNnh1avLbGD
gMb7eRwRwScnnAzZeS8I7PPn45IJUrEoHhkfbnA+rjZhlQS4IV3OHh654fVM21qq85I08mqqpmOWBNHRl
BUVMpK1STCOV0wbzQNeJHMSnw2YDOpyT3U5nC5TmMRl0LqyvTcceyFhUOLGIcX03q1jx7cBs9C3Qy
oxln3a7wi3HBLJzibCWEZGMDNy+WnuRLJtspzY58rf5lhZlPMl70JUEOGAgAYD/AGmAeMNvfEBxC3rb4
OlCG6LaG8VJw756jp2yRGFAxl6FcflpJGUbszM93wr8Mi+g9eux1y4oDFDeNe+kKnvvFkNJKfm4S08AokE6
gTrSx6XFH5hqw7+AB4fg8RTP0GU7mrz5wHv42jTulzNfp8MOXHm5PL3NVpX6J5/U29HuGPUCffyt4vSv
EjFHCfYDb1BLHfBiPg8fF5jatyNeAww73bq49vx8/EA8VqNsiHfx7PLs4x7nx2+y5kYzIA38cQc2Pe244+XXj
ZoDD56xzgRxOfT12ZcQXeMBM8CRppw9tnVvob72IVv+6mUPwB0As+bbfasn9gh+GzGP0N37D61/dQqP4
A6AWfON3tUR+xB8FvKO0Xevy916f3Qrsv8AvvP12+gGxyY2R2Wz12eus/8AgKUf/S9vTOKv9rDn2Efhtz+
PRZX5nOnX3UrN/BLWu3QHX+1hz7CPw25/Hosr8znTr7qVm/glrXauocqunVywiP4SONtgOnrT9Ysw63sXJ
4w8tjeRcnjDy282Lb/veqvP8bMQj6P1f1besYfqf+kNjGH6nxjbzYsb5XP/AIR99iEfR+r+rYsW9gEQDiId3WH
H39vx2h7Y9UGIY7dgjqHkAPFq49lo63y2UhSXAVvbtMNqIKTHxgITECcxr1tkAESFJ0zlSRB65/VPhb7bzv
4eXxD5Led7jiI44jzAGA9/b3h7/Hb4MAhtCIPBz8WPc8doxfdImFcdUKH1jwsRpmn+MPv08LTcE2CH00IAI
gIDiGO+AQAQwARw2468cO5r1beXcbzxOhKK4kk2zpjk4QHyB6A3LVgTBKwlJEyTmwgJE9jvhmCIRDhj
CIahG2nQCIQiEMOA48usOXaPJhxAOvkt8CGLDAdgDsxDHbxc20Rw5+XGymKyspnGnqSVOttb0q3Jdwri
MBLgQBEkQdROQibbrsB2gbVdl+09BthsZearmv67PSU0NalmmqkoFZTmlqMVPWtVLLgcp1KQnEg4FEL
GYi29Ver3xKsrIgZZVhzG/FCtlFYVCat6THeFSp2UJaEsBAkAdm76GMB4hh1AOvUlluPgo7W86Iiefwoa0m
qswmMYyRNAnGSxkS4GNYw77NsAEA1BFiGIgAWsmEd6OOvYIBhy6uPyW9iEMIgOvWIiI90NYd4Rs3
UXm/Vu+kVGFSy6lpagjd4UJz3hAygSqExmNTE2s9uO1bbvtD2tY232uvpd57Ts+hmnr/Q7vpktmgUF0Q9Gp
KSnpzulGVS38ZMKGRsqfDui6SMYzBpSYAcpqDhQXHEeMNSHqDnw2a9mqycL2c0Ludrjc8skBKFdV1JT
zSGYM4CwKRgyZCRnGAb7ehP3u+HAR3o46wwtZmEUWI6hx2Dq2cwcWraAiHht630W+1YRYAGACAY
DhgHnr1cuIWerb4ra5Cl1kqQlMMOIZbQVA4/mpcyB3aPlE/LmOFr7tO7fe1btjo7ou3tC2l/LtNcbr792t/ky6aBT
D1WEipVvbvoqVS94EjDvSvDAgzbY+7tXWTRB0qS8eb8TlkH0ael5rpKJOiLRGZxYwBiAwJU+GAAWDC
EIQx3w4iAQ4RbejuiyViIBSYwIY6ohdGGIcvaccNQbBGyWYjiIb7UI77HZq8wxHu81vg4hvg2CO9AMNWv
jw8PwWxSX/etC3gpKlbdKYEpbaDu9URhTKmyolfHPMGRa+7O/hQdtnZTs4nZLYfa/8i3OKlyqVTfke5q1xx
yqguhVVXUNRUBI+agukJJyCYIKqMG6Ko2GI0rMgGv0ouaQPEOAY6E4x24AIWTKXFOarqR9RGXHIA6
bNGhkRRRRwygnTsvDJhERxDe6gAAw5NuNqCIRAGzCEOcB+Du2+wxYRAMWIgGOrHmEA8/DZitvi8L
wDArVLlstBlQaaYJDhGMK3SllzAACcXIaZ2oe0/t77Ue2Zm6KbtB2gbvpi4vSVUEXVdV2lhVXufSFFV2Ud
JvCssIw74OlBKsOaiTEHfwiGwNY+lxDUIY4DjhsHaGPwDa+aeuyWy3k2HTOI6Rgb6qTVIyQRjKA2BU3A
byAz4Qiih3wQb0YgAYocRiDHDG1giEYawAB1Y474PlDZyjb7v4x9VBEOrDaHjwhAB58cdWrlwhJrHEL7y
HkARu8La1YiIII4EAwYVl48OU3bXVN13hQXpROttVl21dPX0ri07xDdVTOIcbcU0pBS4kKSCUKJSfknEC
RZVL8kTQ98M3oSGPXMQ+eovrHEQwx0HiAYhtwH4bJtO5wi53EvrssqBSBaV1BUllYZgTRKwnzxgyBbE
AARGEJ29x4w1iOOoLRGOKLABHv44asA1YagsDFEEQaocAxEQ16x1gOwfl22mVd8XlXd+sW7k6G2zum
mjgOGFdwKPAd0SMsjNur9qHb12n9sjNz023+0f5cZuNL/oA/Jl1UAp/S8PpIBu+ipi4F4U4d7jKOEnQ38XL4g
sb6Ll8QeS30BANe97+IjhxeePNb0EcW+DfAIhsABHDuBjhxWiCpclAKHQN9u3SEKOBEZOCE94TlwHW3
GiiIhaDPUiMtCMM+y3jfxcviDyWAiiEQDHbzBY3sQ7Aw8+e3wYRDbq74eXns6moKtA9HPdOff1m2MJ5p/
jDpzPX2G2YaJ1HgpRUZvP2cjadgRc/hjTAMgSE0B5PNJu9AwJU7hgBjfellxBEICGMONt6j26Go5gmaJw0u
MYHSJkoI8J5Ab0DZXMxHDQg7A17OYRDARslpiPKPht822nUl611E0Wqd1CW1apW0lczAJJVJmBlpHHn
bt3Zx8IrtZ7Jtnrz2W2D2lFy3Le9S5W19Ibruiu3tU9TU9E+4l28KGpdbS7S0rDZQhYAUgrGajaqxzwzmIwAb6
WE6OZBAIYeriEcAHDZDvgDEcccNmwbKFU3vzJjBYTXZk2m05Rmt5MhTph+BfApCaxjijAxm4o8W9DC
IcIRijHDDGKIRxsnIEO9iwjDj1bBDi17ePV57PUO+CIIhhEIQ2bADjw1a+Lk19yzFBeNXdywuhdap170tKhor
AREzLiVpPegmEyeKhpag7M+2HtA7H76rdoez+/EXFel5UrtDU1KaK76wmlqX2Kh1pLdbT1CEKLjDZC0pC
gAQIkxsteOrsSrovIq0WbUTcgSUaWlRSYj+kIjW8MnDYmhiEoQwGLO8N4ACHpcQiHEQtrVvhCEB14YgP
c88dWGvZjx28YhvRx1AIjgABxY4CHIHmO23zWAQhhr16vPmHy2S9VPvuKefWlalEELQkILpwgaJyHAcj
B5zbVtr9rr/ANvdo722u2nq019+3xUGrvCrRTsUqXnyAkubinbQyiQkSG0IBOcSSbfN9Hz+APJY38XL4g8lv
XphxwEcOLHDHXt17Q4tuvDC3kB1YD6nbhy7cAEQ17cbNl5wYcTbrYXGEuACZ/1HF8cvLxtrITi0MmCT
wjT65y9VvNi0UBiDDAAxh3wcX6LXxfANvQYYxd2EdmOwPLtDDi28VklboU22ELLi3t3hwHCEAgLdxY
YhGsZTIzFgpgFQIKRgkyJBUM8v0c9Y0zi0CxYHWIjy2LNvKUlGOSdctNOvLpFsJGIxMZTb7vt6AxDr1hq5
dvx4dzxWUr3Pj1VQft5s/wD7BasmfD6n98Hww2Uu3PrZUH7ebP8A+xWrdH7EFKc7S9nzMd6tGef+RVPvlb
Tu0UAbI3iI/cgPqqmo8p0ss03vZFSz7pi6J/pY0Ut0Orl3sLT/ALD5Lc8NveySlf3TF0P/AEsKL26Hly72Fp/2Hy
W2P4Twnb2hHPZ6hH/jaq2q9iHc2TreM7RXh/Q7v+62+VixYt5wt2KyX9/LtBO/ffHbl+UnmhHTtgyQg9PwQa
oBs4kUpr5ePk4rdQO/l2gnfvvjty7qT/8AF8xIv0XA5q4a9vWUmHHzd7XbtHYsuL3vRUf9Xqyn/wB1xjpwt5u+
EijFs7c2cf3UPCfzlM+3p0ifXHCbZwLy4OPVxefngGPdxj77WMGO92a+LubB734rU9PMQRekHZtDHXt4vH
jz4eCob6GOAQ2RQa+XjxDDZr2+O3pdtwHMDUafj9fX1W8KvJUl2CCfZHD18ueeXI+xjwig5uQe4Ph2Bs24
9yzg/cytxTZu6AXZoq+L9f3dTY8FQ3cxuDyGzkBeThkNzRYlFIDh44nqGfHYFIY4x1BDCMOGOwG9oTMc
Yh4sBx29zDzws/a9Dca9zpnB/wB8BVTvYwtYMQ57c57Ur8vW5LgYq7qqjSVC6thhTmBLiilwYjOMERlBy
BjRQt2TsK2ZuLarbB67r/ofTqZF1P1CWi4UDeNGnTnhEyd7AIOUaGcmdF9i7AuXNbztWbuy2pGF6Cn6wn
RN10GCJQlPdLOcaWRcTeXc1J9byR0+iHIYVUU/tWqEz4BrhtpG5iuewzICYGIsZcmZOycwOx9Qmhx4+4
HJZ3v6Jxu3AXOUEvdIadFFIM5zQyoZiTBDgG+jPO2m58wPqoslMB7p8YiAgGVTocdQADYS75RNYvGV
7pFQlvwzJalVyorYYsRmXsJI6uqlBcarxex1C0q4B1/SVrDZ2/htDsVR3xXOpW9Spf8AS3ApKMKqVOJ0rgR
Bb+NGkgxMZ2qdrdkXdk+0uquGgp1BK70Q5c7MKUPQq5aAyySfzoQslvFHAmBJst5c59DUtW+tdRpLeMq
beLqRSVZq60Z7oQGShMFAUy7eaZ5VVoWipQmlk4QUhOOFrRk1+YUGEIYNM4hv97EELJ6+dRf5n+8p
XClBNUOOFKpXVqpFNCDgUCpUifXk9hvFZZ5RdVihIeojykSSQUBTxARxN6sAAQt27Gi1UJis5tsdskZSa
3Ge2kdtN5NkCGbpyE3kwqkpREtjryZIkTLSoBHEQAAHERwC3IH3SpiGXNfDvkBHJljMn3kq8Zgbg6QXH
8tt4dR4cZ1PPahDWAgPPbzQaiv2mdveodXvS2cSG0oCSlKiSgAjkBEkEniYkW9yUrV2bDIuG7UDcNvUDqF
FxchbrQp5TBnVTp0OUeu2x+44+hyLxW6ntqGvb0fJa7pdQiVlFHRaiH29wkfNUj6OdAksFaaNKI6mJ8aGmH
CxtBV38uqoJUCsWNpKOmOmYmq0tLc2FPQaN0VlRo7rpBfMvaMurjZUUddbLzXStInU3UxwIxsochUzDR
IMhlqRwrEcLhHAni94Ahl+lmTD0AxwitteLqeQ3KPca3TUGirXSp0F066K0Eml6EoEgiSZrpIoDbZrSUV8kV
Op4myMboVSa87IZahAoqoRKcYTYp0YRR84y7R6I43V2mN6dkVjqFeuqJWJpKz5RJ1SaMvicmKFNHSzT
qiWLLzfQGkRTSKawTwkITOh1Jky0dSS1QCMUzScsVROUNOWgOBxhacTTgIIMQJyUPXpOUTB5W6M
EtutqSoAodAnIaECRnHDPOPA2c7XobtT+ufPFBYN4CS0zKc9JE+eyatNcsYRGe9DCSVKaVSyudxRH2y6k
4TUWDQUBVYYko2OhVdVAMbYnpZdMfl5KoqRTykbeIK6itys6muAHEItZBb5PUbXXAABiUJJ4nMAhT
AFWFV0ejowCIgFnD279pDAMbl9WZ/vyXFJJ0wcNH3shLYS+mtxZVqptBg6VMAAiOZaEfCunq4e9J06HF
jZPr0NBLkn0i9wqqUieKwgrNKm0nHzM0uYiko6olu1XOliJuEBESSgeLlD0UOIYwliI44AIDxqq2Vp29pKag
W2oUVQFLU6ZS02UjEQCclHjqItz+quBlN801PBFA+MSlqVhCMIBiCIMwRmdDJkW2Abvodygx5Agk1Sr
VU1XcpmWXA4aYCc1WmhyTAwhnIliS4hvVRNjFEIwwnlBTijAMBighERhBMa/T6HRfVHWE56rXaKlO
GtqM0yCkur9LXWkE0yoegCMJo8bMNNWRRgRHmfT06MB4PxoySqKgkcEgVRXikpczfjdOt0BrOwL2C3
QlhVGV6YNynDeaKni2j+jD7kUnYgll4VRUNld8om09OzoungnYQpY5tHFGG/mTBiV83OmvD4vGXZG4/a
iGy6i7U9wuRpqC3ILlSWn5DfOhARVDRMnvk8kePEjJYVCAjCEsZsiIfVY4XzFFsvV1NVc1NSOt1VKD8Y
hBcxFMZ4QREGMjOQmRE2sm6W4a2qeuyma3brKTLuInMYR8nIZEccj0tzEjzROZSOdHJzOT67KynF5fD4
cbPDG96FqpgZSExSk3zKtloj5EkehGVTdnSRl5zIKmR9KCyOA4gGICI4YiHEFkj78VLGMn1srm3qaNsV44j
1aqAl6Pb5U1oNnl+GSwGaqyt2vJaN/U+n7AJ8Vnot/Z21Vp7uflY3VRN0nmRVZu0xbZpnukhIS55tHUAU24
WMmSpVbIKKfFEJGM5CAKCdMgDOB9LDEA7yDs7dzFSi9VXq0l8UhOGPi8k72Yg8Q1nJOZg6Z1tyUbD
qbxVWsh4UJMTIC49fd9eKRysjGk+himsiwRiQv3VvhjH1oJ7Aa8+RJwx2FRWghHn9MHxWRM3Um6g6Nz
PrJS6mCNeEeFYE6o1N1l8mlx6NNrJk5Dnk3NC3QTiRUjpETwDCW0hgIAIRBEGA6hG/VvdHN1DQ08uoH
r5D9lFzJXOixma2abyROhswKFBYwjmP7YDsHDVrsn/WeoV6a/s82Sr1rqG56rLUCgXpXT5YW0lAIT8XIvE
yWi0kGuhpmekdOKxNQH211BzWg17mzdYwUXbcwbqVEBLqmFic0jIB3MxpJJ6izFa/cdTTllimW29IwELJ
nNOQ8eevhnZyXc43H1wXh7plIK+uu8M6Gi8ar06LPsqzilNmZOS00utAcONMsCmcxUhIqKIKOeVA1RRR
G4sAAAhGNEuQ9HCTehBpJS8ZMqss0oSnQjzCAEczBHNaHxNm/pLr51v2+7w2hr6HVLWImUvppT+mqJ
LlwI9P2S12UlwSZeSlaPaSCSRCgBCIBvQ3hKDAO7jjrEWIN5K7ccojf+vft+OTNkk16uR93IOUmYSCbXqr8
+DTSygDrAimkVZw4gOwdoWkbSbLXdT0VAtmkShSH0sPEKckkpHfMuGOOWfnaTflyU1LSULrTak7sDe
gEjEe7MnQGZ5/VbUd4PqqjbMLZmOS315ELzVEqE+Wlpc8hnGvNM7+C2mD0cBx1OI44T5AmQOGM3lH
5ScVzGRnBMrmZTqQQ25j5MdVt7bxRuNBa6wgpUEvecHFh0KkwfoKgjvJHJkyvH7RlNnIctREylqVUhnlj+
YSyykoJZjPxlyvWepSeaGseXWUUOTjtqN00Aue+kv0aVz88KXiCgCOEcc+fUwbR9lr0XcV9svpJDLhGJGL
CIJSDmQQRnOYOmWdtP0cxJlyi0cEfTperw/LxgNtjmIqQTJJacZgzadMm6i+Vy/Lr+Tv9zWKYmn2+sKSOs
Qbw+lmswNDL9Yx4vhDv44Wyo3FSAvvPT5OZxbOneHu26K+kPI3mEQR46zOcDqByFvVl116Shp5Kgtmo/
MOBWTunDMA5kake2N0irkgIy4J0ccuOTM6VN6V06Ts8x8WrC1tqTyjmGIJMZnLydeVGZr7vw7R/HiIw6o
C5eOOCdv4DErKjL/SeTlHx9+1nqDkgkkziqZjmQZOVPmzcfc+Pl5vitXoo0BWJzuk5AEc+s+P2zxt3rxUlIQB
PA97w0y4Rx9ettilJwIifLJxzjO/MmJuSlSwm93Dz4h1jttiV2VqbbVLms5nSzKmErJSicubkMkYzrv8Xgx1WTc
eV5CconjMDeOTDkMubkpWZyjU+f2WPYmrl18fctZJNDqu9JhmOSj6NjzrNc8cJvp+cYnPpQkP+D+ZVOEO
XVYC7khONwp8Ac4yPM8+HOxdi36t8Fttx4SO7gKRJjjnnmco8LbhqV4hSVDkcucfMQZxm+RLyJuQkbPL8
nFbaWhe6LVXpeYMkER1OQmmyyua6Pln8vJzfOtpQod14fHbRuidy951cWEokdexggpKBpPISiZOUVL9UH
M893cXUhsNIc/LZThsbkeZRVQgff72XN4cWjCDNEuvlZGRUCXUed9REccx7Mx8Pd1usQwpeGnbx8zMR
GXI6Z9BOlvRWzF0Xs3SU4qk0VIyYlNWoTGR1KcuuWXjbPFOd0JfkxyQL3C1QgUifTZpw4fy+W+tQKfD
3ebCy5d0/dBGHXpPgQVVQJo78JyglTSedBkFj9tCncx8vHZBhY3IBDb6I33SWqe9UpIc8k/OLHyZ8suATnl
N9nedlDuAD1CaEMAERDMj+IBiFtZ0+5nfDofUQg56bxyKlli6pkpUxDP6KXCeo52WUOn9Hj2JjpDSeOOo
LRAyv5ySnxPgZ+SOdk7X3HR11CXiinWoSBU0Z3mkASkAHIgg97Ig5TZ5msOMscndRx5aAxKMTdvrOPy
97bbGLoUJObwZGPpkvsovMxnz841j8GrHXttphdLqLVdUZZCCsbeMNJ2lxMSj6MqGik8+TMfXZslxYW2Z
dihBm5mfHHL6pzfKzAm6s54/EHybLNghZGFI6+zXL3m3CipTSywCSqYCuOWmWef4DPOyIG7KPTRd3
WBuwTuqagVGa6XKCYPrycj545DYbNnWkoPNxYjqFsBMljCOG/AYIAx8O3HWPL8nItFuzNStL1Do9TU
mcmTpDeQnA+FWR9cOQ3odIx58xSTY907hsDCyMMMyLfQAMO+i2iPHxasfMA5+P3Z2MXaKLYilUoE
GtFXXLUUwpOm6bInvcYVlmck5i3zC+Evfv5X7ULxabVvEXRRUd2rAWFJbqUMhyqRpAKHFuoPOZ4Raj
HJcMuIde+2fJ4/jwx1Wk8nHFz/B3tWFq2Y38UW83mPGPFrw+Tn168bUoYJuOrEefAQ/7VupuGR4on67cOZ
cGGFwnKQZnwyy5c9LEUje7Zg+H4eSxK3kuZv9Yh5+fnhaJMlxDhvg5dve8nktLBKEcd+OHOPy7bNbzp7fw
stPeGsT0nlxy5ZzGnjZ1T6G39hlbfuoVH8Bt36z6Ju9qiP2IPgsxc9Dbew2t33USj+Au77Z9G3e1RH7EHwW8p3
/AP4Zvf8A2hXf04W9/wCyXd2U2WRr/wBHrrz/AO4NcPVaKv8Aaw59hH4bc/j0WV+Zzp191KzfwS1rt0B1/t
Yc+wj8Nufx6LK/M506+6lZv4Ja12rqHvVdOjScJn+Ei18dPWn6xZh2EGIAOO0Mdny2+5Pn8Xy2+DDEIjq4x
4w8tjCPn8Py26MGkfRmIzAn7bRcR+gfb91vuT5/F8tjec/i+W3zCPn8Py2+5Pn8Xy2zuk/Q9hsYj9A+37rbtUgu
wNWojBSXcpuVdTzigYPSZpNPKJs4vJzRRMk991XFCOI72ERxHe4iIgAAIhbJXzFDF/Vk6h/vND+KMPJx7
bKd7nrQhyPO6ZTpyJ59tySqgovOVLln85z7Em7lUnFhvSQhhiA4ax1CA47QDPlSKfqVLzCPJW40c/GsSTE0r
ov6DmeZ6zYHSP12HHsw229p7N9mXZynYi4b9vy6WUhy76FbtQpddIXWBglZAWB3A6ePegjKRHlm5O0
DtI7Su2a9Ox7sso6zafbE3letBQbN0DdKisqRdDbr9W5TrqaVthYZZYdU4nf93D8rMmyJXzErG/Vo6P4Kh/61
qUs3M2OnI6upQPJzTZqcmKChKlRk0sAn5mUMmxARDAcBCAMcBDWMQhrstYx2/OfrkJthKkp5M4oSjE
2UYUJXSOoypw4PYW3sTVgGO3Za/wCpt2t2p9M6kKE5SacclPp88D83J53l+o2usHNmY8Wri7vLawHZb2
U3xc9ZX3LdDFUimRUKC2qmqMlhgPT33UAEnukQY66WR2r7YdsXYFt7dnZ9203Peewu1N6UdBeNPc17t
UgqHKG8K1dCxU4mKZ1G5LrLoxY/m5ATNmodMGeTfb9bTTPGTBIiuKQEDJkrCXmmJMISDE8BKgaHe
gIYQgIRDgOIiIjFhjvRFcpYUUEQcLXWGEvH0pVFCLVxY5sOzmwHVjjjswPclbpl2Xq6MN8nOLSTKo8pB
WVNO9hgMRMyHVOvHe69Ya8BDuWdBGLsLtzczHphp9imPfTHsX7R8+TC3KuxXs62R2q2avyuvq6W69
6nrnUNOuvVLZbSlhl5KAEPjTex1A6xaX23ds6uzjafZ65/yizRJvCgbrVoeSpW8x1b9NgJS0vUsnvSM+GU2Zo
GJGSMT5Usd9DLmzpQbdoCICPKGzwhr5946WXVmi/WC3XaqOVwkjiwWNTZpMjJSxkyczNnCmqI5gOA
5pjt1AI96zbtl1V7XsqquenDDWW4hKyKkLzrNm3SaUC6bNIJKySSzBcsJJPUjkRwY1UrHBDvcRhCIIooRC
EbOKaGXJKiUwpS0GKtuRjH1RALqMueYT5q4YKzoTqocOABY4bQghGIAN696HFjak7FuzCn2nvm9a2+rj
dqtnk0lS0zVFaUMCsZWAGQSVLxFJEHDIEwCMzbdtPbbcnZ/Q0N3s7QXfSbS1Hor/oFQ4sVAoqhBJqsIZW
hSApOkgYhBINm014SjqLSBWbpBEVlNXlLSZPPTZilIKyZsmMsaiKABcCg4CA7wcccR1Y4CAasn0Vuyta
prBKO9VcK6nHDCkqEJhRPkps+TgTnQjDEGdxAOsBxHaAjr4gttHutFOFanL9pCTVTiUdjUGQsmpUxLzvI
hvXKZKiJnPSkI6t7rAAHHHaA4Y7n7m1Q5wve6m3nCnKTfLFzLzeRcS6iJvOMSp5PiHHMycYiACOoccM
OIA1BP2c7Ptlqvtq2g2afutly66SmefoqIlYSjcii7uMrIM415wPlZgxaPtB2wKuvsU2e7Qvyi0k3o/TsIrIUGnN+us
RJIaKoAppjdayIGRsipeFoag0gLtSeirCqrRLkxVkmxUpJWQEoSWZhBm2aRCEQDneA44844Y442ozT4hUq
oCW01Q4aTyShIUZsw2RzXLycyTTZ3HA3gAhFmuAhrDAR4xsq7uttK1mnCbQyYqn0c5pc0/ZMrRYmwCT
mkhs9lgdJwCI4GxwAMdW+w3o4RBetzjcyKwIy5S2vRl402nNhfaAOcqmQqDkjWZBF2tqYCcWNFgQgIwn
COeBFvAUogCIA9PEGFqi9uzJFV2w1VxXPcbr1y0N67PVNbShaMFNQv7gPreXJ7qQ73sAUITmc7SqLtsuG
h7ILu24v/aChpHr3p76TdT7hcHp1dQPVDaaNgKZQVPAMwlJTmT3chNtNFS5gxU5LVT8DtdEcaelqB+XLm
lU4N8BIrneAiBQBABDbrAcNmFk5chEEcUAQCIwxDDhiIiOIYBgGIDjr2YY8oWdVVsa5mnpN2ttXiTzp3g
QsKAT0/EZHViWsBqA5q15p38e5ZAe5Y1jbsvWUfbciIjLNqLwApCChLxI77MjcA5z/AGgiIiOodYAHHrX2
sbEbH0W1Oy2z2ytLT3Y/W3i7d1YWsT+6qHaimYRjQt3v7vfz8pE5CRINujbNI7Trm7NWO1DtD2dq7t2V2q
2fqNqthbzqVIaZ2huOjpXKl6sZ3CX1sNx6OPjGlLG8kIVhIPugl3hv1XbaysrqyuJJlOVgTpRciULDJml9Hlzmc
xRHN6ICA4gOGoQwHDVbO3zE9P8A9WLqwDizZGw/6t37OCZd1tzl4YsiqsuTB671PJVJHGIj7R8nw8ttY5i
gTlzI5EZb08ubkvWiod3vcfLx4W7HT9j/AGZ7JXXRUW1NJTu1ag8Wa141zBrC1uf2Jtx8Ixb2PziojqI572P3h2
8/CevDap7sB2GvrbGl2YFD+X6a6XqJ8XN6eKkUhfXUIpyv0n0J0tBKTiI4RNkYn5dJZrTZTncye53IbOIaTO
USpcwXTBkTTJaIAzY1vfTBhq1Q6xDUADjgOgkyRMkiATYBlxQxCAhEAgOGvXr2h57MbPE2nQNwvRsp
rkJnmvJIrEkxOlE1CUay/ZeZ9V9Q8WadzbZFDdYKbnabVNpYnH5qPOmKFOzh6WKPJMSJIhwpWCoQmM
SSdEEY4RCMUMOGAYRatQ807ZOyLZy6Lia2u2W9Du6hpmadk3cwlx3frqiCy7v1ukoKwSMO5URPO0Ps9
7YLzqu0K9+yfauhcp9rrpvK+7svinefbS/c9fs+HU1tDUMobU0qobfpn2nEipAQttQBWBnrrRW7G0qlMIi7lZw
uAgoHD6oSjKkZScBOHNDAFoRhE2Vxh3wRYxBvhAB1AAYAAZS+YlYnG63aPMJVHwDudS6rKPbmzR
JxPu6s3l5OUkAsXmu55Fs3UQNAY6kPp4gA5mTjEdofote3UGq20VTKbqtL5aPGtmUZSgWNISiui866TmeZ
453npHV2X4ee3QNkey3s7OwNwX7fVz04NRd9MutqVPVvxrj4YOOJASU72cpBjUTAqLv297Qu0Htsqexvs
zaf2k2zrrzvC7bl2coywioqnrvpnqx5KHqphphJS0w7OJ5RlOpk2Q++Ynp/+q526uUsiD4hK2kle5iw09JVT8l2O
yZOTkxQPypcwsjBJnATKGTYhiBUNQhAADtEAEcBDVvVdtLlfcvjLWt92KhaY03bJhLenmNdwSvWioe0J
zXycXL8mLw2O7E26KoNPT3fvWkKwxVVUk4co+M1kZTr1FvTCfgw/D7pFLq7x7Ddt2Lvpu9WPFq4ilhC
YKlZOgqSlIJygwDyNmwcUO9iENuEQgA8uA4arRZMAzZsuWOrEQDua8Me6Grwd601NhigiGXFgAy5kUI
6+MIt6OHdwxEO73lBLou57VMvcs9yPtmPNiNxParpKts2VdE5bA9OO5gXVxMloEdDU98TzWfgIjEAhFC
OoQABHxxc2zV57QXpT3bc9I7X1D7uTLIRkjFpK3Ez3czplmJtB2m2luPY656q+9pbyZui7aVxplysqgsNJcfd
DDWIoQtaSpxQSBgiSJVEm1dlXJ2HNlSZwup49MlSZ2AFUwPVAGOsCeOoNm21tvi6EymszHU5SjldRg2g
Ih5TKlzBRNAtOMFJG+EqbwJhEACI697FCOGwQEcbOMy9192ySxaTG4Wnvy5QvKw66fSZX7RDVh+K1l
1Oudvt8U7fDOT3OzSh1zNlWQyM80KoBOTONlwJiZMiTIRAEQhjvREBDXsENVvdl4diOxatn7xTR7K05v
QXZLRirxelYdR8cROI84PWYt4Zu74VbC76o01O1FN+TDXMsVSylIbap3KgNrfkXfvVJbb+MKcAWRAy1s
zzHUIhjiACIB4eTixtfFPW2Wd70azaOmJ5MourSelmDEmEI50mQdNQwCYLwxhgOACEQYgIAIDjjxbM3v
LmT5ucrLLRXu5mk5p75SVRWTp7SnKc+SSkpRmQVNSDmliCbFDMxMBvQhhiAQAcRDVjjS62jz1+8XR
FHLxl4DCtUpoEpUZnEZITja+SKhnO30uI4jhxDjbw0xs7VUG1NDcl6sbl9ispqeto1Qd2l9TAzVkTCXQCCB
Magk29vs7UXRe2ybu1Vw3gxeN0PXXV3jR17GMMvM0yX/jElaErCcbKhOA+uCDtjKuTMAY4ZYO516+P
NUXHvYFuPnx1+JOVcIQJCwrpkmOKZJIqJ0nLmRD66BWeZKwzx5MAABwDXiPGOIWeWSbr7wzqTAC
2z8cqPvoPHs7A5fx2bCUluuPG9BeLfNH2WstxFXSJx7rZg65TCnITRLt9XiLG5IRE09QPCciiMYy4dHiIgEY
iMOrHvvbb2bXRcg2Ro9j7japq29nHqVtpDi8T1Q1uJRLilGVl7IgT3ddLcG7G+2+h2wY2xvK+b5pvyXsxR09
dX1oCvR6Knd9IxKehtJG7DGIkBcgk5Rar0cuxtOpFP0h3KriXU48oGFSVMKp8hNmkpUJNSMFYRxNxBEA
CAQiIY4bR1Y2xveIokgUf4LCiKysq6fhVs5FTkFZASoiWZAAF80EQEIgNjiI4gAhsEMQFxpd1uKVJo7ShC
YLhcjCPqaWdXDEZxPmrs8oBdWUDJoribNoqfDhvgHe6x1YbBxAEzt1xpkq03M0NhVjiOcjVyb0mStFZ0Ay
QKGG/2VnhOARiHOtQAOvWA7bT9tuy24Nn+xlN9v7Pqpdoaah2e9LeK6wrZfqXmGauU70AqVvJOQjDEG
1bsR293dtj2sp2Tue/GLyuyoqL4bowxKm3mqRh+qbdSpxpHd3LONIkghWRmyL1iwO0cbFvIdUoJbCNcj456
Za8s7es0DMnpHn/AGWhw+p/fB8MNlLNz8jw6ImAfTLYx70hbD4rJpy+PvfHZSzc+ZcUQVFj2wAYQAHu5
BbHHHvhbonYYue03Z9IGqq0gz/odT0NtM7Rv8Uby/1qT+lM2Wbb/slpT9X80xdDx2/ssKLYbe9bod3LvYWn
/YfJbnit0cXFSmPb/wAJK57/AKV9FvkDV8Fuh1cu9haf9h8ltp+E7/j9Qf7v0P8ATaq2q9if+KdZ/vFeH9Du+2+
VixYt5vt2KyX9/LtBO/ffHbl50qmwQU7Yv1cLKam3Vh1lKbePjwx1bOPALdQy/l2gnfvvjty6Kaxbym7Hi/7jm
p3usxTyePVbsnY2rdXpeuU/rBXTUsjrxI58becfhHDFs9cw/wDarY//AGb5/tHEWysWnZKcXjg1atojyY4Bh3d
XLrHuWr3p4N8GGGU6Z3NY6w2Ws+Xv5kMG8i3+T8Ia+PwcmzVa5C5iKfL3mADHL8HNtx8erEMLejqVc
a56dIGR6/UNDwAt4mrGgg4gMUZEAEZSDnrOZ4652qxT08EWI7zi74YbMdfEIYAOyz9n0NuGS3Oqfhs6Pt
VB147BLtbycVmD5eZGEsZQc4gP77D4Bxw8Vn8PobuHe7nLPDHffl9Va1/5O+DDb5OLmHbLnstS9bxo/ah
XG3bPg3SjtAqlDMfkCuIHIhVHnOuvrGoNtu72LLae6SXBrydOmeWyrghO1WZrdITwLTz6JWygD8WE9HK
RiIBCTE87mQSxEIhmQozgAYh6YMItq/Q2V3GKol7Oo14VbS44Ei7qw9Bo+cQQwjIqZVHO0iOMQHfDEa
TWSlOiXNGHDewrqeOIDgNlXtx9vEwTL7O6mXTVU8IxlL0lWq8sUnHMhEM2Pvw4zqhFy+I64ID5RkqO9
DH0yyeEcMMQ33IUvpBuV12m+xWtuwyBSl171lvSqxWcRlkJUtwuQkXFs0+J5E3FEYIFVYkmt9GERkxYq
sMAQyRiiEeUs3pW7PXffeyCEuKN+out27FBWEJRXBsPhCIUVB9glkwoEKTOczb0E7c93bW3xsz2ivFpCN
nWb7YvoYQuXrtJ3BWuUhJZqU7wSkktkGUiQN5aW1XbVW014qrVjmTk5o1IftLzhuKMJss04aeOA02XIJY
YcIc1JLpNUTgDHHfkBEBEMADlm3222B69xe1VS6pLknJd5avGBdQLYSTY9FpydSc4fth38QGz+bcD3Cs
O3c1afOlwHJyg4XPVC8A415RngAmDqyt1leSsqnDIbQjNnzRqLHDZFyjZiHfGLzTF7C9lJ3kz80teAwj/AEo
v0UHeA82zz12v+zu6kN3xtVd6xjFEwElSk/LKHVtTGZTOOdTBEDIzbT+2W/36nZ7s6vlpwsOXi6KkkHEEt
1aKJzckwArAkhOIpGLIwDFnzu7vSxNbhXfLlBqGZd6Y2HdB5U6iD/7nHbbkCpxGMk6UiRH9LrqVK7+kin
h5cee3Yq3aBPkKO4vXrk6eUz4ucoO0S8wnlMjl5IuZjjvcf0IgAb7mww47clN707Um+7CMmCXLPkybjSM1U
JUsyBjIHVwpgVN4/ToCbAeUQz8A14W5YmgfepaisaQpTTVYphagJKch3tOR0OXGdLeiWr5pma2jux91Db
79HTVCcSwJ3ziWgAkxMa4pExHE26tvokMcNw6vzjyMSkvir1SHx25it1++sfY6YVpnUpxudNa8MiQWQ3o
31VdLHG3Ig1FEtfLIx2A8tNkjDhGlmpfXNJiiCGUCmkRwl5XTo9EiD/8AQa35uXgLSHwdHukIB4cLceuZlIf
SeTHDi8Hi2awtrdfdtJeVMqmqkktyQhaJQ6gwIKVgzkR4HiOFrSsoWa9otPpJnNJSSlSYAAIIBOgnSCdZizxS
69cfvhX1yyq8btzcn1obyIoI6UsvDooNcglSRWEvPEnBwOdcTVA8SzHYCaCoKVxANny9xOh6fuZlwpNQK
+1BQCc1iFXfVCsTvmrJk0024oLByarHU5JU1AmmHDqelE9FIadDLTpU5YUpYQpSUMShKkjzdNxP3fNx7
jwy6w0+L3bid4FArI9ms8j5g1Vk3Tk62hbSGqo5oolFoWO9iBsD4HYTsR2MU/0xKGXEEcMQ5Pogslw3Wd
303Npm1JJproR2DVkooKSQTOKAEHxRmr7NUldtni50UU9mCyfZzoJnRkwn5cSQ6mwaT1SNPlwKsuGXrd
3bMM7P+lVdI5UVd4VAICnF6aYRELknInMSeVqukuRm60vVLAL9UtKoURgIOX+tOvHLhlqGcDwvyOx4
VQqLUKdBvkd4VGfLyQWmY61ZmnuR0HFhJKq2ZEcetxE2U0r76qpOz3vdPXAWRtzRvAOFSLyThYnS9s
n5xczHkpU6OJxNIQhMxDqhHOogGLDbs2iOPPNqhStw0reDtYa3k4F1luhwM1ZmE/WNMNteOI5s0U4sxE8
U4wC3QT3VExNK7ldeKNyS8oxPL0kaUyUXny8tJiny3M0oQCIMPTYCOPFgIQiA6tep7LVL7lDtMKgqS+2
wp7dkGTiFUMIORGgzjThbXbgU4qlvtDhIeUwp/CoHKUqGEEnPxgH1CzHA4YW6uZmcdBwwjtSXNMSpp
gx1AeXx7M0WklMeokP9sMbKM7m3RaCst8+7EgwFZBRhsh4jUCGSXlQ5FSk0tKnHeSKhvgGESYrxVIBU
PCAgrxYBrxALJhNdYnKBiBSdsZ1Ykk8M1LmDWXIk/wBtTf1j+1+OzXxWcl7gQQbVQq31uqKm5RaGltO
28zJKvMgGGSnKD8VM+iKkisOJIlFo9onN4EADEKYchDVDvhDVtnMd43vdzLjj4SDLpQ5yIJBGAeEaG1
HcqDUXrRNEJKWzKu6DjGWs6ARnmbK1VjvZKTO3Vm5ndOIzzcKFVC7reVertLwRmoSYqJRQZRunxw5
jvSMW8Cn1QU9N32MyGJVmS4cRPwgKZW7EsEUi97R10kEkwSRX5TtadzxXZcvfSD7gpb87yUXDkOp6
K40sIQxEN6AbMcIcG30b49MqWbtIgumNbJqS2wVOiNL3GdA2WnSWe1yoiecKXnY9gDntQ3CKumhgpqY
+lhAIYYQsrvuwDF4QUOp08i+byJ7VqWQRzx6ZgOQbz7KGiR2GHDVgeX0ppwDjx8duqVFW1eNHejffJpK
4bvG2UlSQAMYnhrJzjKdct3q3vTqS9UYVfrRUN4k4QqBMidM5GU+qbNCr5jCjarHLOqdGYjgdlNHRKNS
zErIDJUDhrTGdcuo93cLZdpvMjp6zWSpKpLfwKFL2vNXk/JZfRqgSKk80VP8ACJHl2d+0tecVEd+KCbScT
hicQb6XnTyzeVl9DpCwqI5PNROfSR7Mc77mZ7baAVcvDGTiocTEFTly0EgaMEEvN5pqRI0eT6jKhj9olCn
P8fNr1q0MP/FzvgAMLYKzJjiI4nQDjHG2hqcSt1tCGytSB8sZTplodD11i1HrosNKWsQGpMZcmpS3GsJYz
Mr68j9mJWdj+12Gj8PHaxkk5HKmRxwR45P1ri4vB4hHHbz6SVQWF6pyofZ6DpA+sODpq8oyMJ4JyOc7L
DO9fVyjqT+bXstlZhu4s2ZiJTdVUjBlYJkC5UgcMGs/nnBJh2KcNkvp7MfxW3G5qeq/Jra6uAp3PC4QkjIRmr
xz05a27FsRfa6dli7ryewlGdMFEjc6HQ5GctYm22UShnEuOTHAMGUx6X9A7vlw4+fHCiKa5OKwloJknPCs
zsqXM15Yvq6l1Ycg/LstQSqhv4N5BH6fWM3HuWjenMbyTHHMnQcn6Trw5h5PxhZTiR88+yNPWOduttrU
7mFCMu9IPhnGn2e2yVRUSpczfk0pPJ5Ppoy5ZArI4h+mw/FstZhl0GZcUe8M5GOZOys2XL9Y72r4fBqxtlQ
w3YzG/De76MR1h4fPyWpMyl85QmbyCTM3/dww5w19zVr8NllxjBhcUT1xxl5efS1rRXne9EsKpggZZQgA6
pzmJzOkdYtXKe1knNc4WnQTjHS5uVyheb0/z+XiEbKEIe6JKaOz+DZkyJsTB8ublKBg0aE9JME+X90dnN8
GorDulrbomSYIIQ6o/TPPu8mvu23/AKWblmjuSXBGsTg3+V6lCX08R5c7Du7fx2on10ba8bTgGYgQDr1kTn
PHqbdOuvtA2iao22aqjYqt2B3nwVBWnDCABPCemfC4Ue/w5HoVII5lblwzs0zAqKeUxPYfan99+Pl2bw0DP
ORYNSV6MsqSZMyb64oYY94p3dnd1WptN9zYZlM5xM5GSlmTJeb656wHHsKcfmAarbmEWbA3y8EkhJ
mSYOp5Qyy/8D8x4tWseOhq6tzHhQsRzHHpHvzzi1nWbaXveFLud1S0TWUpYZw8M+Mg5HSJPhb3LL5F
WgOb/LZSUZy036ByfBh8XFamvh6EyaOZgjj1y5Rgemc/GGGHlHv2jOCOAmTM7+OWWk5L1sfPHv7ceLE
bI27oZeok0/p2fYbYUt49n4QMIxWAvN6ejN/sNWXh5OoR0ek/tqcH3t17FsjcNftHe1DdVE1jqKtQcSBKginl
MuuaYYGiSfXlbie3W0937IXNeW0V4uJapqBtSgCsI3zmgYQYJNStXdbaCSVrEYsPesi1evqv0aK+VGfkqbl0
qas6AQR2BwfbYaISsePrhmhpRHUPZmwMba4yhHAR+pw8A4h5fFaYEuOwPSee3D5eK0GCGDfRwDt5/g
DxfHqt9F7roWbroKKgYSEsUtMwwUDILLQAWrLTecRmOpt8fb5vh2/b4vW+Klalv3nX1Fc6VKxHFUPFwg
nIGEnADAy4RaHPlfowj9MOsMOfZsHVt5sdeHNKTOk+n3+PcHz7/nhORb/HV8vfxtIz99jr2asMccccPPn71pj
iumow9Br06+y0FlR+d3hEjhGmWQ62hxTI5kyCLw7B7+y0pHLi3/pe54OLw8vjtMZTGXHB3fPxfi44OUj3vp
/Ud3xagD4+THUFmLTkJUiMp14ga+s2dP8AobP2FVr+6iUfwFXf7Pp272qI/Yg+CzFn0Nl7Cq2fdQqP4C7vtn
0zd7VEfsQfBbyvf/8Ahm9/9oV39OFvf+yn+K+y3+711/0Bq0Vf7WHPsI/Dbn9+iy/zOtOfupmb+CetlugGu9qzX
2D47c/z0WP+Z3pt91IzvwTVrtAu0fr6lPN4MeeA4vaMvHO18THmB5mLMP4IMYt7swD4PPnt6yfP4vltGlw4
c+Hwj5j4rRoZccUQwQQb+LV63yDz97ufH01KYABJ8yI0yyPCyktpI0AjLQG0tkR5/CFom8HlDx+S0W0aGT
GP6ARDZhx97CzwbSNJHvlZwtiDrpzA+yz8rcR7v8L+3NehTogpwoOHSLgq5KBXL5zkZokqmOIkIYAch2C
TGHHAAHAcLJ6+iDTVQbrTsurlmGUUabwPZqVVMKhQwXlHYVkUleaJUqaHSkZ+PFPAwMIem2HR5A
s6H9DIUgS3duMN2BXNqqmWnGHVeBGbILxloZIjBXd+khDDeRcROEMcd8IiOrlQh9GesYkyaj7nwWJGjZ
zPGLeHymdQFx7DclKogxErDLEBxOiAhvREMNoRb6ENxqu1itvHZ1jY9NS4EsMUVMnAuoSR6FuTIh0Zu
Br5qspyzm3AtgOy68dge29fa3s3eV5XJfhvC+K9m9LuqlUVcwb5Yep6pDFbTbqpb3rdQ4HTjOIHQCyNW43
VWrDX7dAqQ0tdqsceyEsodTzJttSSBCTEoAkU5c6yUGISkggcwTzxQFAd6egH0oCGHp9873r9dZ0fQSu57o
SqhPR9EasH8466dJzOnLkOCawz4Pcve8VmmHoYduF3ZuzV25DOTp5SQYZ1fpuXL5uE3fE6Ivw3CGIgIgA
hhjgAjxgGAYW6Xd7uhCElXTL0qjJXFibMJ3b68TZUuOWmRBiNL3bq1p4ax3+ADzWxcfa5X7KXZU3Gqp
feVUh+Uvv1yin0hkM4e68AQCCQJAHGBFpHbv2b3/23doN17b7VX7fW0d43ZR0F3MVt83kq8nxR0Fe7XM
029vMVju5Dr7kIChGKUkDO3JO3Jpti790cultjRka5p2p0glEmS8Mqe6wK03Ng5uliIYgAah57dCExdLmxFTk
EFHD8ccZUxKldle5v3c1jr7lmIm4IpEpa3X+4OlT445co5WYcrMkjhOAIWO7TgCEQgO91wgAiGyHG3XSG
7y3Q2r69/wCqmcez2utE2a7U6nYihrLtbfU0zeLxqCEJUQ3iYZZIynFk0FcCJgczSdr3Ym32kX/c99LbJcuu700I
QlbSQrDVPVIXjcQqBiegpA4ZnO3OI3HPcsr7dHr29RXfeNujVXYrBVaSPZNR1l1pUgilTnCbd7RNJacJ0ms
QgB2IkUVcIQixDNIsQAbOZRumRhto6oB3YjP/AOHLOBzNBmkRhhE06FUrBEOAZeNJkAOwMRGMjAG
0dXOGFo0q7+2DEoIy7jWJ0I4iEyAUqfDx/ogIiA7A2Y7fTa7SNl+2VzZW7EUFEtfo7lfUOqqBTvIUXHsycY
WUHDB7gRJPKRbVe0L4P1T2jX2ztHfd3oYfTQN3W0Gls7j0ejjCtK3FOFa3RPxeIKTnlwtzBvRJ9MAplW+7
EmcFp7U0pRpyH83MbTm9qGpkxNB1cpc2IYhtDUNlW9wYoLFUPc52Y5YKfG3IMyq1XE/ShfOQ1ET6JA
BbADsIfocdgceOvERwD6MrZZZm3qLmSYSNGzUEy7q75oxm8gM4BCpx7DWVhl4474de97g7bLx+hU6Up
Ly3IFiqRxRUykwK913g3hSIrkO3yQUHUbIRiOAFIR1COscNoCFoVH2n1N27Tv7ZB0+kVzD9Mp2CFAO7
gEyNY3IByGvC26X52Ns3v2SXH2fKC9zdT1M8wruFyaddUQnDhDfe9JIBiAJyMmyIW7hbmjerrkm3by12S6
zUeoExtm6nTXvwQThPxJGeFmEDf0rnazGIAoAUV9F4YCIEzwAAjqBTej93pNu+3OqFrV4mnBil85k0epS3
qgnXhnZcEJ3xIaQkG0xWAkdURA8K51vwTgDAOLHVZ10ZoSzykATDbqWC0IgGGcTkktiIjgAQ74lCEQ9
wQ59oWRJ9EOEYLve5TVxqi2BMuVSTnlQ4rITFWWEwnNLrFV2wkmjIaJyBuLEkcEMcqEIAACI4jvQtLq
7X1Um0V438w6tNdfDFPTKU4w6lDbdOWcO6dxyc2sytK4KoOYAtEuP4PNxbQUPZ32e7fmoufs3uXafHfN
8XQi7X7yauuuqnV3oqipqmndplVVO08pRU1SLUpYKcAJUqzEndirxxxGvbKKHd9qCXipefpKyi82SglpE9I
mqxgkqFnBDAaVycCgMQjGIRjEIgEIw7wAHfDbTncmm+Lw3Ru6a24k2asxL9U5BKYmQiAifiiSFSMZGIg
HphGEYohDVt1YDiGqlbqprVYnoDrXkcqhmpaURS4CBKWZlyRkFoZ4FzQwm4pkQYhPhhH04h6UBAIddl
CtwcSZavuv8AcGSjM2ZKlHK4FpcccgcJ2ANdxnAxEdmIwwgIjiAAAjy21i8Noqmov5zaZ55Ty03iLzYdViO4
dD7D4wgkHRkAwEZniQJ9Hbc3PdbdwVnZhsltTtJtJ2dbM3ZeuyOwT21FUs1VNs+ulNLTvIpRgobvcqkBpbjd
HSsNpUgDCSMn4hy6fMlkz8YUfUII5ZBQm+umvcpzV28+P4QtzbVa9teDKKioXCoZ8YSymdlSwiTkkBES
pmLERGApDCAhtHAAh4wDaAdp1Vu9t6BKVYgXVwQ0YfARxTAw6lNa+1/9uO0QAQDDHbhw23NLwc
bggHDt8rh3MFIyHHrDz22t9o+0mu24VSNt1T7X5OD26LT1S2o70M64nT8ndHjqoHKALcr+DnsztX8Hpe1itj
dqNpNmBtEqhNb+Rr4qru9JF3mr9FDpuxyk3wZ9Md3W8CikE68V4aAX9ZqXR9jEHPXgqmL5ZOM6VTTB
aVBOkT4lU6MMBgSaJEMYARzQAxjiiEA9VFgIjoRuhFcE6ubzp8skX3Je0xDaRpGmmS8AwQp8AraieAsIC
QTcB6rAQHeiAwjqHARxT4hykPqYsOYBHDDzCxEEcW0QHw/CICNo9fthf15XI1cVdWPuUTfoxLZqK1R
WaUjcFRNSZwRByIJzyzt642s7U9l9qdkvyKjsQ7ILk2rqE3eu9O1G6dlmmO0G+qyl3BrbyvO/VOKeqK++HG
3Hb0fMGpXUvlQG8Nn1O4KUEmVG3OhpuUKdz3KMyq9VSGlJechhCSUUQISmo5DCGAAAaoQww5cR
GR3YO5PfwchWgUFyW71UxwTCcdQZtRgZaWQVQkDizuCUSqCoeCInEAArgk5gIQ4Cofot7ZW30KRSp
Hem5EM9RPqaoVmy6910k5MmJXJYApo0ICEJwlM4gx24DhtDXg48N0KZhCGXEbdCmVygiErOjCSXAR
DDEIRzHAR1hjhh3RwwtJX2sOv7LM7ILqKptDFOwwkM+krUNzuRiADo+UGtBoCZkZW8J7O9ld+7GdsV
T2w7FLqqDalN43neVBV3fVqoa9p+tonKYqpXaQtVzRcZfdxqDncSoqlQytymxuBbvVjquoXgsP8AxUbWvl+
j48+0B57aOXjXFf2uxvc7R68envSkr+MN4irn2c7EZDJKwtpyEzeZKEUJWVPACSmTE3vRCIMYQHEMQA
LdjuKjDCABHhpP1YDjEooEMOvb6beDs7mvmtzIPRYKIQQN1lUk5JPxqBD5nKiU2E1HOLzwiihLOOWIB
GUhCEQACkIj6UMMQ170QEdIF6F5akNXneakrkfH79lI0BGaFAkg6GchIiDHral7a/hGPB6n2g2+22aoKhpH
pCRtbtM62846AFMrU5XbkkZghRVM6cA2hi30Q7+IfTRRRxRY4eqER32IBhtxEQHVj8LzD0NrRmZVC6ze
BVJTGLuvRle0dOE4YzQczEafpp7NQz05CGsIwiAOQQxHHUDO2HQc9CkFixVXjdgq4jMnhNLzkuYkRFt6
VKFCoQgfFQE5r/RQDLEIcd9hCHQq9Bs04LPK55e8krE5VTIiF5puxyRLygkDNxpgjYiIHCcQiARRCIgAY6
/TBDa2uHadWx17018tBpVTTjRxLhxgnCIDakkEzmQkwAc4BI4R2l7GN9oOyVds26XVJq3qZ4qQ42hwKpa
hD7ZK1pcTkpAzUnOZOk23JqxTqnVCW2WeFXWq22G2DiqXQSqwsSsvInLBwqcOFEvqLSeB7MShvD7T
wHmrzDoW26pM9BflP2ChudmOgqJ9AcCdKKyCKkXJmjhPOimenU1Q7OKG07kC1l+imlufdXuBUqd7RGS
uGnHeoZDZPyXMXhnwSU/obVWWgOFQJZiEJwFBHKhEIhrAzMEAAAAR3k3B1FhvEbk1dCqu6J85IV3A
3ahlp6egy4S6dJgbVZqjtolm+eionAiFPSSm+6YADFCO9xDZ1JfwgK1NK08h/Atx8uLVFV8kGN2R6RplOK
MJGekRymu+Bx2ODssui8aW9r9c7Wl7QVdLfVwhu7E7MsbN7rdtXmh4UJfevbFDgaxpE5SbMjvRMFL4qY
VYupEJzWlNSNYpa/FCEtIAqOehC8S5WI1EBM5EHFCAAIhjjr30IxYImbn+kivX4LpSDmQqQrV4Ok6UBC
DacA89UQnmuvD1UIjjs1D3MXRfozJiA0ryNyVJSQUlSCbQmo0+dOjLZxPDCohXaJSCEMQ3wgIDCGrXy
4Nu9yiTZavunW5/oxiOZKkqV8O76nzZksMJsnO6oNosOHPvsAHu9zHlF4bUuX3f9RtS48F1DlTTVLiwIx+jl
g4SDmkkM8ZibdX2X2MRs92e0uxjRdUzS3TWXY0XVoLwaqBUgAlCUIkb8AEIAgDUibdEuTdNyZ6RFMp
AoS5Ms100Mqa19VcmnMR5xwx5OUGyu5h7llfUpjuhtSKiVuukVRZ9I1VCrPKRnI4UqQQQ5s9fVyxhqlyp0
osgG+USQhowIYxhEYgGEIgAd70cpl3pvxzo4olxwQgOGEQxJY44hrAAzABwDDbgGPNaTNUFaZKWM42
5lYtJAACKcYmJReEBHDABiiIYCI6tmIhtDVs2y+u2NV/3ns3XVVQ+au4ah2qpm22lLxPPejmSZByDUaEkk
ZggW4nsn2BVex907W3FddI0un24u+mu6sWKltyopkEVCVNtJabJWtIfVI3ToGGSFAxZvx8yXM/WeUP85/8
Aw9ZqX6JgpV0Llu56XFoGWiC6h1lnZMwBgc8zBUYoYhvj6jrADw/oocdewAHDpfl6BNU5JhnlnKrT4B2T
ZEaVPhHWOyOEgICOzZ8ONmGvo0hikWM8dzykkjh44B9rXkMqBwS4YgTXKOxYgJWGAQHfHBAAwE
cAHXiIwg5th2z1e1dw3hcL5CjVPsOutLRVJBRTPMvIRBfAyLMDQiSYysvsy+DnT9n+2d17SBpRdu+nvJkK
KkFaXaykdZR3ShhwL3bqmVhbacJGKT8ksbLQ5nF3/itEtDmS5kv1cG8x/HyjbhVU5i0y5fb9sHprb1alMeuPV
Yh2/wDq/wD3I2U33PHfb2pEIasTTX+FZ5sQ7nf22TFDj7nxhZUnc5fTQVMj145w1+f6At+O3T+wQYu0/Z+c
86wZ560VRnbQu057cbGXq7hxYDSKiYn9eMJ1gx8r3mywre9kNKPuk7of+lhRa3Q3uXewtP8AsPktzxEH0rm
pSH6ZeTuhh3vmsKLePC3Q7uXewtP+w+S21/Cd/wAfqD/d+h/ptVbW+xLPZOsPPaGu/odAfttvlYsWLeb7djsl/
fy7QTv33x25ddNAi6HbGgxw37KamAf4FKeHn48Bwt1FL+XaCd+++O3Lyptv+h7TuMdYAy2th/iQoAeHD8
WGrsfY+Cb1vQDKaBUnXIbk6ddJ4Tbzj8I84bguUa/3VPT81TPOddZjpE52vMvv5Y7zDz+AfkEMMbVUmY
3kwIBAdmTmfB5OTX3bUy3uEfTgIjhr28mPkt6FbJQe6QrMDWImM+OmeXGfUfGrqQ5OIETmMuOU68Nf
ZPK16yN5MmDFhvMdvh+HUIDxYeJ+96G4/O5jX/l6qt/1Zr2YFyDAwCMUY4iADrHnAdW0derDm5McbP5
fQ3B4tL3OieBgxIkzBr3VUMnHOkBqzdqj+hHARDHZt1hqw2847X1F3ZenShClFF5U4hAK53aSM4GWLhN
uxfB4Qmn27qXVvNBs3DVIK1rS2A44qnlIKynEUlo6agzpFm8dNbxkd1jd1n9Vc+f0a0jN82sNPagzJmqQDIq
S+1lnqps2OoQIt08qpLhAQ2aGx22XM9EsXk4WHdfppdxRFGKWtV+fMKy4pJafAM2KndLszWTsB2EBGM
Cpx6KjOHfRYQxQJp4IREQEYWl1/qaA35r4owengmXmqzzZUcvnfixyjqw2Drx+C2sim4F5wRSpy8trK9OLy
4ZRWYrqamqmJBfjKlBPHccNeAaw17eexZ2MYva8dltoX1JSq66RthdNugd9ukhVKouYwU+jlROHAsuAAS
BM1au0ituG5du9kGUqdZvy/avcVofweiM1Si3VBLOBW9DzYiQ6jCrvwZAHQQ9D4Rb7cu6R47Be9b+9+W
w69uGzHHxhZjde9MQfNYXsd/GO8l3lq8TZg/8ApQeHFqD5eez4T0PgdLS9y+pDLMmZEmbw5rfjBHOkBg
A1ZdYCIb0cBGHENW3Xx+lsxevgSwMXvr2cnpYwzLyNeQHpuXywDVl373i4hx1d4dWzWthUqG2m3fxat2
suhClDBJVULcSMwYJKSn1E9Lbt2oFl3sy7LShYWpikpcQQptTqVMUFK4UuNhyUYltYTmSmSTMRZ/vuti
eorG5CXmZaMSiUzENBm4qCWl+qBNSVNprCsc5xT0ckcUNv0qOvG3NQLsuU7FRKIH4DhmcYdDflzS8s
hnE/PziqTzQthj1b1cBTV8luhfuQ+6U0LvuXampdxq0tNonX9lsYrSuoFM3nNISy9XG2jpItuJ1NUqsRCDvTn
KhQwi7UPJCpJStEqQz0rQs1KVVTNVMNxC3N+jFZUWvbXo8dFzNFdlu1oo7mfrwcbFZa8TNgfS1hJaywp
T0uKYgnRhOJUxchVIUyYTJqMkZU4jKmS9Duu9qbZZq/rjvy7ah2oeqVv0gCAG3DkAMZBgHJQWAqdCA
crdQvvZ2t29qtk9p9mL8oaejapKNi8Cqpl2n9HeDyiWwZUomUFJwkHOTJtYHojMhMUNxJvwJcEOJkww6X
wS5Qcc4nW+lZwA/zXUIagANuOuzCLcPdwPSN17b95RVdd5Beu+G7vropu3pZBIpemVE4SA/Ut3K0Zg0aN
vlm5kKaLdLbyEIVEZgHBxGD0kMLi/0S/uuFHHjTWTuftBHSn1JPrrnSHNeAdrTUSqw1EZOaBzTTfpklK5
M6BFzOCa6yiQ4niCfFNSmmmo5FHWJs1XUlJMS0svQ2G6i0VuP3u6uUkvFOlHprSS98lscqnVBWThYs1W
RVdgxqpZog9VeHAihNV5o7qVUGJwKEUSS1lUmgCsqaYjKCqqJujOXeG7vLzhwVCl4gxEkJkZhUgzxHd6
m3Yqa+DUXqKNpCnKdLYBq+ClDDlgwkYYnPEM8hrZAbda7gSbuY9+KpF0FIqao1iKMRu04Xi77VGmX
ZB1TF9sNHd4lgb5NccuaQkIlYSMMQqeMQFAEYYQEAt0J/QgARfkPaUMQ//WWrfvAHjhDghq1c4jq4w26
rKHX59xX3NvdQ3izK3XhqZG3M+k5tJyIjVTpnUBdaCg6mRCYjVUdLVzzYPRILoTiudG5iOqzSM1VT049
HKTFeFNCGWE3Wqv8AufG4M3JkNmJBZs0uYFN0BRS6GXeEBeE/Uyr7vVTagraLbpNbPqjtcq45HUbNK
Dsf68KmnpmeHVddVIYYd4FOVgCVCFaFc8J4AZjIe+c7EkqUSE+tIBn15+eXMTbnF1cr89G5uj9/dkrc8246
YSr5F5kJaZPnZdUa8/oyPHA21DQDqJ7QFADBKEMBGFLiEY4+k7urQhM3Ky8cEE7JwxUkaeE4YMcd85
WjEMQhjyjx7N9qty4G3A4qg1BqdWN7yikx4VgfjvqA44CEsZEiS4H251h3r5QpiI4kAOqpoA5A1Brt0/N16UI
Cm5G3n4yR2AsaK0YaAyJsgwATZGDoYwAICA4h6UQDfDtAcNsQgGtO0dItF+LpGw05V0/owICcoS6AqA
EhRJdz5kEkkkw3UXK0GH/Rm907XU5YLgAIR3cOKBE5qkiRJ1OdufwsepCTJPmO4TzWRPnbPPw2euehu
KQEWRcfdlUICUctVrdWV1K0ajNixnqaCxC5FhJIxTcPTbxcSHXGEQCI9ViAAAhiLBxTd6rm8c8yfmdTyjE
2b0orl52GPL5e9bpaXXEiRco3JemgHJsgitUguiTn2sS8nCE8HqbZR5+q5QSoa86F2KpoiEAhjFM3oRb2AfS6
nshszVXZeDlXUrQTBwJMDDOUgznIicvHLO2tXdslWXDVorK2opSlCVBIDoBMjU5GBE5nyMg2xI+r9u4a
TXo7zdRKl3KlJ+lXIsFXuqOKnzYXHCYc6Ic0OpxKyscZR46sHyB0mJCaeE7OERLBDBNGGWGGyd/SEle
A3Nqvblo2qJrrKuGgClVylK0jzYDBBe4OJJapTROJcYYCMCkCMRCVFgEXVgQxhDGMUAc9lHuztV2ETJ
k5AYJQGJoml1YzVeXHVpA4aE4rGjfXxNZ7Y0keN9sHEp/4Js/C3Gt8U9qXub1K2MgqMlwtil0p73f1QTa6S
ceXkM5UPkyiWaViICRPRi1FRHgizKI/L3kYYTBEBhDcqZNRVt1DdS2yyH2C0SgD5cEb2MiTAkCdePKTS
VyK8VFO+hDQdxytAy5Zic9JBnPxNueKcvGPmFtrZac7TEvhfMLn3GY+nlIALdSFTZvX1D8eq2JZTPqo+E
mcpNtKJoiJLlZWa+KgH+DjWJl9nUme4qC0e16k9OTOK2/9cKI0KuqVUqXSudVFLjftO6jPBpFUNptzSqrJ
MNt0HEcol6WOoakoZ9mJMppbyW1deVSHbKRXIWVW2201KLzTEledDoKmnG8U0ePNNNdbyK4o+9/b
X9y7am3cdJdKi7Ufrh7Fkooxa4YnM+M8teNtRaZbZeKEIxQT3+MgxoJ9qjbTYu2zjVXszR1su6nVLK5JeWE
+aakNyTnhrqvOgHs3ANeId62VKdk0qQsPmCdOLxz2fT5fdq8sCBWRPnLBMrmTeSx19REM+N9r9vGPNY
zLepBH4bORKLaNRGe3FCUgk5koZ55eeDkK6HKGlY2I9nJxI2bUNWGihJkLXM295T+6msLy3OzBz3iKjl
24jfRz6lTdh5msOxeN+2BIiormZkEkfbXMj9rtNMqrDS6pJShuO4glGLSDP4H1a2tQh2G3SSHmyBjGROY4a
aDxjhFrxpXUA+vFziUpRy8/b6CnrJpUNmisieckHDWZ6ynInYFO13LqtsInrUHqI4/SZLpw8eHFr5eL4bJ7pah
Nlsd4LE7JyOFi8XIFcp0ifodHK9VhnfuEc8Ka8NXMNtw6blz640ibhXjhdEkmEdwPI0YEr1qatN2egdSGjZMe
zTziPlCiek++qqc2DZb1Il3JKMOQyyOnhHPPnbf7k2sRQwzeTywjL45Ixch8kRHHUwLbFIpwnMij34S44Jmz
UHw+fk2BZ6eTMGS0HU/TM31zJWMjZ1Vj5iPitpymkXgXlFo5zbVJJzg4Xdp9GLy8+OoKOc0xrcJQl2EeTu
Dqtpb7TtlFk1Kky5kEJmPeGi+GEuZNyE/b3vgtQVt21J+QkidMvfKfDw0t1m6NobtqYipaMxqocY4GOcxrxsr
7TCSjpsKaJaXvM3lZXKTAy8j4e/x4Y8fGoQw6kQJ5XM4Iy5mds9aKCMkPDtx8lkQ2PWEsMwhBOM5GO
XKyU3puHxd3bhzW2lbdd26TmSc5Vpf6VN6b1R54hs+O2pVFDUIgbpbhPygkHu5jM68+h+zf6atpXGoU6ka
BEgJxExzOZjz8LLWl6gSVpPky48nBk5XTcp4+bZttbDgVi0ROdHnW8ky9kzLefkHm2WTxb9fESZDHCW
W5cqP6L034vPZy2w/eHv3NKkbTOzY1XSSwYlZJFb5eaVz5SUP5jxaQ1Wau25b1vm8mqCko6p+pcIyZp1ut
J0k7w4QeoPD2w7/2kuW4rpqb1r6ynpaGkEvvuut/F8Y3banHFTMDAFa6jjcl9C942KJsydMMGZZxwqAT5S
M3y83q5SUMOpNodg++yhyWa/Pl/OWpbtWHm7j4n1tZmZWZq6QUL/SiWT2ASIp3JjzbNnyq9V3jWN7KT
6ex+YfUj80ZZUuEzqFHToexUtKDiIgAY4Dt5NWNrGLDjFjj6TAcB59ocYeMfjC3vPsz7OqXYq72KmpbS5f
VYnA9UBMKaYyO5bRKsMZyrFwiOXy07bO1yu7RK80lC64zszROB5mkxk+k1c4TVuSlEqSnuMpKTu2yD
JVC7TMyZHMD0mvz4w+H8WEnCPq48fThsD5PPZ3bTEE6WMQ4CAb3ixxEccdnc7vEI2+S95v4h5Q4uLZt
w8WHFtt1TCeYjnPHlGvvpbgiEhIjdqnIxEngf/6e95ZkRaGHpod/jx8ncC0rHHAEEYRwY7MBDVjjrw5sB5OT
u2qAQYAEGGOAYYePz12l4x1b0IMPxatfd1jjhjt5xQoFWWg1nrZaF4VRhmMtQMss5jWOEWpsEiAwO+H
0ghgOIfi4sdnHb1FJw9Jr344+fw8XJ34+McvHeQb2Hn1+Lz4xtDygzouMO73x5ebz12ZtM3i/pGzpX0NvCMt
m1tg4vmolH8Bd3/D49mqz6Ju9qiP2IPgsxh9DehvGlWyAeO9Co8XGNBKA4d7AcOPi4rPnm72qI/Yg+C3le/8
A/DN7/wC0K7+nC30G2S72ymyy/wD8PXZl/wBxa++0Rd7VmvsHx25/vosf8zrTn7qlofgmrXboBLvas19g+O3
P+9Fjfmdqb/dSM78ElbbQbt/v2k//ADyfqbtfET5g+RmzEuCX6Tf+fe72Pg57TcuXjrgx34efwcnH3LQ5O0O6P
wWqMmXs9J58Q/EPjt060hIwiJnObeIZcuHD0oarR8nz+L5bTEuXBx9/m2asdvf2c1o0Hqg7/wAA2kWRvOnt/
C3WH9Cxwww7iZdaxHVwnvDd7/hB1J1jh3+ayAHo26HGqm534Dq4CXkBDvrtHxCy/wD6FrGENxNuub7Y
LlvCAOGIjh80HUrDUGvbs7+NkCPRs2EdU9zvwHVwFvH46sMOvtHtWvbqwDHj220G7SE7SYkyVbxUKK
Dh48R5wTkOPJpKlKBUA7hwgCUQ4VEjuxiwgSoQrFBnrmjx6FklhL3bO7Bjs4E3j8R4v+Ih948+wREfht1A7
54/8D69ds13a664AAAOH5V7oDiDDk48QDjtzAvQtsIfk2F2IYgDAWLeNDXjhroU+xDYOOvxCHet0+b5gxf
Me3rQi3of8GquuqEMQH8rBz4hzYgHdDZqELG0Sgb5KlJCnIQDCctcyInPMAmNOQ1SApZEodQlRJQYhB
bVBbXjTiUMSIUe7AmJMTbku+h/JcMO7HbnxGPHWiIB2h/zdu/Xhx6/ixt2Oxi144gIBjxcndDVyah4teFuOhu
AQQDuxG55jxjWSIR1B+ty8BwHx6uPl5ew2pxxwJx6bJiycyAobjgjEMcIoC4iA8gYRAGscA18oWRfzavTK
VCcCQpDYUVALSkHjORAyMkfJ65WW2hLzqGispW6pIQcRCcBwALJSFRCVBWEzAIHGbNovRS1akaiF
yCjDmW5S4ZKK151tIMoUKdKlTJRgac1SUYYjkQHCMURQQIZIAgCIRjEN9hrG2+24TPctUzcqLpVQE+
UekkXO3n7PIyFScM87DAn1VqChx5xHhhFvpicMcOoN9CIDgG0edRuo26S1UviUqK0sf15ldrKiNSr/C5Mair
KKyy6aqJaa42+SWSwkUNKCMCCcsKBABHfBEKgMYAOO+DoGehwZAydxQuKSjEMyVNlM2qEqKXM
lDJmy8a81U/Q+qDEcBxHHbr2CA2F9Mv3dc1Lda3qNxkvb4FsArggqgrAKiIVBKjrEDIG3e+1Wq2j2G2euvs
Oe2q2R2u2Yuqsb22obw2SCa5lV63pSAKYdvksoWp6mQ7uqmjU3umVlJwhUFTVP0bBDvr3dzD7nB69/wD
LMN4a+LaPhs4D9CQyxHccGLh+v5XgYMR14cKCmHjxwx8fEgL6NXhGK91cvEQD8zi9sdeIYjU+PDAeQ
QDWG3XxWcA+hK4pn5Dqw4MYo4Zdea/S4IRH00EMLwARCERDbjGMWAhhjFgG3C1ZVEfkOmSQICz
OUlOWhM+Wnjbgq14AyQl0EiQcJIKYT3ikQsJkKHyYyBE4oGqXosW8Gh0HRbkExeLOGdC6lGvwlBQp8i
TDLFETaWAaA0JifiMccK1LhlhvBAZcB0RiAdQuPNz6VEt+XCbnDkmFIjaa6bstCnFIJrMBc4YhLqFN22eK
wm4BCKCI1CEcPpgxAIoREYQHGEGiPo3KCGNB3N+CPHeadvS5THXFvQSaHDFq4xwDVhhsDDXa3vQ/
m6XVZqhenue3SFK86vOxipdIltpE6SGZJaFMLp9NqLqxtKQwmChQzIuDpVAkRQYqojgkiAb7fCA2TVO/e
OzqEpeo2m7uJWAYQ9UHvEp3g7wIxfJ73dmMxB75cD1/9p3ZlV7I1m1eyOz1w9kN2X3tZdFBfG4uy9r+evR
9yprrvup5DblVelfUOoQKWlfhtCFBIcQAQpJX0XGRKFN18VihApIIyAu10TEC5UsXLyAERd4CO9KjDgIg
EIbAEQhAMRhALaEbgPCAbslufWO3o46h2hjwOd3LtwwEeLbzBbpm7oruWtwC862a33lK73YmBU6t6DQh
3l0qoLhOOqSqly7FZziOtQuBZGcqan4JRzGKXvSG+iHGGLfBhhzAdxQqKyKR7qfchqfUleJtZjs6rkpZcrlUB
ngRSiAs9yEoTBsShQTgBEdNlYN96aDGIAHGERiBVDUmuut2iabUp5tPdQZJWQRMZayBCdfO3C6Wnqq
1+npKVhVXXVVQzSt0zbLj1TULedQzT07NMlBUHluqShpKSpTqlEAJkT2Z1cJeiVTfCEMOjj+/2bM2ixHVt
9Lj+LDDg0O+AtLdbqgLTZk0tLcTgzQxMlZCdOLgpmwKmRKjrJ77UIhjqEcAALdx6gl567/eubzhcdCahI1S
m4gKkxtOE2kSFCWXKK5lOJn4001CqFCMQzYiB4pMGCEIoBAzCAxAOICnnM9D37jOYmT58+4NSKOb
PmT5s2YJ+oYb6cYEd9HgD2AMREcRAMIQEQwCHEbU931v5IdfTVsrCyB3AChSZ0BxEmYImBOeWUy7
ed13pcdc9dl90Fbdd5UhwVl3XjTVFJWsOlKFht+lqWmnWSWVtufGJSSFjuwZswvuQehbb6V/G6tR69pTGvd
15qsOsyMrrzfbj2VqsyHQmFkd1OJnmSyzCi0rcCJCcjPN05MhFPUlLewGCgxb0cAFOTdU9yZrhuSdUqY0nrl
UClNQ12qVPj1Q0hRpSbeB9KTkkq5zjbEsqxPFqNk8B2I6TijgAgmjDkxHGLEB33XmZ7Ru3XC7txNqs9EQa
HXbKFt1aPEkglpoygMps6SPuRXMgJuNXWzMMSwpqKhHEMxQmRRGYwgHHeQw85n0WveaoVemvX3
WXjQSo6JUhuNy70rN1bUEWWoyZKcsR1McqgCcaBTJERxiKmJMY4AMUOOMe9xhxsrvrrzrKovYVKo5P
xqkHANIBMQFfJAlWcjLOQ9T3FfdVddVflNc16VNy0LrLN4XxT0T7l2Ubz5SlhmorilNK068pbaWmnHUOL
CwUpMiXRXoRnJjuOzOihDeCN4Gu4AGHItpQYjx4AA4Y7Rw57ateiyLwyHQAjciiXijjNSnWoV6AloMwX
LQFokJOpfDMAyM8wEUeUBahiAQlhqgi1gOADtD6EaAfyHVnjCMMMQXgq7a4g32AacSeLDj+HUFlrL1+
5+3NL9ctiwXuaCM2usNNJrgjYYO+NdkA3InYCODiEkCIspYiKpC30jLAbCbAAkCgSwgiCIRrae8HbtvldW
hpSg0pWHEy2oEkkgEFRAHQzAk8RN5sBt1tB2abX3Tttswqmbv65TUKo6m8LvpLxowurpFUKw7SVyFsvJ
VTOqQjE0oIWEOgYkgjlE/kijAx7WP4McQwFRJhgPLrMBEG3EMdXetoDefrEj1rqHJdyOWVZBSWhJaXN
gWpxcwcGanS5kAwgJWfjmfTAigHEBhHfasbdbL+x8dxlH00O5/0Y17eqH5jjziLuD4/BbDt4fcFNx+aFAa4ulu
XEKOJThbNHqnuFDUJM59CYTllGZiwoJahIwdojvyR4qVnQ4BgGEIiOvCLZKnbN68ClFS04IV3VMtUrUG
MOYQkHIEyJjQnQC3Wu1T4U3a32x7Mo2S22r7hqrqReLV5hqg2cu263U1TIKQr0ihp2XS2QoygqjPjGXOa3
AmRJM7sdcBkT5UmfImVxkSpsmfLCdJm4s524b6EcYRwEMQhEBDfYCOoBC3ZIIpiamy5ktNTyBCCZ6eO
AiTkEwmDh6qIC0EIRDyCIj3RARtxvdwAEIt2S3Poccfy8pIBDsH2IO3EObbq8mzslThigLmAg9JFDKnb2Idoj
vRix3vNtxw1bOPG2tXy96RUziVhyIEE6ka8RrnAA4AzNvOWAIUjEAFrEoKCVAo73eOHFnCUmCJhUHq0
O9Gh4/kZtDeP/hnMbnER6Dtb8Q5Bsoz6Gc9LuJVyKD9EKNWEAwDYMN4KquOGrvfBr28w+99ukN++9yi
H6U3l70lUa0U2bVRjbpQ2i9llOOJSa5kaFZRktdLFCaeQwPEkZZViEuIBycIHz/pBGMQBQ/cPd0mv4Ne+rue
Vz1sXo6rol2E5eTpsyTdFCSoW4ETWk76kAsuxBiJCSGKJPXz6urnFMBmwjFEqno98GIAMx276lN1thQRK
DiIIEkKOIZTlE5pnjymUkpQVmMIDja2lJBJW0kCSpGqluKEAgkgagzI62B1KSVCKXOPpZA/NlBhJmGiJY
xNkjgGuGM1CIw4cwhzW41dxQR/J1rscMMO9hh3TligEvENQBeLJAAYDyAGHNt2YW7M8WIwhCMIYR
bYgEACHDZy8WHHza9luM5cUGL8nXuygOwN05YuGwNXzRhTAeUR2+PHXhavuxXxdSgylEABByxQT
BBOgz4CYPhZZQFKSrTMFas+4n6RSARkJyMZgc7dmHjAPSxRYD6YcAw14BqHaHj8Fm5vonSrCbRTc4k
h8LcCwYI/NHUuQhkoE0uXM50fRnudgmxxmzIQ5rvU6KCOGHfRAIwgEOGuziycEWSmbzEY8nMyQYYd
MGEdo844beLXz25Pe7GbpfUu8206w3enledW6ltZs3kF0+k06PlisBFOjaTjeKSimisUCAnRDCgEzM9PxBSj
CIDcO+AYQEQeuppwqdrGX6Zp2jAUlLgCi6YUMIBIEgapzE8Zt17smuq8mX767RLk2s2S2dvfsyZoNqKCl2
kqKdupvqsStws0Fx0dRTOtXjWFbCSumeSEEOIxKMxZ9b6HQqkRrDuWlIn6jy1OUnH35WkjKgW5xecc36d
VNzlxj35adFDvRCKEAAd7Fjvhww3sQtv/AEcGIcNtzlwxh+de8ziOscBFVojqDHXq8WNl0vQnI/8A0K9C9Q
CA1PvAgIxDhgAVaceGrnEOIBwwwx47IX+jhQ3z33OTZCIti80I8evStER1c/4tlorlSp2uU8sJxrMkoRgTOWo
B8YAGUTxtz7abaC8tsdo762lvlLC71vy8Ki9KxympU0jK62se3r+FppQYQ0SsJQlrAhIUMKUgRZhbGPFy6xt
5ijii9VEMXdEfjt5EMBEOQcLFkPSqM4mfLLLh09zakt9DZF3PjCypO5y6gqXAHGYa+vmyC3xc1kuAAdfpe
Lki16w57KjbnP8A85f2dr/9XW7da7Av/wDJ+z/+tV/0KptzrtW/xHvjwpP6dTWV5Q4Ixd1I48fSfNHXTJWO3X
81hQryd7lt0RLl3sLT/sPktzwG/wCyekH3S903/SwoTbof3LvYWn/YfJbavhO/4/UH+79D/Taq1D2I/wCKVX/v
DXf0K77b5WLFi3m+3Y7Jf38u0E7998duX9TffwU2p/zstq8X/c2kiHFr16tXLbqA38u0E7998duX9TibBHTqnc
GrHgO1MebrKkgPiDmH4uydjQx3revCbuX/APRFvN3wkf8AANyTp+VX5/mL342uzfQ4b3eBvu/s+HHHVhy
arehghHe7zjwAfk8mHH4PkMmGKLaHIOrvjyhj4+5aJL3o9KHw6sOLwYa+5b0GJnMDXL2GNOk+I0t46Mf
NJ0E8vr9nttOyBhDeYRAAa+Ie5jxCHi8Q2qkJ44X1lj6hJgx9bLGzMiT49veDXswDDVTC8uR6uP5dXlDHuc
my3sOqd/h6SCXq5PGHls4ltojcOoQ+3vw/DicWkd2DMZZz7Jsxvng8XUPPIcjDvULU3CMu78WUmMgNRzj
UWihPmRxiM4Zk2MQDpk2YIzh16sdWHJtx1+G33SGbxYR5ScHcAfLjzhj3NVpYTIwS/UbcMlMx1cw7Q7/
Fjr1WpsU+YO/DfjHH9EDJbAx8YDj3LSAsoSUtANj5sRCchkMhIOevPpZCWVvLUt5IUVKClFSzJVkcWcw
cjImZPO1wF1dUghgjlGVQtCI6ihdQMkgAAHWG3b3Q5ea1KMTZmQjNRmPTh02aM+blhnCIhiW8WGrUH
dC3ieYjLlY506MS+U7vTtuJkO9r1YcuIbbYmdjokpZfeSZ5idHMwyvSun/apTi148fftr16V1DdNO9VvpQiof8
AzpQkIUvTUiSchkc46522q4rlvHaGqRQ04U7heCwhanXWktwE4G28YCIT3ZBJyiMhE05XvoTeTpk4wWW
JRoJqeXTz5qQfknw+myhsj2EKcOvHXr71rRqZfrrYYbXAk5XWuD5R5cowVmt9Yq1UY8zpInOyyptJOrmjz
v7n94Btre/XgZLl88j6SZMSupZcub2HI5ynu5S5NXcDZbV1UVpx6dHOMzstHM6b0zlx2YY6g4u9s5fPe0m19
TXvq7tNhH5rE0lbjYy/ZMirrkOPK3srYXs3oLqo0JqVPFJALjSFLZaWYByQFqAz6G1yLlRHCob+DPzEmTl
elS5HH57fBrtjg+oGzk6ZPNT5hkyY1zpk+aA8YAGGsOXu2hzJm/1B58uvl2WkIoo4YvMdvFydzVbn7lTUPO
bx10qVyiB5T7jzt2OmpGaROFhCECInCCfOels8sK9BeTpWkQt6mV4eu1N0EZc6UKKwatv1npISB1iXFKQ1
1NI4Y6xAIYtQ64cQDHNtFk111TWF6pdRXC4HgvGZpdHLuB3rKm4ls6JIqIm+uqydUD53ABKJ8IawABH
DAMQDShOTjiyoEUpPlRzz6gZLlSpeX6qbONiEIAGOrXq2bA4rK3MNrlme00BBT4w63yi8qbNl9T54oHNR
s1hzns789tReTwQxhTkrMSD1B5dPxm1tQs43pJy5RIJ0115ZEDmLZga6XCX9Rz+tygkefIOu1+HDpyYXjkxq
ShOkzPXS8w+an/Ae8O3Hx2t5D38uXvN5jHktnh48fDhx2qkuWZOGJJYtJmTjBj6HktWHZhvb8ttWD2FwBK
4HzhE4tNc+k8deWdttwsU9Oh55IDDA/XDisg2RECOM555eEWpzHp2sVKeBZtpUWbFB64LKpM9YR0fXn
Zrz2h3rbnp7uqixzvQNosTL1IPmDXbB0HzXBVB9yf8AjQew16P66JKV70BbHtMW+8EFDnH4DJdqpj4m6G
ldauEb4chcexCreaZIjpA6e/8AhOecwY5RcD+gYafGzyEkxSKSoZvp4xmvD+8Y8Mz1GyqSyEU91lJe+yg4lN
KSv/hQOMNB1WJQcBBHzyMpHQ8uM5Z+PF9o76VeV4EobQKIHKJI4DhHIdMhrE2yE+LqVRlCnem62Vg
LuQyoCM3QxxZ6HFAWToceyjbTbBDhBUE8nZ3o/FSFL+n+S1hteg9OnAQTZxx/1Yqpm03MJSwhzeg7QFt
p5P2raastAmp53j9jqYq9h8Vs/MPP1WmKqccLAejaTZk0uBBQrglmVVcXgAAOaUN5ke6iQk7qT5305MS0
m2qD0eklhyTNWqqKrgfJNP610+YCgaNJXDxYOYk28gN5pkutzYY/Yih1x7apJP2022uiWkIK92T0xx7cPjah
SpaFANrw9ekSdPZnadqg8KTURS1smgyU9BRFAgXz9cIddX+8DGddSpbIVloimKBJDUR/5wFFMSx6ixR8c
NK2SpejoeFRE9SdpwmYRmSQNZJLJy+kJRPm6tDq1cUT3V6sodtVXM8LZdqoxKl1IrY22GtzjC3WipCyX
NuiXr0UjuByZmcNpZQpsJIdO0MoUT9nWpKR9EBrtki9IhoLfqIx7vDbjLwMyjaMnml7N/bFYJlc8cK8rfXyj
mnFtDltCCG0qxYMQ5LOLT1D2jpaVTBtstYlFxTmSzA7kiZMzPmINtWkWnbhcizT2kqbLmE1t/qifnXTfWS
6xmZw2aNlNXa5D64cuzvZBvULBBSdBZNQDMsWNTMr0IKaF5crsxPbeZ8LHR/hA91vHzwyHRs4cTSdQ
68ToxjebsmmKX0WJzCpUwqznAsdRuF0FNokiLdI531x5Oa0Fg3f1Ko1YCBZzkDBOmjLzeWaLqE3p6wXJ4
dSmw1dXPNcA4oK324f7lsekoaah4gHWDGXuPZ42u7qpai97xFJSpKsxKsOUZDLTKDzBthZp01c7kTWBOc
kk4iMB0TVAgjKhwfX2+jms8VlQpjqzFRPG+2HtrgfwsrFSdio7oezJpvo2YmoLbKo9ZK8OAxKKZimtfOs8oj
Tk3xZinZqUeDsT1H21JkAEbXzVlHbclDaqwsE04s1WeVUFmaj5LISJzXbZUmBtLKFCXYWke16Ro73ZxW
wgyFyMnRNYOGTOYuG8wsvCqFUNF9Intuh7Pzw5owpqxInnEJRJp+k8WCwf5QtFoKhT6VKV3PjnmkA54
m24wOcDC+Q+TrJs1tBRi7b4q7vbWlxqm3KVkpEFxxlp1aYxHCW97hmTpMCbXmrTIzFP6/VvTSuikp6Mh
8EKekzGd590L0drnKbshUVuU881w2beGkBH2449lqO6MuqUPurxLk6ZJnOSoywaNKEwqaE9ORznCQ4Uz
s32wO6R97/AJcfF4ioEcyjrYYyUmFyCxUQ/Ten+i0vsHQzOSzjwcJUoUx6iIp3CFvN/ARHtPrtdrkXm8juSmjb
jITVJKu70vR148n5hn09efDwK5m00EpygPVah/fmsbWLjiZwky5MBATOecDL6849tqND7tOkuMuuNJnM7
w8hPgctQemQtaTmbZBJRa9uRNMy5KOn1CUEtkLEw/kCLVb7bSihxWNJJT6d0ieN5hxgCqGvktoOfrRUOY
bnT0dwGiZXKjmsGRKz50kNg4Dzd3Hl58j14q1pFst2kSIczkmhzTC9UFQL5rJLrD4WFQ4sKyWU256Rbp43
zddSewbayy4hljLljxbefXiHnzbLdi2F2JozSOXjfNEl01RGGmWmN3OeSyDjnIRhTqPG3LNte0raJuqp6G6L7v
BCWAcTzdfWfGGBIKQ+AInPMiDlbNRGsNVDUoRMv5f3sYbC5rMR14+48AEcfPba0VU+dUzOdqJ46eO
TfXTxwyaUJ87bqzo5r5Ng6u9rgSpEEJeCD1O8lZUfj2/J37SpibJly8cpx9LEe/js89mzj7JQ3XddAlpVDd1PQ4N
FMMtoc+b+yZ+0cptw689pb9v54fle9r3vFDZO4RVVdQ8lo905BwKSvX5yDGUEW+a5Qx4+ml8mrWHns4+
W1zscmnrr5Y6EpFDBxPWXk0Ec+TLzMhPOJ6wupBM2VKG9YkhEkaHWOzHitbxaTlJcUcceGwfB5+LDEe
KcAZxM0VMlI55M4TmyDRYyXmZAwTMFDOJQ0VHDEmPYuGOsB1gI8VqQQ2txDiMcQ2pToUPzob0I
H+tHiIztVtOtoqMbqErWhQK0gFCD8XvDKcMaAiRAJMjOBZa+pdwWjDdvaMujTYbLhWLvDZiq/XOsl5Y
k94SSI86QsR9q6Q4aMsA08FFOZrAXacrqSkXbolCoSumP1XrU5BWFeJLZyk1ky0uytz0pi11+9+SeCAq1gX
aD1Fpg6LudN2e9zKUdvZ0vqRSatlVWmzGS4EUVEgtaSY7fb9QXYoMtSVX+qtWmz9aNIB4YKYCKPxmq
FRDDfXmkYqM+DLTdqyoON0Ncw816e23G4Dhomrqy84kkTuj1pcUjySkqKsoKCaKoqKiQnqwiIpqXhIlKl1
BJxIGjKgvkhG0zTXPtIU95r0jgqoM8Fg2yTbeAke6ynm7whV+CZ9OABSdMr2iBTQUlQR18XbehaaT+Vk4ll
MndLEYSCZBMd6SCQASNNExugva5VrCk3E5hKc/jUgJJpBTSJQciv41uT3pwGD3rUwxMgmGJ06CXLJQ
GJpiaJQvneQkgOGBUrnuKhqAdihrw1bbSUUz1fF8ne4vHbxPOTjpicZMmJhk4cmmDRo2Ym5eecMHDInDZ
o2bxETh2LHWPKPLqsRYjL3+rEMdfh8/DbYwsgAETAA16eHO2guICXiQMiTHDLXTpr4yLQYpmOzWPK
Ozwfit81w/oPHiPwDhbx0wPUyx7oAPg14+Llt9GKd+gARHuD48A+MfIxvOnt/Cy48PMff8AjZ0z6G59h1bfu
p1P8BlALPnm72qI/Yg+CzFz0Nxv+B1bt/6581Mo48v/ABGUA8WzHis+jbvaoj9iD4LeW7//AMM3v/tCu/pwt9
CNku7spssjX/o9deen+QNcPVztEXe1Zr7B8dmAPosOHKXfKcS/++lZ/f8Aypa2aubb546n/wCv9rDn2EfhswD9
Fe/mfaafdSM/8E1a7QbtP6+pRyeD/lgGH2DPxytf2YzEDkgpApyoyBA3pEjmMkwfkmJ05NxNlDmkkoITsIAd
wKaP6vBTh0UcPhvQ1DD7ly9nhDyj4vg5rTcxGOE09IVjAFgJrYHxIZuoJc+fgjmgJG87KEz2kEfWOIAoAm
RKoCOiBEAGK3mDYPd+ILdNERl09WQy8udngQF4BziZ0yHDwjj67ePqIMfSS+UMdf49XH47TMuXvuY
A1eDw28WmpPqfPlGzu86e38LIUnCJmc40/Gzx3cld2cvCXOrh9H7v7CpvSdwNdoH6knSKm6Zbr0ybF2VIcz
pNSjIpLhIEoYiKgtGk/GFOw3kEoAARhiiiTn3ebdCKn7oA57syzVRpMNomaXoFTkxFgZMC4MtTB4qTQN
mwVBWFg+AwQcGyQBmA74APHgEYgAAhQFlzzMuHeSTJiTBj63LNGpAeezn47eJk6dO9POnGJ3OYm5f
z8ncGz4ZuxCMTVAhFXr6SFjFOUmMAOYBB73jbvl/dqXZBenZjT7IXb2JUF07bt0FzUznaGNo7wqal2qu5V
Ka2rFzqpm6RBvE065bDh3BeJxuYe8o/uR15d33Pr+NKbwLARW24nS0m5U4gnJDrBR0OYLu5hrLcNiYFJN
kTm/TSasZih36hGGIDiA2dnVp9EIXp6g0eq6w1ekdEC6U9KWP9qHzRKF6gbKp7jZqyjmjBeEw8JQxG4c8x
hhxAAEMQ1gA2YHjMyfp4I5kEePrhebkJ+Pnyc9vERw/M3+8OKEcAeuQZ+a7nj7g6+LCyUtXWtOKqoG6m
o4PqcSCNNElCtCJGes8TNl9mXaX2S7LbI3nce2fYrd+3+0NXWVr1BtRV7S3hdTt3Uz9LTMUlMKGlp3Gn/
Q3WFP7xS0FzeYClITKtydzerU47tV9+7XXFnk0VYc1MH1MW0RPcmdaGOGYm0rIgSVOIobTz2ZgQOjNh
EkfCEIoQEQEcIBewTfRHV7+bJny+hhd8GCaWMQYRE3oMMWJbZFg/oREBxwHWGrjDABtzzQ9JGGTm
TJY7OlbdWI+Y8Q+C0QTJodpo6PdNnBs201dUOGsu4VbigN2tTqUlqI0BaXIkTkRzsrss7TeyvYy473u7bfsQu
btGvOtrXKi7b3q7/vC5lXXTKpKanRSimpGXhUbtxhT4cU6iVOFJRAkx1qbEbWVg1EEsIzCwrTMIB91qRs0
O3XgIgOAcWoNlnnW5h7txeRuo3Dru93xj0/o0ttOm7bdJJLVnGXd85wHNLv8AdzlNRqYknMQJwRAoLxkjj
LIB6gNo7WW9okBmfL9JLNGJcH6XLnGtWz5PAGq2G00S3G1V1CxWIbEBtQCcsozIXnA1jOeEm2s9l+22
w2yG0lfeu3XZtR9pFyVFNUt0Wz1bfNVczNDV1D9K4KsVVEwtbpS3TqaLZbSFB0qKgUwV0t3bv31Mv81c
oI/KpNxjt1XZFMnI1EouxoFqSUOJp93zlmIyqArrLhGA1BvIQCCAIYAGLGIIsYBhUT3HTdha/wBye5E2KG
02ZNJV1tEX/UlzylF3yXLNWRMuValqBouOh3KnkQKQRxYQDCnQ70AANoY2aLzJsyb6eZHMnD/dZuX7
uI+HUGO3u28BNnyvSSzBmXrx6XNN7e8I8oeK2EM0CX3Sq7kLpFmW6Uq7rXydDuiDmkmMAHeg2vLr7
SOy67u1G+tta/sXuy9NjrwovRLv7PP1QV7FFdjg9Ch9N6indq6gpLFQQkttz6ScSiEd5xVu9W6PVe3QNEuxya
qNinbahpUrVXMIUTFgXZcZ6J4FGDArRKul1lwBgnA2ymjIiAY4xHhHH0oQp5bkjeUeF0K/lSO8Ew0psLbs
ZKNUcunpjulqYN+bwmYK42zcZjQ51OPgMBJWNDCIqMUIDEG+DDUKb8c2ZN1zZk2ZhhhlZ2Xww5Mf
gHbh4PgTI5Q9Ljmy5gawyeoeYfPyDbK00K1BPoTSKXLFToASFARIK44wSe7bVr+212MvPtNZ2vuvs5pbn
2LarrtfPZ+m+62ppl0VLuTXXeb3UhupCLyLay65ucTe8OEGBboB1R9EN3sHhS+pDRUqaUAlkHNTx8N8/P
Kl3tFOlllZtLCUZnFR4ZBFnMMZr0sARAMO0Bx12YSU8eR6mLwQnYkFyZ0+3TcUwtKPQmIic7eQGS2+
NZoIDgIzQ2RwCOOsduNsZybEMBNGRDkzs5haBvYN7H9XryXTdfg7vy2wtFAh1p2hokUSmx3sKkrDhBS
UqMNoAIInjM5yAANl7SO1TYq/r42Yvzsr7L6DsgvDZ99yqeeuq+au+l19Sl6jqKOoKrwYRuHqJ2lUtpQDg+
NiBhJU7j3JDdrbwl26jVTENjMCjykVc1SJa+cmOQu65xiQbjaqUQzQtATc5KDMoZaZKjgH1UIzJmAiEUIA
q8Hoj695vhjGml30YhDDWVe2GzDUAP0ADDiw2YW53kE4xKxCUYnSA4wKzhAB7uAhj589gTR7iPHO8
dOeUAstLl0rLi6y6G6p9wmXi8hCo4Aj0dUwkBIzGQE6ADql1fCN7Jqygp6rtL+D7dPaPtxUK3u0e214bXXtdt
ftBUCEJeqKWkpFMMlLCGWYbJJDWImVGH2t8Hd/70dVLrdc6euGnFC5CM56bL6KoGEyS7YTskmok4pE
ZktCaeR+GI5LgmxRS4YoRhhmBDEICIa2Uta62L1cFRDU3ClJiXMQU+anF5SYE+GVOkTzEw1AYM50eiE
fXY8RxCEQEAGHEMbYamGjkQCE04bil47IjhscdfII4Dtx8nFL2afcpyC3RUqaKmUZUwlQWFKkHGpQQ2S
rIZxPdGZ0HPO07tqu3am63dlOznYtrsp2CvNFNUbQ7IXXfNTe9Jfl80lUmoYvepq6xhqqQ+yhqnZaaQsNoD
WLPEUh4BuNu6/3gbkVx5q0Opoz6RrbbLv+pDpz95l3JOWolBzLMucZKiKO5k8lmUoS4wwiCcAgAa98IYiq
kPoj2+MIYdDq71jxRaLeW/DmCLh9iAW514GDUuHCUZNSJfJKnmy4bQERw9Tjq+C3uWbMzMsMauoSRl
yspJ6oNzsqYHDqYMBDDVx4d3ZZbBuZtppD9xUtQtAAW6XClThykkFtcSc4kieltx2S7bOwe4dm7jui/fgxXB
tVe920FHTXjtBW7Y3rTP3rVUwAcrFUrNCWqffxJaC3cBzCyTbolh6I/viAGHQ/u7j/AOEmvURDj/XA8NrEq
l6IZvZvSl1TWepU7oDCmuunb4bp6MuUd8o5JLLDYV0g3PKBwzAc7DOgwhDDe/ocBHG3Pgz9R98D38LN
f69vInj0QYRHzkQbMBNGRDDk1x2UtVxKSQNnqRJPzg+ZHydPiBmIyzHC13XfCA+DtUUdUxT/AAR9lqS
pfQpLVV+ra/HTTqIASsNKoQlZSSMipIMAHjG7u5u1icN3O/Nd2rYy5CKfdVMH7McKEVcssxORDJ8qkKq
fDJVJJE6mnxKBLOTIg3ihKEIgCPEQCKGz2yH0RhfVmRQyo2dd1HfRZPCJBeAgPKEQdEPWA7MNQ4au
QQ51YRTJUWVlzBlzQHEBlCICGsdeIDiA48eOzuWmBUFEdqgbHi1mTg6uT1VotI1djDeCpu5urV81xa0oU
nIAYZZXxE6znqMrcr7Ku1Lsv2IuS+Lt207D7k7SLxrq9ypu29rwv2uupV1Uq6VqnTRop6WlfD4Q6hVQHVO
okrwlEAk1p0xxyXY54od5FFE4luP1ATfVKBqIcQEB169WoeIRw1jbZK4bVBdojfJu0ViaZVHNuSl9Y2O+kI
q4JZmaiT1duq5JTKF1SEmdTj8RMTcgAEIFGWOAYiA4RwxahCIiOIiIiO0R1iPftEhimS4gmSxiliGyKGIQiD
i1CAgOuzCG0JAC0lxIiUlWRiMswciBGnXnPFKCtoqa/aG86q7k1l3Ul50lW9dG93aKmip6wVDl3l8oWUpea
BYLpaVhBx7tRkHouSvRGV9TKwQC0Lu0QZQA3sSC7xAIcdgY1CCIP/Wx16hCzJ67fWc3TzdBqd1+JJZRS
qM0L2TSrC15B41m7PBaR6mT3eeSF5Ig3ygbIqKiBSVKzFypejoITYxRKO/h3mhMSioYYZ+cw1hgJo339Qx
AHd12lginyxgnjHNgi2y5uI48Y44444j3de0cQtmrF3PLZVS3a1RhsAOJbUhQd+TIVDTeZA1OLInKTn2ftK7
Vey/bCt2TqNkuw649gKa469NTftLQX9XXh+qikSaMmjrHHaan9HCgxUSttCx+ufzfxYxdHuX6I6vdZ0AdDO
79vY5uEQZq9QAQ24ez7EAHu77DHXsG3PUriuzXRWOqLqNwl5Sg6ahvVyqMgtB1EUUVx0KqgdKlREew
pUZyKGANXpYIQwAAERxzpVR3mGkT+I6hDPTOAh3N9hzYY9+1LmxxRRCIiIx46xHWOI7dY4jiPj5bQ7
zXQupQqkupiihMKSle8K/kkEndtQQEkAEKEGetona92ldme3VLcjGwPY/dvZc9d7j67yqaG/7wvtd7BaWhTo
UmsYp004pyhw93eFzemSnCLPQ9x63ZC8JcxuFUyoPTpj0iW2yiOWpC6VUndJc01bmz3O9VVcNFjEaS5U8
pCEJw+MEodHgMMoJYCIxBvhT29EB7oZVbdAj911Xqo3Ket2fS9Oqqno0DFlLkmYeLvM2wzZyYq6XWl2
DCWLaJaMiJ6gGYfGLERhwbnSlA9KhCCQcNS4A2SpRgxCAdwIYghAO95bQ5xs0aEM4MGTGGoMrOini
GPEG+EfEIWg1NXdy7vTSoutCKuB+vg6ColIR+x7lJAUMjLhiTmSBadffah2T3j2XU+xd3did23Vto1Q3NTO
dow2kr3656qu/0T06sN0mkbpG/ykKdeJoOHcb5UOOFMqkQiig38EOyPDwa/PvY2hWizIRGIcA5eTlG3jeRcn
jDy21lSZjhHS3AbVuaoSZiQUTdGJ8ueTNnTMStJlmIFU5CckkgzQ5Pz6MpGTIgTEUyGWQgigzs/EMyPfAF
lLtzk/5yPt1r/wDV1yyWwhhhq169XcEdvKGHwc1lSdzjg6TUvHiONjHDkyK2PJz26z2CJKe1DZ4EfOrM/Ciq
R148JytzvtVE7D3wP/yftrab6o9tlfG/7J6QfdL3Tf8ASwoTbof3LvYWn/YfJbngIOt0Ugg5LyN04MOPXeuoWH
nzhbof3LvYWn/YfJbafhPGNvaE8tnqE/8Ajaq1D2Ij/orVo/8AxBXmf+5XfwtvlYsWLeb7disl/fy7QTv33x25ftM
950OqfRR7AY7Uw1cYopS3UCv5doJ37747cvqmkMoacU/GPaDKaneHQiTj8mGPFx27D2OL3V7XpkFf3OV
HDMlnx6eqbeb/AISQH5BuXU/3Vf0Gf94vTHvwtfZcIN/v9/8AJh3u5rHx2mIpe+mfUcQ93k8mzbq5bS8mXK
Ed/wCoxDu7fh1fDafAJIS9ghHjr8fn4Mbegw5IBjUc/wALeL1qAMyTPTpnx09vS0tDvJcEz0+GPg1eEe/jbxL1
5SGCP0ksdXmHh2cdvpyeXhkRQb8YB1ZTHEe5y/D3cLSkMZL0kEEEyGOPHK5TvePUPy2xjOLF78+XPP2
WcbbU43ihQPMiZAic8uHEZiRmZz8zDUW+3uvey9erk5/Pk244BFlzoN9BvA3/APc/Ht/HhzY6pSORJjgihig3
kACA5TK46+Xubde21pLqvmRWCGTHk44M4lTv7qXOd/j4vgsxU17dKw4+teTYkpKjnpx4D1edrigu3099ph
hCypzLEBigZCYEcefMZ62hLjk30+GKKdvCJTpksRm653EJkOotYbdexM5AwALapP6pEBPOTkmYXnH5v
a8cep5JfjND7t4vFjacfrwmTM5kwTs2LFx6blPWM45OQ71cHhz/AG21FWFaccMenjy22VlB9z+YfDx7fPO2
G1b9e/6O24FIzAIMgjwjhmIn7I9n9mXZ2zc1MzXvtJTULAiRBToRmdZkHQTPjaWcC4cWDk44cM7+dNm+
ucfKPew16/DqtZMyZ6j0/wAvnt169Wu1SnRel38cY6v/ANN3x2fDalTP0H1He28/x9+3MnHJVjUJOkE9Pu8T
9Vu2IARlAIGgiPPh7LQZkz1Hpx49evZ8vhwHktBiDZGHMI4/COvuW9RCIDvvCHhw8Y2y7S2mpl9KYzzk
MZZukJoAeM70QE3PxAQTiggOuZFq3w44AGOGIiAwtlxATiUoD2+2fsjraWgYzAOse5z0HH7yBbLl29gx5
eN+qknVBLnlm9LmAAYiAZmbUw24wgIxJ4bMQE9vvUhhveljvsjHHjk8l63M73d+HwWx6hkJJctJLFi0smT
Lys1Kly0oZEiSX1ZmVJ42vxPl9J+ibyXq7vnt5ba1XOqdXiIwjlM8vw4ceEG2xUdOW0hOeIwZjQ5dcwDw6R
ytkJPOZOZyweUPP4NYWz21VBsU/QZj5eC3oqcoTS5BBT04tpZxqSed7L0Skj9PKXa/SCiIJQicx66WxRTdsl
nM4CclSjmSUFPzc+szJY5efOLj7VpJT6dXFE8Oj0lP8Y2qpNegIvSN1GVVt6VLn8wKug4Q4VIdN+qupEFk
N4l/xg1U1+13WpKH229tQqUhK38KUyn6QIifCOXH1aZW1nbC917lq6qZ3Ned5YVRg04cc+Ejpwtto0mu5D
hUy8H+8DF0ulChKyqWYMKhWfX5+cZRB4Q6z6KRUTxscG+zEzvWvOWlyTDcINu7xStUpi1VDs+sj4lGp
9Rnssa87XmPT07g4FpcDYkvComlUpK7bo6TstRE9qOdLmJtUXylKiJBmGfn3RVBxleiMsJ/upwuA6Gj6Lsf/
ufZabpX2o0sqLGi0q1qrtWHzeaVFOnVCSxiQ3libmryrAcKmkPLo/YasVaZQ71wbDHTiPW/UpqbqVcevGKy
pYWuG1NDSQeeGR5z9efW3N+6pIQhBwCMlnDOYzBM8MwPrtl2lZ5qriofZjHnmHIgseWoH3k5Ji0aPkXI6
M0wV80Vjp5SE6hpx753+ECipqnCp1cLVfWjtvVrMhOBtu6ojhvCVDMlzNIrv5VQVGaTVMC5F1VAOGjh
NJVDfu08oninzppycPapHtlRQIN8mTLXV6ILGjUEx/x01UMTTRGQJdHK5nwXzsl1vJdQjt2NZKOaI7cKVr
AFusxcjbyq6i3B65/RtZz9LTx6hPVmeH025zaTrUTqGnZoUT2mn6M7Uk/3UVbLdWMGA5dZ8co/GyJSHIJC
CIyclE5AZRJ+20tRdVgp6l1Lvt1pLFzj3eE0wVZyGHSJ6PpnqxvM1JSffxxdSKCt71NXMBWO2SpZOGoDu
W1JQcJxbUs5fL9VDK9UZUl+vky5w17FyhsNQEcx4/gtsjWqpj/vDP4tJZ7PWNGt+VkqfMxPlFcxZ5YOy3Q4
cy63knUo2uemV0+cgzSy+/YJC2uZXOtDy+npRMwc+mjfv0d/9lcdq96tZa0UFGecePPrbbNntnLwvVzeopihl8j
CpeWD5IyBAnjnlmDOsWsCjSC5HApIjqOJRhHarXIZgzU/qrpJf6bVChTbnyj74eTGyjtO0OAxFl4CG/GZNG
dNmfpxjWPVf19bHqe0zJeZKwg+i5KV9A+UOPUHNjq27XUjbMeWk7+DeQZXKzc41cQ7O7582uVL6qpb
Uqwl2IQM4mI4jX7rdtua4aS4qcKbQn0wAlbpSBhAAOeapyHMey2nl6w8pKDudTGR4DE7gvQdPNGk+CaEj
qg4vZ4bK5p9Onuq0nl+G2MaZxwL1VERgKRkvJRzDia7bXlCX6wj0noOlE1hwlftBxPjNNLbeuqPya7WG+q
uQLF5Gq7zgMhOR86cKWVmdShInI7bNkyZTNNnvT56rQWW13CjsNwvOd0ky6TQseVMmZ1IDQ+dk3I9z
Wd+4VE8czDu7Lbzfd2i6V3VTJSd65dNDUuICSCFqjFOeeKdcj46W8xflhV7XxtLWLILZ2krWG1lcgMoZZZ
SoHLJO6xAaQYnI22EWJkFaLyzGc8aUcTWHTdLLrOZ5rkMsYciocOE0vZ2cooZRJb/AHSZ/nG2Pb014BvS
HI50GlZmVGvOQ0ZnVBehPp8icoYZoVS28b93JxDrfpDalasNtsFPavTqGQvI7dUMzgXOlH1Av0ifJL5rmea5
2H09mPUGvtUlcltZLdL2F2LU7gvW+2cPpGdDSqTO/wA0/LcJG51n5CuAm3ONrdqRj9Bu1YjQvpXkYIBG
EA+xWWvC1RLy976vV5iPn8QhbON3tSR0OvlEF5xH09Mb7frJS9ZXlRUDBJTUZHfbbOqymrbeoU4iVNn1
UcfU2wpJCDehtgw1bcOLv4fLstXE+TBLlzZsYbNmwBEdoc4YjqEMdmFu3NshaW2EENttx8kZHITGmkZc
ND48VeqVMO79UuuEg4VHjIykz5iPuX0elV7iFQ6hLbkOTkNjU0plf6vYXkXwgcNytW1uvzfJoLON0y6GT
TOoVN8GrVV8lCiek0/0nongqUdiuLsS9G42p6cvXYX4+q7PKl9WqMtRGr8/ri94rg5U5SZ9EomU5mFXd4Kt
5pnRIK6uuVCbYp62TOP9rMFvudWGKljwaaQkRKwpoiKFheKCL08ezl17eTu8vy22dpfdUrjVunytU9gMxK
V2cljUgJpgy/actxcUuhAwydSKmA3mm53WmO90CzWQcKL6tweS1QdFm4cNeq0F25G0JxOXpUtNARvH
HogEpnJR0yE55gCYgWt2dq6txwIYuWhfdEfFtshRnLMEI1gmMpnjrbZS+fIY6iWouxUCplI3IcUK33v3GvLd
N3w13ihtZn1fru3Finqq4HCiho5FGFq52vgnKOtLSyuCsCZjbbev9T9zydTVvbmKdQNVPeNYUJKNlUAiCgk
JSAnXN64U5bjdb1MleFOgh01fZpUWVquQCIb5KU2yCTHHHMUooxTAG6beGkOSS05lNz+mj9QaP0rTC
0tVQDxdYfF4JscMaOoLfOETyiQc/DNq5s70lQboqaWCSdIKyvEl6R1YtcdKKjtdkT6gOFtqCO05VUHRRwV
M/LyAhUdiJiQsOtsZnr6tbxJVStKiOodLkQDHXaSKKjUxTM/lKCyO8veTvgXQ8O7vAACAQPlaEgwSLMi+
K8VFbUKuCnDbpEH0ed1DSWsjhk6kkggZxE5lV2tFX244iV5+U6rz9CHPdjqYVbyNcopI3pWfKlDFg7UdoL
FMnkUo4iISk8LuBC7vSwo7G9VgVFM0rUATh9IR0mqHCTSoXk+Ly6IzWyWdHzTjYP3nGtcZvIU54cserR
WraqpPBYrzRNyU9X29W4k1G2oEVuoiH0TFBp0QFMFVoswEjRGlkvhIqJKWlSN0G8RBVB+0dVmEDQf
1L2GQqfUdLf7tZlOiDIYBpMaCuVc7hcT0XW43yJI+TezUhHrpiESwQhEAHG1vve7RVun9J2xW9zkWT0L
3o4ldmtJyN+qlLnVPXnA28y4QJZNvNh7qbg+d4VVJBWHReCXphCxEAU0wbRU3Xdy3Wg1W41pOTeNs
Y+OuGdJJgcJIAkm4/LV8NU9Sv8kBLdQnClxTb6d1O5nIoglG9G6kjBEyRAthecbnqBk4eOGTBw4oGTB40Z
MdOnnDxwznZs0bHZnonfVDqAREe/CmTBGXrg7vN3vPDj14WlJc2GXr17zV3fPw4YbNto4T4YxxHVsAO
MOPkx8dtnC4AEaCNfwtzh4KKyspJzJIOesceMnXXS00M2EJe83oQ9/z19zHHDweQjEP0Qw6tu20HKwYRel
x26uTaIbduO35BtLZaMPUbdgBtwHz4rNKOHrnHLn91m0tlXMH7Ps462dRehuot8za3fdTqI/+4u78Hxd+z6N
u9qiP2IPgsxb9Daewqtn3UKl+A27/AGfSN3tUR+xB8FvL1/q/u1ewjW8K/wBldH2W+guyn+K+y3+711/0Bq0
Vf7WHPsI/DZiF6Jtpk/KzU+oXSqlzYPvOoT8vgsduNNsEJpSSeXV85SiuolEsmcOnE8gA46sVBUhHbjFvcY
Yn3i72rNfYPjswY9FTnDSfQ6lxwmYmSDZe9Q1pxafB6/LnjR6uuaGQ8UXL6XbqtCu4fr6lI4vhjzKDi9oy9tr4
/aPabMhVJnkkNppLhnPBsTnIouxztdZpzIFV4btbg4TRIii84AFPhQNCOE8rnE5J0aqKippVuLmlkpMAEuOO
15fH3vjtWZawcl+njJoe8/TeDiVtAPtAQ4+93rVWY7FIxmvWpnwZmVzWVk2Y15GWLk/po2AkerT2AYaQ
UOuvgt04CAByssB/EF7oHOfljpx9fvBtatveMHIPn37XbLfCkX2pTLj5Mqw2vP2f3h59+1bJ1MckvfxyWxTed
BL6bNylKmGeyOAj2Xgh/B47Zs2o1REejp1/bP8AydfeDa1VQwgTND6BLLBMZaMnyl4Fk+lngOOfqsVY2k
5kRTcyRB6l0UnKOk1bUf67jjalTJ2+38wPTR8fPx8XF58WrLRetbnK64GlRePZ2RRGl8/v6mqPxjac6Pjt/UV
Qv+IOkv8AsrZG9PX+MfutHU7eI0u9o6fs8a//AKfv7LYWnQy5YFo8sXjzmVlQll5oT8h1Vmeam/r7qTl+nCH
HaWyv9t4vktm+Kvrug9WzaEa+Ibv1JviaoeO32XX91xD7CqGd6gdJfh4K7OXZt1WxvOnt/CyC7eAiKCm/n4P
s3H18fMYPtDysHL4w8ts6TK/umX/yKoRH/wCgOkvPsxauHFqtLQ3gnjMiHeMmhHH/APV9pL4MeCvJ5Atj
Gv8Aaj/G/Cx6XeH7ip/AVmfD/M9T5dbYikEpxggfU4DKfLlJk1PlTC5hQKSD0/S+eCV0Uk46RWcM0666PA
dF9QaYw12pts5TK/u6XLmfOZQybHB69k7vtJRyWI8vBUMcMR4vhG0t80K7YhGCBm0Ijiw/Y/Ulx247eCv
LiHFyWMa/2s+f4WyKm8/3uRnH+U6TH+a0zHXPpFsMR+qHvfAFjKQfo4+PZy8+rb4tdszzLwjvl+k4HUI3/
Nd+pL3P1LbAwx4tgd6AN4Z4/oGPQgP/AM36k3gHBrDzeSxvXvoH+Mffn7nLAcvM5mjpicoHpo4xl+ay10H
XSDbDOUg9OOU88AH48e6Ad23vGPeyN5Bv4zHrUuX0+fP7vfDmwtmaZeFd0sIPnKoRHH9z9SXn/wC5bl8
xtWmtevqmynGiu9no1GWw6m4plldur6PQmkxFUSFYkIRE1NKNcFuozoCACADsEAHDZg2S8NEE6aL8+
Hl7RbIdvA/5DTzy9N4x/wC655e3PjrznEHugLQ85g/TA8HyWzXMvCuyX6TgZQkJn3P1Jce8ItTHiDZyBbx80
U7v1GUI/k/0k/2T5g8FsSr6P/ELJ3t4fuFP8uen+a6jzFsK5aDn8FpaKdr9Xr4+m/j8Gq2dJt4V1y4ggBlUI7vzP9Jd
WzV7Fe7y+LXC+aLdv6iaE/yfqO/7J+eIcg2JX9Afxh93j7nJ3HX/AL3JE86rwz/NdfeM8Vt1I4QrJBG0wgIAnJh
gdMOhT0WiFc1LGjeKoaEkoZoIgVzEAwHFTOENYa4goITN/wAfPzcmrDVbO8d4Z2S4R+c2hG/EA6X8z9S
X+FewgO53eUbSfzRTu/UVQf8Ak/0c/wBlLYlX0faOg4D15/VooO3hxpabM6empOWWWTWvnnbGa68HE5
dCi4lgyvcG2uQZqDpGblgR2wkFTmiksnxZknZ4aFKDHUHgtacyZt6Zv/MMNfw9y2eY7wzvlxewihW9D/vf6
OjxYjq4KD4xwDENuGNoXzRDu/UPQn+T/R7/AGIsnGoZYPaRy07vUfVY3t4/uBGgy34Eac2x6o4Z2wHv4u
XxB5LebbAR3hngA+wihOoOKgFGw7u1kYauPXbx80S7v1EUI/iAo9z/APcRzD4BtnGr6HtP9Wyd/eIiaBIn/S
B0n5nj7LYCtBjAd8Orzw+QfBbYGO8Q8P1EUJx26qAUbDDm9g/NjxbMcbfAvEu4drHoSGHJQCjvKOOxpB
swtjGuY3ftPT9Hr76Wa3t4ZTQpzjIP55xw3ZthXRU8UqYs5ZPzeWfLpYyNJEwUxnmSpo2BnRWe5+JIALC
AqG8BO34wBjFFFvbUfAeQfPHyD4BtsJFeFeMMvLCxaFjL1y9+F3ujWGPLjwG49fL5YPzRDt/UPQ3+T/Rr/
Yi2ApYnuTpxPIDiCf7D0snf1idKLWMi+OQ5oHMf2C2v0YDq1Dx8XctDwHkHwDbYKK8Q7P1EUM7oUA
o2GOzi4DY6sAt9C8O7Y9/85FDMNc3EKBUb17OVohhxavDzxlOrT+x+Pe8M5iI1E559LJ3lbxoxn/nh05IOef
26DPA5YtEZmhLhmyZAjLMTd/OjycrqYuJjeiOA+miwAIdQ74RDDXhjTMB5B8A22IivFu3iYtC4v/QDRr4
BY23aHNqHjt8+aMdn6iKD/wAn6jX+w3d8x1Vzzj6lzuxHAFURkOg9eufK2A5W/uNI8H09P0OUj1eFsQtyc2
tOk5ryLLZ5vxDOBTLt0+mpa1PDN5+aATU1cgpECMQHQK5QY02ZDo4JkMMIR70bWrgPJ5+Yh4bbDfNF
O39Q9DP5PtGef/uG5vPELQzFeHeYKy5sxi0ZkSpk0ZcsxIoPSWRlRAOqAzngl6oM5L4iAiHpoNcOEW+ilp1
XzP8AingnkPE6fXZe8qeNL/8At08x+geevh69fbFsumqqrpn1bbpjCO3qellOZGvEduZt+EeLHwc9rfnvVTMeq
SGZL+12S1pHgwQw1avxY2T+TnDmQc4MYSOUxB68eNnw86f2LPli8JPyQOfHlawd6GscPFs2/Djr5bLHX
LaVVCpCsvNAqO2T7XWHA16T1GRiJ+YWnTjrIfaCsuNqLoASOHwhTnChGgUJcMMMKpDL3gBDDFjC
CUQrihMx63N/X9Q2EER5sRzDXhr18XexsppcAVDip0RIznp5xeYziwzM2KSRzcmVVyZQrxYEU4iA4cYA
Ph7D2JUBY7R7gdkj+/fmn9xVIyM5csuGueVtD7UCobEXuVoIyooM86ykPLPKeXGbKuoXsopB90jdM/0raF
26Hty72Fp/2HyW53yF7KaQ/dJ3TP8ASvoTbog3LvYWn/YfJaT8J04tvaDhi2foh4fr2r+61F2In/opWL5bQV4j/u
V3j6yPVNt8rFixbzjbsVkv7+XaCd+++O3LupvPGXTynwBt4FNUNezUiFB+DHz2dRG/l2gnfvvjty7Kcxfle0/A
A30XAxqgHFgHBsqGHgHV3Lde7Ij/AHVvX/ZxPkWrecfhFj+4VyA5zej54D/IXjGfDhn9WVr/AJJzi3nKHx+
Yd/ktPwmYd56eSMGHdx73JyAHJahFyZiMd/DAMqAQ1jj3MRxx14B3B58LVgCcuWA7+eMQ6+TDkDi5+
Lu47bd9AUAMRKRwzJ8Msjbxs8hhJgkk5/ITijTiDHtnwiLQzk+UAZKCLLRzPPv+URHitLz458UrfysYJcv6u
Vr+PHDVsw4rSZkySKzQM5bEdYTZYBqDXs1bOLC0Ge4YzUsxIlQ5ORHJGTMHAPJsx8erHaIMGpbCCsu
wB1+2c+elp9NRvKQhTbRW0CnfEwHGySPkNwS4Mxoc4g8YkFQ5Nllt5LmzII/osyRKx1m8OpcAEOfm1iG
sLYSea4QSyc6GMxljU2UYlZxlcuAfXP174uTDVa+VxwkSMMcR86TLy5cvKTIzBot0kvmvJhxjgPd5Lal1Ee
ZZUhOQEIy8cfrWcZXpElPJ45oVxx9sT237T4tQ25ftpfyGaZ1pl4Er5KiOv15c+OVvQfZTsg5VVrdW+02umQ
QQtCVmSYyONtAETkM45aE4rfi3AcmQQScJMnqjJF/PVt5RDi47YlMT97Ljj/TPoezvY69WviHVtx12qR5Qj
UDUZmdHlppgemmJnP5/HajzYpEUwZ0ccyPiDuYD8tuFOrJWFmSozx/D6ot64ZZQ0222AcKIyBiYAHDl42
gxdM+h+k8Xf89mA2pkzi7/AMVqtFHBv4wj9RlQ1bJEnmw5/kxtnGjFEFKoyhJVFOTMJtYvNwGPAS89W1
wjmpQcQHMwDEIj4hgGrAcQ9LEeIQjEogcdeEa+20lDZcWEJk9QJ8h/Za2aWUiV6iG4TkYTyLcKzckaUQ1
TTU8cBzUnyxjhrHHCEOMRHGFRtsU8KJRQmnpxCWUIlJeTLSIJeIxCIiIiIjtHjx18evG2XGXTGURTyBMm
TLliZeVkipcvKGRIk+Pj8uNtikOnccuXBHGW28ffw5dfLyh4batW3mgowJVHDIz9nMH1ZaRbbLtukhONSSd
IlMacJnLwyy4W1sItOPJ9jZGAe58e3XstcJdpxl5cwzH6zL6bN+gSOIfMOPittuXp3BLLxmY4N5J9dmzMjxYj
4PAPw2oENMzjynenIGCDMlyjHU/rB5eMfSho2OGJIiGHF111d+1E7eGJQSF+udNfc/babeal0bE07C6ioMwy
JRnAA7wx5SczhEAdLYCZbPedSIl1KY0GZt5L6lXnAcm6KSpOedRnDSurfSRH9rk7rsq7du2/2HC3qXuyScS
tHnFtDlZErUlwIxUxIQS+ddi09aZ7reSPZ97YKIcftpbYqYhrxFBIN4hHLR22nyupUtvldFEZJgSo9VbBUDp4c
O2A48ncsaGnyUXGOdGjkzM3VljBgrn0+ds6qzs93fl2hZQqQiCyJORmQMsuYJ5+wc7c/a2Hv6vedrKtymp11
GbpU7vCoEgjKEgRw05cIt4OUrdVeFVNjqlUUxJp7pTP9Flz+lTykZw7fOxWz7Rx1c/wnopK4kn2qtlp+IclLm
EGSyV6WzKdF0fro32mqZB4vbM+oyiW4XYSDrKR6kKdb07n49VrGLp86XvJO/mZGXKDJSvoGb+5R73L
zWrZNH5sjB9i6QO3Dwd34LOJvB9Pz0+zp195tYJ7PS5AqryxRGSKYIjw+OPmfHOwh5goJZBHW28lo7MR
zeVIUrZ8o1oNSn+6nu6z3XBz9Xf8ngxStumNKcdyOJtkKiHCBleJyI4E8MU9PL51IIyS5LsQrmnHo7b1u0X4
NngulmYd7HBHMlx5XJTcpK+mO9z+Dw2v9BlwTYoC06AvJj15IZn0bv8Ah147NVo9RVuL0XhHLX2+rSd
c7bNdWxd0US8YYNScp9KO+5cSB9ZHI2pqG2yCLLzZNTSZQnlcrOLp0rMQ29la+zQ/GNsnE0eCZDJjjIb+
DKj/AHDn+X5ds+VSY98WnbzfwF+khMDHxfB3fBa9iROAuV38708Yh0rONvl8Fq1SirWfObbwyy2xuktNo
bbbiEN92Y5kD7LWNPbaVMmRyJxAllPsvT/Pi5xG1bdjgLUzpY/3tvJZOBttJYNEP3QzTMymr6d6uzTktPmi2
UMSYy2TCdMm5IOlefnq5LYNvuaVJ3ZVUslQbyWYcbO09Ml9kaHFU5vr7RPJjabcbaKq+LupXEgNu1LDC
nSZDe9I7xToYnQqEjPKLV+1DzlDcF716VFTibvfqmyBBK2mA6GRrmfklQzGuEiyIqPLnHFUC2OcnDBBQ
/8APGDnUfe6uN48w22grxVCShtBjUZap/OY223E+U51QvsnLBzrwrFdf09npvj1BmZDUFsFU1mQI59eeJz1
DTIF1SVBtnzljOvneK4fb2abPHx46UDxlUOHFE5OzlSUDRg+fMTfoxg4azw349VvSiLlZvbbCtrKtB9Eu276
C72Gy3iS++GUu5HINjRJEKkQc7eAHL2XQXQaanWV1FfVVFS87OFTTj5BIKM8ZTOuJJOcAWpsW/mf2/
dHv8mPnjb3k/Teo4tvH3eXmsbwOUfF5LTmTlwy4Pq/ouzu974Me7bqDZlJSAEoKQUJA/NZAQjgnTgLaE8cJ
xZqWQTiJ5dI8jOVvpeUJiODnDucY4cfwcdrplyclvIN/vxH6Hhy+ePfDDXaiE4o5cyCODVq7vd73g4rVXOMn
Mgj9VHxd7iw1eHDyWs2UYGpXkefH7JPDpbXKtRdewZYZMGQc+o4cfxtPiMMEQ+k3gasObz17LLL3Tr1
dyykrNu107f0FdxNS23eolViqG2FBsA1KfuG9+w1i724TJRknGMpvBz9DulbUY7gSeDrlFKVXU5FDS4RCn
BDbAFH7hZaslD02uyI+VhSbCNdovYVkq/wfKs08YpjUe74ZcpxkUmVihxc4QEeio1SjdcAL6imBosFjrRpTR
o2ywlbnfTmB+UeSJlblZwMS8gou960AU2ymMMk5Hbd5Yl3pXrG4X05Dbzdaa0GU7E+oUhHoDo5xqaU1k
p+NKrKyrqyWjNxK0pr9fX3XXJXT1jj+7QQBu0qQVGM4iRkOc8z12S6bov+7VMVlAzTuLf3MbxxKsIdgA
mfok6SDOfhi1p36l9KNXHii8juFbbFyVrvCU3S5dfTCTjdVSFgy7zbJfYOAUPqEjTkj0MW9T5OUAVFRqNZ
iaJR1brpimZIc+6Uoj+mU4k1boGmupGpxVqlN4gq2kZxS0lvPauzcaD+jrW7nuVNIB8DyfeUrE42o/X8nJ4Jka
UkM7gklRRzBTldNx1Ui6RSW7zDURVr5U6qZ1KTq5uii9JCdJ2E2Jyq909nsNhVIV6suI28nUDQJMYUOptP
eCaezFN0i/8ATCgroytwPTUxWVMi0uuQXdqudAlPS6l1vQ1Sqd2qqF4dzHF8jRJEbrcK03fTjpWcQkpwOd7t
pvwElF2NM6v5+8lRspQtMASsQeEQwQ5WvZvCHMNQEAYQsYoGQJMDQ8jwJgGSZepxtcp5VOt6iO/zL
RLIKYeDWRLmYmFRmYGhAymUrdPEhXfEypz9pW8WXU5Zu8VQu3u5+XeKimkNcNt54VZbVVGO80g
3WgKtKAvdmnij3aKrwiVFVLVmqsIKSjcFgbYW1TUK6UrqXShg0ZqLKqIjt6l9S749bZT0Ln0FcfFQnBWtrs
PoZM42OgtHox7hVT1J6ILww0VopYPikJKWKal2yyqXEUVBYFdn+4amKpBNukO2uFPb0CecbhVDVUJ3t
vAldaNU+SVo9pBaQ71S2bKN9KFSD51RbbtWB0okCl45Vcdwi7ewa0FaOPZ7XiBjmUqqhUHhi0zV19xSVg
/SyiXRtcJUqyUWoyk8GYRUUMobb6R0RUxrqoqh1PVtFYaTwZx7PMrS40akOA/KBUYJj5uemKACYiIGS
Ysnafaqpp1N1foZZG57qUMJkOllI7wRGTjWDqSTysjzlMYfT65ncw8+Xv2jS9/vO9xbOPbhxfLxYW+mM2m
GDM0hnGj86n5hpDNhPCngZ6kA3merPhJ+q0f3A1YW8avqx8A+W23CIEaQI8Itz55IGIFInEUnQ5p4zGY6e
R0iYjjycEcI97Hw8Q/BjjaWh9N6ff8Anyjjh3OS3oYwGEQ4x4tuweXC0vLmR5SPiEOLujzfFhz2aecA851016e
HnZthoLVhOQkyrWRHIQfVOXrmzrD0NtEETIrUO3G9Moh/7jKAD4NWqz6Vu9qiP2IPgsxa9Da+wytn3USj
+Am79Z9I3u1JL7D/ANkbeYb7799XqrT+6NeI11rueXO3vfZYYdmdmxru9n7sE8/1i2NOGnM2irvas19g+OzB
L0VfL39BqYS99vMb0bXDuB0Hq7CA+LDbx6uOz+1e7WHfsXkswX9FTwZShtL4PUY3pGsGvVso7XgcfFh
q2eC0e604q+jRzvBgT/7zCCf4Meu16ftHsIsxxi6XLCTBHMjgyuVyeV6TnHurl8+fC0Y0Tjlwk488JmYDifn82
WTmmutvVRwnos0GYdndSaQ63Y9mELT8yXJLj6SXv4/Pbh4PxBaQmwzjEyCCCCZHHj0qXL7ury481uoO
NlvmfVHLr7+sWJQB38Sf4ZP3R7eFqf6SXyeUMe9gHgx7trmbb1eCETdyA2HSoNlGqK3AaT8Jkz5silulrkl5
GeBRBcGYiGeoguput5fBPEIg0okERwxwG2/l327+k0vp1e+vCXgqT8IXtc3P0Wbpq65XBuL7cbrpULwio8W
GbCpiSSdbJqe2Fungik1Aaie3sRVVUmni8B0PiCrsVTZiUKvkNhj19KXfKMXbStLb4N0CgyxSCjMtfVWFV
5n3kKpPA64FKqxqoNYlN4EjjeRWrIaKUQbsSUlqjXOYrCqmDEmqylWO1yW8asOJtB+WDrmIyAP1+OQN
sJQpXFQ/hT9lkTt9AXh386P0/wCl+erjAeTDuWkJyhvvUekg28uvxcnFs12XZvoBMZipeypOztxqo+zKesp2Vh
YjZvXIVKr1ZCe22c3HmeRG/WFMcJ6qbjpgT3yGlFFNJUD0Sq1RBZDGJU63KgTNL2zT+ltwW6pUZn7mj
TW/TUis5C88TeTyPs2uDkV6fH6bViJozUcDs6Ez53p0iotVUcKelJyk3GDrbqerQKjogTFUFJg1oSltRRG84Y
p5SRlPPKJ04Z2wkonIKXkD+cIGRE6g9fOOoQg3mTl5Y5HmsH+cfFr5A8wkJyrBhvJMO8lh5+Cy/KFcno5V
OsSLVYmxUpv1IJ3Q63X1H3uejTbhs+3GTVehFZEhosi6I4mScqQo19RGtWZrQJS8rJqkqJ1ZhSHjv2elAkqC
UrQ1xMaLZq3dmv1uyq+5R0aufqNGruifUqmrzL03vJNVTUXeNTqHt0ygpR2rNWIk8DwoR5VX4gIpbmVIE
t3KEApWiT6cppEf8qtyBgzmM1Ryn5vX2iywpKci22pzIYMJjPDBmekacTzizecvljO/jx3kqX68YGbxY8uPGO
HFx92xOUIJYZEsPpA2T+PX4tXj27LL8N+ul1V+XFrx96v8jHuUN1y0vrtSCkqG0Esa8iizkar6BWFWOLkRo
7eMBwCfbxxIb8KQCcmqiTgkJ4LW9AR0nrVUy72N4C45SO8Ld7unCVfdSb5l7CB0t+gTFqI95DEp0TSaOn
mDTnU+XwvE2QzT7qV05oi4m0lK8edncXW54hCBLUm8yVYVhSJfDIOIHgDiOXCYIE6HMa2UXFBMqb
YBOgwZxlxnoIy++yS0o2dEYi0iaY6tAJRmRImD1ZCJnO4S5oNQiGegAgIgOvvYxpxjM4cjBHvzP0WZ+lBy
YYefesvxTXc9Wc72DudbFqJT5cpHVR7Uv3ReqVVM4Y5tJqM/D928In7SZmvdvPN7ph/QjiJJBVopYp7ZYS
tG2HMMaQDqGJOVhr9Lm83q5Nm9om1U3JCjd1dOY90O9FVtpVIk0wvLN2ckP9itWoyw020kHKnVjTUD
PyJ02bBMgigcivCFK04BSFYU11wqCXL0LawgDFzIVAAH8Exx55ddWkKQpQSlKiOeMgcMtPq0s3QiMR/
o5g4+XnwtUpczMy+cxj6ef2LjqDZrND4/gGy3aFT9oUEYtH0qjlwCne6QIj5pVSatDyrO4GnWR8n2fVCoyBS
pXe92oVW7HVUWeRGnS2VKN4G+4wS6pJXRgUAd6Slq6i14UvU3dUqasClV7s81ad09b1KG2aondodYM
RqJ5wihoDgfVB2C8XaVzRZe74PkzwupYVRVwPuWKMFUD2KQkgIJSatu8itTacxvNDiBg5cI0HGYOmX
MxjFhDbcR8qOOXDF0M+J9ekLxp9UCn5ZmHXyz3I0ilSGan1FYhhfTTSXIeLHWFJWSEt4N7PBhFYRFFQ
SVYhKUCARQRxEj8IDEEMYjZ5KaEUyOdFjvC8vKj4NWvv68dfdso3dGZbKM0FvU3v6nt0lXGO6Ck0PZ
TNofVGconaWOpOvArb+ptGYcJxHfTKf6IFMDwFn8wExlippcbpLYOuWCQKhAp3O5byl01WJMytyhcnov
TqoLNXi6e27tDQRKrnbtFfKfrZN/g63fWB6rddD9UUd6U+XzjUT2EgstSTkpS0SIrOpOCFWx6c+2uCnGJBk
qjLyM+OeogkDID6xwa103fgeCp6n1Z8ksozEcyZHHy9M5uLiwsSZscU6CCGIQ38wADX4PCGOId3Hls4Lrv
U+7ZTy5vc+vBtzcw7niqr3mGPeJWXvLAK8xEKZdDWp52ijdVEk0SvGqKjgpH3AkODF5JaWAOooQSUjS
aMAY4TfDioBcDJUCpooXN7vN79SqRdzopenWKgV/kVPSXcSPVqZrPeBymJToRVvTG+dZLOFuqZBqKC
ilprqjTHcvRrW9iBLFPR+UXZASzj5wqIH8QzofrMWWp9QSFEq8+cRnEcCDMxlORMIynJ4ianDq9cyfJqDE
O/rAQw8NoU2ZB6QYI44sZeE3pYSsJ+I47BHHVx+DHEbOL0q6HSK7vI3RKc3buTVvmOSlDIuHPamrKqI
1HQpqqP8ANS0tcb7qGXaiTRusiYvgSp6RcOkgUBTn3CKYw0JVdwNUAUwVMUF7r9LL3SjRqKpNCW9u
cb8dF767fdjTKL07brnbypUemFdn9UknUOu5NqXjarKb+WztGVBISmBpFtpo0/TMU9KeCslrIhpRKr0IIhGL
ScwP/lPvrFsZ64lnl3zplrlnx8bIWG5npC0Yj64WAOLDaPc2a+bC0pleeLw/LZeWlM+7rePvHM3c4Ddzm7NS8
o8qtw3ZzV7lkkqjza+JMhjKbZbRuqxRJdFbhpAL4ecNP1M+sgoJXBXSdRXdobRsMKWKbr3ejuluVZoJcUft
Crv7udSm7qA1HW6xvClVNnOuAuuhGvCVrbaSqPcy2l16ppRdFkMkAGEUpi4JCRFEKOqQpkSwo5TecqbS
pOHeRooEjMZwEmePEGD67NhYUfzaU54cvVnqc9fOyVIRDOJxx69+XENg4YyNnnz42nDRlKmo6dILET0
pZLnFKapKUapBPJHSBuEjossUSdHwTCJogMKoKiejU1KFSzwjDDAmRJ0YqjhYhcSp8TfFH1MzQ6GN+0
H3J+kN7xzXcJjPXcbx1fyd403Tdw0urG04qkBUEDj0JK4IDrT6f8FX7ijk0lGp+lxZRVtR1dnNqqVyrdA3fUTc
vqR3OXXRWm1KHRTB/JtOrxTUXzbgc1W6IM9VTEA5V2q2jcYmsaNOGPMWw51QAqMcGJKTEdSS1ZI
Sq8YOkgEScR5g6+oSPKeGcXew4liADmrTIHlGvWzfIvFlYc2merxxlTA58fHx4dzj1Wkot/LGOCZ6WIMPH
jy98dXc5bKCbmrTCnNXbyiw0qmMtPf7XL3c72DskoKvNMFiUpzMS7nUt3NNdxJPdjxxHG8tpSWvJY8JQ
AVMnDDEkOb0qQp5yuLXN43/AEovRV5q9TxorLIbFzC8utU4R3q5iqLUA2/kamCy42TWun1PoX2xnc52M
zTzeVU+KoKemPpgpbqhhaSq1XKrDosXV12BTiZnAAQZMGYy1kEZ2TI/T/j/AIZDXIdOWaRkuOD9Hrg16
+/r7vnzW9TpcyWMHpsZcz1qZyhjrx/Hjr2WVXv3XOHUlPigA3eLr9R5TRd9y+6g9lYzTlhPF4IjlqC5qRs9Xf
7m0oirtSCWmF9dcBRQWSEtSSxTFNYIQC1WsKjLS4diKrXQqOuXdL6qUmTmKXpvTGmF0dtXl5tMmqQ
QgQ11fpxc+Yda3C11YVisZ/QyFVJ0llWF1Hm2+o3UlA4zwNVpJSuMLUINpvEmZEZfSMTyOYPlkOZsEEa
BZ/8A1Cc8umXr8M5shFns7IQlstPiL5bKhICdEMnL+pzjNt9vM7wHDfDiOwMRAbeIpWUl5SSO/g+i44dK2a
h2Yhz7eLDkXlpBUi6XewYd8tup25pXcaNLDBuW1/r4yKhsB71ucS21XCzYhBHAoUqBXJPb4gmQvYiICK
Y51UBaCEANNVBQVIotKp1JGTW+51Q1Xu3slOUa+0QVKlI16JFRpRnos1NhqM8ldx0lXWOyRfbncNWG
tTqnDQXwqC4GZTViptLgNp8LwjV9KJauIm8F/PTh/hE8tPP1c+WJKkyklR4pkz6/t9XOyc2+iAcAjDDugGPg
x8do0MqCd6iId/hqljt73MGrHzGzhQrcio4WK3c3i8aNQtpcoXuYL4vv1opOsJRhDlXgn/RO8YtNpUYlYgO1jI
OxlIr0Qg4Ius+zU1jP1LSiREEen4qwxOodMXreVuUVbR4FJZuV0uuzO6lM9OfLYb1Hei270W824oXMwiarS
isRl6VjEaZU4PNYq7V6W4qcpwq8Kmb0QlwSgmwqafj03efm2ZE64/DjhPXrprCoykk6qI9fXSecWS1yccuL0
8G81cfw7R5BtEhlwTOPeR8WA6hHbx8fnqs4SkVzuTBcmivezdyguuTlKO95Ju8ymMFRrwUhqyUgad9F4VI
FcK/xP8T28+dESAtnROisVUXYKx1qGrRpNB2RcxudVcZG5NMC8i77wa1epeb2XS568YrEGggtyrFSEan1
OypOmVVlFQzJvIqrLBLUXkmNdWVUiliFFvVYIHO6FTCaxY1YB0zCjrlJEo9fTmYNlBABBKFgDjjJ5EH
TxnUZkyIybtxFJssAjilDvceMfKNr6UnY7J7ObdOj7uUFBhoSouvVBakB8zPQ2653gURUl0qZVJNhDATW1
Mg0m8TVYiIDv4UdPEIot6Iiuat3XLvwsG97VmGkrYbTpc+5+rN5YnQiE2ISrk1Xor2iNSzofoBQ9XCN+kTq
ayCm+hT6yJCnUDRrkxip7GjAlui2FKH3JZci4pfVrhVlgMQk6S9OaUH6MQOd3pKVVKlp0pXimZR1OZWp
4bezacLLQ6qMl6lSFPnA5GS6kl/pR07wOggihiVk6U3UMuJCikpP0ZBk5TmANMwZHAjTVwx18/wH22R0
0ZN3gRyYgnQ8svfbfCAd20aQTAR3hiUIRf2g6x8GrwbQstTefuSS1XdOrwlIaE0zaFN6KU3qO1RNpzhcZZj0
maqFJp23nyYYxl/uWpDlQyrnqCSJOEiwGooVKVHK+lY4CO1hhVRBMTdWN0Ep2xqX36b2lMaes9PY7B
Ylc3w3Ga0EgetTWQEc1iUQinz1PbqJO4/nmdHJpZUtYMPIfW2hCZx0++nWJKRhjXnB455TZzGhszhBEZ5
yJyPIzEZcpPW2i5NH178tH4fxc2uykdwMvGXMVMgjg2mmx/1VY1jq8w1DbRWSnwY7+T6f5dXxDq5rb/X
GZccs5UWCODedOa/d7FWO75AHu6uxdkVPh24uRQTGD0wSOMUdTw9fM/bbm3ao5i2KvdPCaHPLL9d0f
Lln76KhIet1UgjANl5K6Zj3r2FCvPG3Q+uXewtP+w+S3O9QDEmY76SSYJm/j+aSum48f/1r6Fef4wt0Qrl3sL
T/ALD5La18Jog7d3eRnFwUX9MvDp/m/b0zpuxRvd7I1gVM/lmpeiODlJd/d/g5ZznnkLb5WLFi3nO3XrJf38u0
E7998duXdTibDLp3T7e7zf8AApqcWvHQhTfcnFt8IjbqI38u0E7998duXJS6CAGGxR3m/jFoNUcP/CRSmzbh
s89luvdkU/lS9f8AZ5z5ZtRbzn8IsTs9cqzwvR8R/wB2eaPsMjyjja/QOGPTwQYwTZe2Xht2hjxbQ4uXXaUml1
I1v45pmZvBD6Hht73e18Y2mZ0O+mb/APRh54fBtt9CaMvWEzKx7d5LxAA7nEI6sB4+5bvHfgYllUdOHjJPr
HlbyC2rdpxNJSFHVKkhcnLiSPq0zJjK0gXRAiiyke/33FGOsNXNzcWvwhbfih12mmLZpozbwF4FmParqnV9
yqzXuf3PaemVZMeN5tdbSqCQ4329nA1ySi8WbQVnOj53YeBqdC/qousqeTGjo1GS1JzTNDlE5PjLjJgjjlmD
G9lS8JQBkc6DAA1iOsduGPPhZUu9pe2rRcp3RqpsVCF8gz1G7wyGNcXpMrzkdMXTDIYDaYrOaasqMkot
EhT0VccK6DscOf6N3ulH2vqoAKsogqjpW1FZuKcMUxCT6BUVhViKVKUwAfRwQDhxkpSp0SpKQcKCSl
Sem9nl3+l1vpdeFKWK6ho2UpSHW2E1WSn1tyA7uRBDZKUqOqkgZ0I3eH3WyKt7lup3RrpaHQaqDQbEK
mvXZKG3MKNkVRqtk6lkVVGXagK1W2O9nccJRk1YkeSF+oT4UlRXjWtYb5UFLHQWo1Z6bVQqq4bqW
6+XWUa6pWgibIII3uaI0GSqA1to05ViAqdb69eDu+ssq2qQXgaQZkaKKCsebrWbFVOChw+7Gc7nRHFAkqj
uOtEt8uvdFfRJtOacVnR7sL1XblVx+Y3by7yearS+nFJp5KlpITqo9KtI4CoMAVAgrmyCUop8PqSa9H6YU7ej
oTf83Nmfugu7W3WWPVuo1LXDTmml2W5DTC8e4HbWxr0lqLecFdTakK7gqJdxKq5wXhWZPcADo3hG3
ZcUULnJHmpGMUSZFMDzteV4rr6gLUShMSUBRUCSAVGTBmZOcycyZOfuC4rpauel9FDqqgEA43EtpmI
gQlAHDn67Ms70d3Kpd0mtz5oJVcskwupmGk6eQcLaVoFxkPxnOJNKuFk1Op64SWJFzU7qI11dJeLTXgwi
VUhXIRjAmq2k0wNb5kzDDGAIvD8vyd+zjXds7prkobd+3PbhW4qcPl2shQvkXUUF0Uwqqh1pJTqA0Gq42
33d8bLseyKIJ5J807Q68uOn6s0YuujWajbaWlxwiBLS0I2Kxkkwul43uogTRiuE2aUJ4mDqjhh1MGZ45kTiEO
XDARAAHEMIYbqHUhSGifXzgcvt42tlFtB77gTpw8OvX3ExetDqIH6jKBdYXJJgszy83XKHpE9dMahzUp9
ZY6hUBDVsxEdivlO6ZliZcsWJk5ZYsXlDKlSy8kchJ29Tefethamb0pLlE1KLOdHTY8M1IJ5jrVI+1Cme/Dyj
ZSymzeIKRUmcTDKefIGPWjBM0VnyZuOrqQ35R49evXbUb7frWiG1U77Y+kEqMCBqIHPnz5W3K4KGk
dWAXmFPcWysAxlxnLUcD7LUdBpvOOF5MBCeYIRy5pabNOF5RSfP7K7F6tHkwtsahsPpcG/k7+PJbOUe
XZgIfGPctktnsv0sEccHScl+l6tnL3+4O3EbZyS2nJhliGR3mU9aHz7uvxBrwtorlUkrwTJ/SUQZ9YOevkeduhtU
rbKQFowjLvJGIaiIjL1knjnrbAhen5YxLyJmSXjLTPpf6B5B1Yd3wBa5zDHkwl/Wf7ljKHHx8/Pz22EJtXHp2R
3kff7mvjx+G05JQYMnHBPky/02VMyXF+PxWYS4AvEUk/wuHHhx+uzxabUrGUIK/pFI4dNPvtqudY/S495J
y30XJ7MPgDHwbeW2OVxixl95HBJ6TM6VKMZL/rerb3dVt3DTY9QMmCXk+TX0nH6a49vdtQVBry5gZtv
N/AY9dmYbfg8HN37PpcUj5OXjn93Xzsw6yhScBbamBmEEch9L9H+y2isxnxyzO8gglzo5fTZUuXK+mNmv
jw+G3sujx+rgkzJM79LMSukfavc4gEPxbaqLHkw+kjky5xaZrzjI5DI8edeLv2suc1Y5cyORvJc6X610yVzcewM
cdQ6tlnt8n3n7rQUsxkpOLpIAy6SbYfloMfpN+WLwTpYB9m+2vh49oWikiUEs5v4JO+gyvrkv1idh54jttlGYh
RyZk7JwbyTLlZLN8l0iTyGjfmOHNa1pafGChJyMEzfzPoX0f49fycw2ivPFOhngM/cxr0ytPp6dX0euUZ8uvL
PxteiWlR5GCdBJ3mTlfQ5vr3c8/Hjj8mGMnLjkyY82jlyh9cmh+MfKOvktf6el9a5Mf9y6qyeouJgebDDw4Wss
wTjzqdJ3mMOV9bCaVn/5oPe1h8VgVCMIUrIxpr7fHys+lgr+QkK8AB7c/wALR0tPlxRRwQQFv/N/BqHj4+L
4bT78YZOojJdrGUI8iTcjcUG3lfoBNQOlepDWA+9x7NP4HrtdTXS53qAziD9NmTZWMgNe3u8nHzYja8Ca
fk0iM56uMwaLzvWsceqvPZq16h12Gal1h9t9lWBbdRT1CSCctxHdBEHvfS4aQbR6ujbrad2lqAF07iKhstkZF
D7IZAPPBmrTvaZa2ajriattdYX2kqwGE04jqhhLXk/1jrgjmjhLA3hh2t6rDunOK1BmY76DJ+ow8Xwd3vceFlI
91Qo3PppUFvVyRyEzgTUiaXRnaYLyu1r4JletBr6y4RIhQNXvsTPjZM0ioElCXBGWnf8Am/o8nkx73gxHu
W9lbL34xft00VZR7tLrwp1vgEFW/ZZDJdUYSTi+UUkZHibfPXbjY289lL7q6esbWqlCi5QvIQopeYJkOJSC
QkAHMBSv9Y5i1SlbY+6HwBaZhh30MEfJ3x5cPi8wtLBD0wPqPD48NeHftPzIukR7zV0vzw1BybMPENtvZ
OUr7sJ8dI8PLPxjO3MaowsIyzhMlUDvcdOE5/XaNvt7rxw4rRgCOGCCP1Gvm5tev4dg67LSui7hdJb1M7zC5
LNIbkrLK3PKgFcqdM9oq5aex6KKCug3WW0+F57GxPAorNfaiOx7PdwpDATwFIYTTz9XV8VdzJSY16JT
Zs0Xhu+Xc2opUXoQuqtWbke6L1VfFQ3IhGj1VCdSKPmrwnQnVEl18Kk0GyeboshqaJT9Gddcz9tBUrNC/G
xTlSqdxZHQgK+JDuWSo+iJ45xBzkt7KPOvbtdfRIkA4t8FauhqI7ufGMWWmoIsl1TupzvpOrOlYYSrLRlN4
U5qBSVwnNFpZ4DtP6kIBxtvdBDPSIiS0khmzZDSCeOlUsB60YDqtk5DvLVdR3ZS97k19HMq1F6az6QU+
T1hpNdVaqbTc4lPFGVmucaZwhoBaJOMjUF78LNJJimqOhUci6rrGKxFqU/dFM7jb0qA4KFEEak9HHIw7o
DgeTorQuoKoz6ctA+sURuyONpmjZQk+HIo1nrC3XSrVYX9PN1stdVdSq8EGnaO01QE3SqVQ3lQq5BDTh
9OBFlOenrCgu87nw82Q+JzcLVMqyK/VN+1VSKgqiu0hqQyk4mfqmnpSQfdpBOVNFMFLzBJRkdTBOBU
CKm9aJ0haqBUvACN3OECBmYzmSfk6TJBytYK2evNDaUUt8UkUxaMmqwYt3mMs4E5QDlqJ0touUvm19
hMPCcvLzPfiY+T7PVFRr1HphTh8sdHWGI1ybDY68yGQ5mopN+nx9lscoUZ7U4GJaVopqkyKPippCYmAF
pNe9DVpjzGzo1VbauTZtKnvRVLQ3gyGc8W5OpfUh0LL7djWcTfc6GpprmIqTqcKuojpJNU8M8EAHissdJu
w3EJFSaUQP8AS2sTSD+6XXxKEkaPtBwHEp3VaZxaqVLmdR0q4FoTqjCzqC0ZQ574cC07QjiVnNCCZTtJ
hhB0KLrbOK7r1zy5y7WPc8eNaXglo7hygOK8EwpToLacqc1709WXhR66IVaZQT45kfZj3aQOGrCenJgqqV
SxYIu5YScE0MFG9buLISuhUhsGN3uwYhQSYPWBkUjhnMgREbP3+KpL35Ua3iBOL0lwTLlK7P5yBnUk
ZGPi5iCQEmHtX2rlS0yp6S93uoOGCs9QG9UyqJw+VSpCq8Hg0EtyI7UNKysTIgoaDbhBxKwJLfThS2slZ5q
SetqWIXS6L2lYnc+C9SVOfT5JqHLazxZqo9GvS5htVxPBHfjCOUsdfDc2iIScLzPqTINm07SLi0qqpWeH1ZI
GFXxG25CJcupgWuS1BlOp7U/JX3Vkg+a70rY5h+Zk9wo/Qc0sNtVZ6UyRJCQWjtZENIrJV5JUFBSTVZLG
kLCSEhI+fYRts/Uhj0ZpfegT2MQuwUQP0uOUHrw424FR7r5pqtxSWKbXVTdYGoqNOrHRiUujRjUYmU0u
4NFtcRSjgJGiQFyAKWpd50KXN21QFyCkYigJ4JMjuqkSYJJEEHOINpKLmvENKXW3olj+9ISh0ulQnHCo
WgiXO/A8M8yUAfUy4IN5630rv/Jza+TltDtFMGtITp57IlycZ2aYM5mQlhJIk87MibzYmU1ZkRDHUHEGri1
wDEXHvPPx+fc1bMFjAFxAgZeqeXLPS2jrT8YpIVPeOZEdZ1P12gzDEfdw1jq24+e3u29y4h9Jzax5+PvWlpk
MfnqwDXxaxDu+O3iXHHvsIx5RHb8Hk+S0CoX1nl48/r8YtNpmg4nCgZj5wGflmOGkx5WdiehsYt+ya1x/99
EoD/7i7v4B3vHZ9K3u1JL7D/2RsxV9DXewetP3USl+AygFn1jc7Uk/sIfFbzZfKove9cv+sa4/+JDv15e3K3uLZ
oYdm9nxr/ca7WfKhR3vPh7be17tYd+xeSzBr0VHDHMohSyXBDv4xvSNcA1bfynK76tXNrwx2hgNn8q6AaL
OYbBkiPjw4+5ZhH6KYmRyaM0onSYxhj+alb/4HK8beb5No2TdCZvShTpN5UXtKT7/AGWu1HuYk97jyiDI
zznTy5WZQpqOTMHk2BeUhQUowfLyj6oJA2qmE1PzrE2qaJJYZ9o4j1w0fj11tRDJiAvMjgTYN5BLm9KM
ZLIT53uQ0PuHzC1SNZaZ0+OdMjj+HAePz8FgulnDkuOdv82Jyx6ccMTchI2avDy8tuwvN4vkpke3jy9XTXna
KpxtKMbrgI+jlvOGWGZ4z587b53ea0E6vU2vmUCrlWMwiVavkKlD3Qn3jK+PJfPMBNULvao8X44ejG7RP
OR4HVx5kdEs6nujmy6B4VHSCQr8F0frqGyFJ1ihtyhpNa766rxNFq8H6zX1bmFdptSbv7uX1aldLGPd8qi50l8
F6sKrqRGWvoi64kNxlHe0tFtdzfOqSPK6uqpUwRTBRzNKhZPlxlkqCZMnfRVAxh/mmsfhDZawz0wzFOysc
4xHlP7rhq5cO/jhhy8VtXqqNvvpDnxa/mYcwfGeh4A6xbLa3nc8OATlJ8Og9sGzlip9SjSVeVqDX98bq9Qyutyt
Mr+4KsuO4qg3la4Pdbq9d2CrhNxRXdUqkzmaadSF0HnAyAKt8We4XKmMFUzKIAVBSMMNDq83yVht3P
7mTWuh11fNH1ua+L8inUmmVH6luyn681Wg7q6lHHR9vVAbrMUExMJkY2qsuCJskBUFdMBNNrWTGC
CKII0mE1FVVoxkScczeS/XTEyb0iSXEfk5+fkGsG1AsihodvZU+qmJuSnKszXgY1BmxTlHXq14Y8mOuB6
GUKQVu7wN6JwwDMfpGORy8MzZtdQd4KakSl+qIgthUNt5iS85Cg34QTZTG4TeLNU6qVferRWSvK2n1v
e1wu8OQYdR3hUZ0SqgrtcDgMI1T4slPqI8pONaqKJ9IAWr10hUQmJIjCqQAngAR7uV9yoz7u87oyzL0V6G
oT4MvS6RIRKQtistZH65JCzUXozUdNGSjMSHIpqhA26gZLbPYw72XHohJ32/jhIS94j7PnmY99NjMmI4x9
d6aOHyY9/i5rRU8spKhuSUJ5czPnzMlLlwTDAiIiOwOPn5teOHE25SsqOQCcxHjPPideHjZSQqnTvKhSVOB
JlwKyAy0GggRxk68clJKSvynkjctb2FJDjmb8irzwvY3X3OzmRPWTZd0rjSbjUqsTdS4kt8AhIHkVMOqqSCsf
i1psRkkOO8EIrZRnXr3JQjcybttNbv94d30zrbKvSXkVyqaDSeqzzZjwLsk02KOCyDTpSmyoJcIoh9bSlRQap+
IYhFTSlAfVp0MQJgKZ2S1JEaYRMAaXJksAPqATMsBT61KCAbQEcREfIFsdxGjAbZ0/DixmiPyY2FUacU
rWgHfB+JzBy7uWmgnLPjlZppx144zITwBJzEiDmMhEwNTmTOQs5iu630qfKTf3PJ81svKyVyrjIu6brMg1U
eFSKsuhWf7deD8ZrkRaDpjrcSuCkuoq24ipZITqeQgpxaTzVOgCJNwEYtKrj19SqjqPXuGtedvV1OcbVelxK9
g22YjVnrU/l1uLFYHIzFkmyCyOlLq6oETr1U111u3Q0IwjGpqbjXQjiCJTVIpiOsqeZmxDBDMnRxjrHCYOo
MB5dQDycfd1W2rpzSZtrdN66r7irbT6lTyptTROfbcZ73mKoOOsCiceCM2xp1TPMyMUIPkiRVDriVgUBCE
EolFvQhghVFRLQqjaHxpdCuBThGWgyViiQZ10gnjm689g3bTSfjVmCArJHPKJIGuY1OWUxuRe+vXLtHj
V2lj3GLwTnpXTtPueXZ1SqCBdtqW6WA1595cWYhdGB0O5IZig3U4KwH3O1GpE/nEEqNViVW4hAKpM
hTEoIMb7p7Vun9UL2Bt80/cTXqqgrN2m623T7mLr6655Uh8It3ClaM9TYK0ZtNPROlvOxLV05Wln41VMT
1WFRliCiIwR2TQyxgfo0/79F5bfAMmAH1+cHL06L44sO9ZaaRLRbVMhAyyw6hPGY4nnpZeFYTHEASrP
1nQ/X91lOLjbxpm5aCXwrnz4ezfpO47zgUKczLq9UpcNIVGGdIu4Lb+qS6kuoRpGhVV8FmoBU4TaNP4U1r
ubKOo6ShVo2ukb5Ygsq8TQK7tQ5kG0SVeJp/eRr69XA2lNhum7S9NPUCZdOU807m892/V8agsVkvFOqQo
nyTQX2BE3IlJrQNM6paZi0tGmQJ2m8qGaitKYfnTZgHnHNEsVhimY9QE8QNGOMR9MIQBiOwccNtrEz
mf+nTvvsVlLZ70l6MtMGIZxCZxDSYPTlJsy0ouuuLTO7QSlPHHGEE6aTkIMHCetlLr11Qabuy4NuWrAZ7u
b7hqDS9qXuCNVGukLRlTW2Ufd94KNYaJZwpEUQkUUXChdcUgE6KLSqXgqjvhGG27VbbsaFfDedLCp+
8ld2unVHoNdlpRdNqVRq9G8HoRqqkvC7jTlnI1Qqi6Kpk1Kst/oUqBJfV19HcHCUFUGuz3grLDUTNG9c0U
qJG6Nyaq0/nXh46mnqKA5C8VTiNITKCWqWLX2m4WQZeMMbcBciEYQg0mMMoAAQEdYRBT043GR
S3osIxpXLExNQpqWbNGQlKmjTpk2ISDRgrvQE7EQHM1SEiMMEUJ07+gixGIhrEsJQ8E8yUzOQnQgnL6
yM8ozULLTIVqS+loJnWSkYtM5J0AJMajguJUK/kwXLTjdMKiUVq06qPVGeTT3Nam1Iy8D3VmbUx7BR
Nlm6Q1wUWUabK+dE61lAiTOnRhgVYBFhOQhCqpiYKkpJdk66cXwXKi3zbr94Wu1Ya+XmGbd/qzSioRg
8+3Atrb+hbqI80ao7/AGw0SjzfDhIJEzhRE4gS4Qciclq6qIrSsKdEqRwStA85n/p0/wC/R2+52a90Tvvkfls8mlRx
KTpqU6+s559eHhMoLyAjQDjlI46WX8oq2qE3eLyTa3SBbvj3YKisxj1tIXmTV2mnD3fs+9CpoD5VEZZipyk
pS4x23T7ojtqGocKc7U8HzClQKbDfWiHYpgnJgquv95O+Q8mvdzuDNG7PeUf7GOJV32o5WtDRpHWB9ty
enPBYvGV4WEhLqCjtlbTCBJcipy94cCOKiAJLkPwxDiqqYWS6amVNp7mKxzZkcWhxNSgyo4DmZmERD
XjiGvl8Gq1jxGDACIZed99j+KKyRSJxNKK0HAJ1AJzHHF166cdLRmnAXHEEfIUkzrixAHp1zHLSzl0xfOp
8CY4qkwXlZHRzPbhUx2JJf8VWXRMqZPvek71RJ+KiHwvEdP8ARvTyO+eOYip6ThCEVjTGmBEQ1Ao3f
IetRbke6Ps28feZfb3cLwonQ9HpA06v1fejkMLr2SbwVNTjg4FJDlPqqcdW4KcNMoKsEIJsYNZuEgEYtGJO
CMGcGP0+d99j/wBa2QmufjVjZlFORS5UKsSLlSwSZYSgknyRaEqTNYQ4dViBYAEcQ30UQiAgA4BhNG
hLQQVgk6EgROX6R004yY9eKpakDe4dMykHhIGscMzzABjnbencoaos+jF7qJ+vl3s5joqdd9vXkJSjUA3CSa
qwsOK7nUtFb7MVcDqcJyF6rpwm0NHBGOlhVxSxh9PDvcxXY74p2olVL2z4rC+WdSdvGdzyvn0wodTAos
L6JSVil30mKTkal2uhLeXXUpRtdrqDocbg4I0/lqanKjUDh0Y4FOafjEUfTQGyhicWnTZ8E6RNyUyWM0fBt
wx5cQENYclpUDM79On8f0aIeLuhZTlIhSlqK8IVAHdBAiBrinnkIOR6Q8khQQQclgEHoYiOeRnhZcy/Jugl4
Fir9AUS6dfFqWkUyIXOLpCefkUUrC809KZtRm1SRtE3uzQNoq387K8QXW+3QqCgp0SdpNUbTV0zJjiba
QCXvEloDKqTfGvd3zSV5ih6dQgndWZ9001VByPx5SENSq/Xfc5hR0sqLrJkFJAAgmuppuFoO0goOcFXhU
ApCS01YAUxSWwDXV5UEyckKs6ZotTwlzY8oPUc8fprZtDYIDjjt14DaeVld6NlLVqeg5XHJaauqEF5XbZZ
YU5TWXVZIkHCiOvG0YTYJx0+mkjZsEtRUE7SibCeOSgGWMUW+aVQlWikjpiBImI1I5jTKbNofWHSys
d+MQzkESBkYGkkkT5jOy+9wO5s0aduS8JTkxf9uEvNfvQXaqn3UKZtenFaqiri2r1Pq+50dstLrSRpslqJ5FUT
7dHqFOTHOrK4uJpgkNJViUhiS8IIFKkkg2KUo1EL09BLiN4q6gF4KgVcauvOprpoQ67wLoWHnVZZMrtPX
BT5Acb+dDHTqdFEmkKsfqElMNTFUcyE0ASFJJFUFISEpu+SbCPri5OQzqw5QbmRpu5E94OZnrdLagk1Z
FWG7U9vnGwopp06ttyBJNkUpPUIo0zfLGlN5pVNTJkMsnO02eOKcx0nDy1LXjc48snzxgwdVDB80YA0aV
DRoyGenjx84YAZkyKIY5kUQxxxRxb+MVopikhLriNNZAAiOStMwNeOdh1a2xvWmyrSUYoJ0nODnBmIz
0nPNeVUvp04cFXzNBn5W46+Xwu3AqwbnI8r2Cu8lZ1UOd1b6wXjTjxC8Ar1OW3XwyO3cRIK+n3XUBQ
ZQuzADyvFShUi1johUa6/QehtNVdxVLvcURrw+3OiGUuhiVc0qMD4PtB/kTbOWDaleQJvZiMk+jUsUGqr
OFOSlFmqKq6eH6Prg0PpVVFP5xN0+ixSJ0o5MOJRzppRQlzRzcdewR8e0NQcuFqMQMHyR0odLmI5M4m
aLm5MeGXADBXqsoIlTQhne9HAYQEBh5sPVSGaZLKcYXlxETy5HOTM9IOsytpwVKUlmMTmTaeuX5z
TBE5zIGWtlEzjhaKbuU8FLpz1b8dRo90S4eSqcQLQi6pzA+Zq4Ng/Qb2f+xXTnzvafBNw0rilaV1YBnp53y6r
0huM7nOw7tt7B7sBxIbYvMTqyU/o/VF0NxVaiwcrc5hZAVBSUNb3pI8pMh2uBQamkEwOtLjXt6GCmq2Sj
THAbGcZgVwz0soGjBo1ryM/ODhnARKY4DrHXhrwx5LVo4jxyS+fJs6YcTZn0SVhl5PJnfnjs4xtPapg7GEg6
EjD4ZSD7+NkIqlNH0erGGT+ckniNAQD6uJ1nOyq9xG9IRbxjdFaz16eDHqZVKo929PWZLbvLLC66ku9NU
cneBpS71ZhusnwrS3BUI64SCQbUHUnaVBUVEsmfw3uOlbW7Suvak+LvW6fKVcavS4qlVTo1dXbFPkN5u
1VPLj1T6b3gmGCUxafFFpc0gtIdLKdN8oKU38VPgqwm4QDANHWS7k7/wCrmbdnFs1fJq17LXKTPxypeR
M9WFuKXM+Hz22mMXew6QSN3kRETyyER7xwtLViCcSE7w8AD15wdRmD9dliN0fvjS6l31X4yqXvan86
75HXKmDidlQqTLC8LcvLGG4pttyt6olblYXWpN+oC3RsVV1s+n7g0Yl8FGqB5JABEFRUHUndEHE0qlX+
L4b5YDzQ360nZX2oC+13o3lTSrceCOcNYFF5vK2fKWekVH3w0mOrx6d6LziXHOSp2Xk7Zpf6PJ5vD38cL
eJcuKX6TGYMzVq19wdfmNruhu1DS21IbBwM7k5DvRHfmCZ0nw1swHG3u6hwB39rX3Y04n1zlaqqSWW
Tz2bJp+Yqk82T5ukJiWaSuqDiWTOKxXNDvvceztP0h7a5npce2Q23nuT77Oqgb/ZlWvjjt7FWMMMOfDbbS
cmajhlwQGOqZP8AdPlwx2h3Oe29VziWWhOPmMtHMGCZNb/S5n0HqU4A8WPcH8Vuz9l1OhO1l1rSQSj0
3QRMUdTOcmI9vC3OO09SjsfeaSICzRAGSRlV0YgjKZ459bb9tH/jDpZHswvEXRv9Lmi4+AMea3RduXewt
P8AsPktzoWlrf1LI9n/AAg7ooiPKIXuaLBq5g2+Y26L1y72Fp/2HyW5h8JORtzQyZH5AoZ4T+vL1Pq4eVmuy
SE7NVg+SPyk5l/3G7f7emdt8rFixbzzbqtkv7+XaCd+++O3LkpqO9p+xh3+8+cpqiIjx4opQfh+K3Ubv5doJ3774
7cuumgQdDxif+JLVEeYdDFOLu/EPPbrvZF/hW9f9nK+tm3nb4RI/wCj1yI/9qHP/wB6h4ackx67XqASYod/Hl
Nfn57OXjt7GAZEAZKDezpnrWsNXLhq4/h7w2lpBuTDN38fqPJj8fPb4dmb+KD0+RygY8mGzu7PH47d3U4
hKQoEK0kSBqfGeHSYt4/CF74IUCAT4ycuHjnOeZBtT1eRFkjEc2KWGcShy3IJcfPv+MNmd0OOGbwreotui
NMooF1gvQtRqkN7mBN3k8xQC8/SBDSWiqwvYmQhhPozUvCsZkt2ptO3DgKYqqht1tKJYiW02JMi0oe6p
BEWkkYIzE6AR6v6bqkl9o4c3gDZhx2x1Sm+HVy6e/F510dUW+aku9LMM6qlO6iNdKf9FqvsATIm1WnV
WKZOcBb7zaqieHSA6RDSzWVMVZnK6UsDpa3Etvb0CnVt0x3eAPJxYiqUPkEpiABhygmTOnX1f2L7NF
mlXV1aN6ashSEON/mlogNqCiZJTllAs5mqhule5m3o7+G7UsV83qVCkl2/dHbtl12mtK71cukr8dLbbjuoMw0
Ym4U1wMgUZKeUEKgt52TTM/T0xNVIEVQhgV02JSShiS+3Q2/Cj1v3Wy6bUzcp1V01jXbp9HrtV2W7O5
51Ojamr1hqdSA44SqSuN6my4hp6ifIKJ51E0+BOU0tMhUhJHlmCWCOIQho0qXgNyoqPPhV6i7n5eFou7Zsg
wcNol0u+gTTKRqbiNjvoYUljXg6G1ueDBRY4sIQTU+pTpBKA6Oit7JhTkuGuKW6GNqkrMcbF3PG640rkp
R8pZ9qPSu5ioa5W++S72yrlhJuBrk7wbmItxNpK1HEBqAirJ9CGIwVVVTMUdYdSrgpirckp2t6rGlGIRGeXh
z9zprb0m6UtABRCThGUaAHM5RPq4Ta4d1KqMjIbnofc6R3c2X4oXRG7Uo1eCfzNzMWc+75t4OopusF6Lg
nEiRZgdRKdrhtqUOSl9PggBUClJ2JGxRo0oAS8IqBYN9BHHvBlSsc419j83ybRtbEknJygSYIJkc4ZuSykvGfI
1fB4RtMy0/JzI4I45kGUD6X+i9VB5+eq7pyttOBI4zJHhwM5eJ87QXcDuqiPM/dxzPO2S4Is8l+qCCXLlF5pr
UGXkl9uiynLtDDjDuKWvJjDqxUKmajAqsN5q7SMlxLmTxchNMzkomnhhmiWKUPW46e59GB/wCF1ytgB
PBSJzoJ0BnOS0s1lpuV6Rlfts3j1FyD9p2uoivSZe8LKRYxImZYwamzPoBwwHYhUp4/8w58btrc1KMNc2y4e
e6SNcs5J9vXLKLUykVFK6HqR94OCO8FkaRwJMx0izgq6numTRUDiQybxCaTZirMwldEhPmmp7Vzf6UN
OwpmPzsHlH3wTtJpX7l2XIaZhvOZHLLbYW0twppzsVVRzRVVInJHuombJYJ57ZZjkTlxZSOdOgzkZZ/LH
5mW9eMZt2VgPvdy/wD4NwttHdkveVqusLIq9N1ssdaShNHP6ducc/bawHZedAVOdXoq4oEuuAKKcppYJS
VmGlxVQ121DaPsvpq5r0+6QGV5n0dIxSTh0XiRHD5sjzFtw2b7TH6R70O+ZeQIG/USkAQAO4UqnKR8rh
GVnkZNLjhmb/pe8mTR6WA9Iw8/kxtW9DwTPT7zfiHrXSuLz5NYhttq1dPvqUNvbJebNU/wSqWllS81epe4
DRWQuEzH02abxsMU9zofVetQTgFVw9qbbwkicATJMmfHvI8rkpRjJcmzZrHHXy24nX3ZW3bUmjq2FtPp
+UFApbQP844RCf4IXbs1FeVJeNMKykdQ9TkDNCgXc4/YhnGvHhbF0xDky8IIy3rnTemeY7cQ228A34J+W
jkx9j+tZSV6zqDD+8RDZ5bZmOJ+X6cWg34l+ldN9Yxww1Y6vLy8VvBVL3sccEBbLS5mI+tBI4tZXud/v8sd
JBTiJg8tfblHvlaVONOPThHr9XPlbXJUb+TywwQdJ9dycr6EX89vew12x6oN/JxRR9LM/Ww9In/XY8+zyBb
bpRbckx6eXB0n9M/Sdnh7oY6u9azDjdkzIjWIGJMeVyWcZLId3lw5/gC2IV9L/hFsJUk/KTh9Z+q2paw34JMu
PLFjM6D1rKDryPIa4vGA2x4TR+uknfx7+PKh6eX9B9ycfVuvuhqxtuUqNedOk5CCPOYfoUzVl5PGHJnvg1h
sthZaYpkiczmTkoIMr04vMldPwDmHxd60Wpnn/Zll7febTKfFn3uAOnhlr7detqwnpZaYnyYN5ls42S5ezDz1/it
bETXLZ5MinSZe8yvrfxefEHJbJaGnnIU+RHOHLb8RypiX9G1+e3va8bSx5LnTJsG9kmIsOmysnryPd5dXhsl
KQpvvCYzGekAHr/bnbKQtC8KF4eoHWNJsJ6YTTk+dHL15OVhNMZUeLVy+eNrqS23GYR00tvN5lCpebrl
evZ4HJ3h8mNqUXQ49DqRmD08GaGPov1rhjy48nLzW2QZ7fkn2eiToBmR5RLLzSv8ABSff1+ePE+BCAvg
BMfZP4WaUlQ0BV7PvtqdWyijPrnSx50ffZAFJBcaPmE0ZABJPJo9mFF5KNjqJHk49migknxx7D16trOev1C
KpXOKmhT+pEqapoSiaNCxqik5Al0N2I++AAEIhGICjmIBFCCogxCEW/wB9BFDgEEcx91OSsirdO+iSvPH
Xt8vetrReduxU7vBU9WmXUJvl11GPysQljCElURz4gIFVxAVBAYUdaIAOCWdiAYYoRGGIBARC22bJbV
VWztbDbivQ8op8ZARpoSDOU/NE+dtS2q2UpNpqHdvNI9JQC2y+tAdKGMhusJIxaHvyIHCZszWS3RImww
STk+Xv8llZRiX6xO27NnxYdy11EzxM5HBBJMl4/wDzvcw74Y8feC1DrRRN23a6wOeiLwmzFLQ/XlkOjNc
hIdTPO55olUzT3djnaerJ+rRSqjn7Y7hy0yXMHebydL6blA9f8/Fb13c99U16UdLWsfHNVTG8aIOrmUtkxAifl
eyLeItp+z9qlvJ6jcPorzNQW3RBOBGR3sYkyDllIkcc5tn+IIJcAQatfLgPfw+Lj2Brwxp8zKTIhjAA24aw1hhq1
bdXFx90bYfT3EsJU6CCOMwcJ49NLmPi8fj2arZUS1Uoql8sXmY9LDKyx9flcXHq7+PMPLa/p6xp9W6CGk
uZQ3gBg7oNHPIad7TppBHMr32YvK5Tv1kVdMCAKhAKRG9Dp7oUo5nKZGWdqkTJH1M+QS04kcUlJR
Pl09LT08qaPHzigcM5oUKkyhLE+dPKJzAglEPVCMQBxiNsrEaGV0mq7kQZVGKwTFtllix95I8umr7BWZ5
A4VNnCZp1pOg8/RSKkSKG1BJUFKFMBUAmfHDENUW7g9EGml4275Uh1HDBBsU7rnR9+Og4nkDR48
TbzPqK23K4DRRKJ4Z6eTiCSbwTx2iOoNYWUyN362BWFBvaoj6UqPsCS5HFTAhQNvvymF4KorVnUvpu
ZvULHbZsupSf5Kqiiu1uJqOn6iOZUayXpg+jgkpSQ20tLSo1bWVlK43uaZl9KAAYQEchEwqPZOVlUF20dd
TKNXVhhayYABBSe7BPfBJAMxHKM87JURMh+RRRjwHeseM1nlQ+dhe7IfpXPafFewQHF6Eer2l+qqEOs
+k9tq3Jo/V40iJrmK0nqgZbSqul2sjOAuw3lOQ1F0AqHG2Ua6SraEFPOLunChtv6ATx0ppUoKRvdL+lstgiXp
LmKumyFZYvUT2wqOF2bki/D7XP0JraqH238wJTDgdVhrG1ZEagt9aW3GtmxGn6g3t6lDmeCwqpgRYhjFv
3y7vBM3cZdR17NMtHd/vLcPKgpZiktY59cE1nnL81VK8CqMl7Ejw0fOtXocu1IUFZoAmcKtKivJCOGu1eL
4rFqhd3oKZ1wxJOEaFB0OWU+YItOTszd6U4vy0mYGW/iPjUoB6jCAvTRI4Z2Ryga7onEjCqDXck4gXlLB
syqaGVJ5KSXbZokTcJoTeYiAcHjqslEFjHtUKungr70FJLwuNv0yqu+DBdOaVO6kPM0YQOFBBPa7NdDjn
zmvpU4jC6ChRFIqQi1s/KGk/T8OKUCoTPpPFZUJCv0XaFduSyVS6UkE9BlU/v0NdYpBQdur1OW49jFaqj
XcHhScsrOFadbkUUQjUPoZOFPqu4U5S0olNUoOh0nTCil22wpVup93MnVWklUatTp59KSKF3HmcvU2p+
wHlT9KYdaKEPyqhw28m+bZi4m55SqhFOXscQGnSARdCTVN0uVoisJODKU1YUu3leCAlTd1IQSRPxgJ1
gn819c5kg2Um4roxlB2kYWkJayJcMlqCBrqonLPIEATMluKEccOr9AOPc2a8fMAt6mZSZ8vn8Xx29zN5Mm
GY/VwxzZ83X4hDzwxHwykUYwDvMd/HjyYc2wOLucoY8dtiDhLIJ+UYy9X35/hbRS0C4QhQUAT3oIkRA
4kfV9ZH2Zxd/4rSm+6Z48ebZs7mv4rTPqvTxwbfPHzwDv2lpkPpgj33f1Y8fHs5sbRaj/W58P+HXw9s8bW1C
hJybJEHlPlnwz09XA2di+hqvTMSs44//AFoVDx0MoAA2fWNztST+wh8VmJ/oaf2A1o+6iUPwFUAs+sb/AGq
J/YYPjt50voTe15n6d41o8O+nz9lvauzojZ24E8rsu0z/ANxQfstHXRDRZzDYEkQ8ePH3bMJvRSJecco9ScrJg
mRzpt6lv5KXL9fH8p2vA8uru6++Fn7K92sO/YvJZhT6KSmTZNHKUxyY5kmP5qRv4TJerX0E67hqw1CO3x
jjswzcxm9aD/adF9abXDghqEd2J1zEiIyMDImzMKcnpSN6dSnTD5/3vLh0iSH13twDu7OW1sKipGqTOnTjE
EmXrlF4JRWRIk8gcmz5be5m/wAePZxbfFxdznxtSpkuOYYgggkzI/7nL9fnBsDbyeXnt22pOISy3lznKY8Igye
XAdbVbNM2lwvVFQk1sSXV9xgjI/JkjTjOcWppiWW9WEwxxfQvh89fwT5NqyThWYrKpkwmo5fDqgxKHq
z61KY8XP4rX4YQ0BtzJyityTnVE0xOQWuYNFT6qBf6U4QmyRFN7naxL1ePGLoXFJfnb4z6SSXxAoTL+s
Ey/kw5OfWGy2uVDSWk4ljPgnz4k+/AWYVUuXkrcUCihkfKqVd3HnmWEn87x0WPDn4XHITMF9FI8BhN
Spe2WXlFcudHAeqTZvXxcvltYE2WQERDLGOXsUr/AD7xh3sOKfyUf6WHn3rCehqS0oFkpNLGDhwxNy
MmXLlY98e54uYLVS5XOFJMx6hl9dpzVPT0dM6tCw2w18l5awl1/IfniZKxIgCR0tKpqRpk8XTiMB8yYnzel
SoCpbWI47N6dHWAAPJgI81r5UTiKxic1GSTEw2vGOlK6tIlFpwFIdcIphMQOjqAdccW0cOIQwC5nDmFN
UeQkoB9OVHKtFZ4LqunmstPQ8DIlBSgEAESYxiAhFFrBUTYgxwAQthpcVVNeNSTylNgnTy5BHSC82W
QKEREgjpRJJSgihKEyEJw7mBYmAnIgjU1XeCpqscce/jiiLOEyQZmOg0EA8CeYHEwTFq5tCrxd3roU3RyC
GyZKyCIKtO4DoCYORIkEFTzcV6E0bvM7pldxozXCkrmvAUxfBipcDopU3lMu21l1Cj0hfjkTM1V+HLGAo
CWtJZNdmgDpSQihSMd8MMYpsS4tW3R6Gcu01wM0JrncYr8hVEotenrs3a7oBQw8luRKpsVjrARpqzSKqj
Xm9HnzzdPHaTxKp1LERi0Qpb5WUoQijU0hfQ9pA2b3Xy6DJT2Gr1IUZahVk+SZiG8ijAVlgyj0RqQsQCTd
R1cbZAkCaBPSCunn1UIVVKJnUYYVIVEEyNTK916Hk3RK9VfUrBXam1OaetKl94e9lW5vsdIfVdya47kg2
01apBlfTXUqRC5lA3mPQydcEK7Epq8SpEBAYZgxKQb2mqkpXVhBcU0AM85AAGZzIyGsxEHnla7KkN
MkqSkH5oKh3oA5ADoPHXjazlu7/uau6M02phd/wBx5ukVETr+cqqNT6gKhypi+cYLXddAG8cfZwqlFXBU
GsTkZ4qLfR3FTEIYATUxXjiRzwaW3w4KeKNwjuC0YvL7olegu5X27sz8vJzqMUlqPKXqc0/fCa2jzQqgxax
sBiK65E4CdVaaEVlES5hxwN0Ik9yKsCxMVSarLTI4YYY4dgbvF2Gq+4k1Ypnui26B0mUl26QZUasXXGo2
btlY8Kow1GOQvJHhNGokZ103PlUYT1NHbpc9wmh0jgn75JmZQAl1L0OYopNdd1uvz1Cp/RirFRWk/aU1x
qK2WYh10U6Pvhtth33lacrTfNOp8Eqits+5TycnqxNAVk+Jzq8KmrHIlgQVNHipgl1a8L4SvE0wYDo7pUScz
E92D3QnFlkJOYECibcVvKx5MPOABKCcRbGUAKMTwJhIEyMos1MeiejJTxdqWTgUCRMg514iRJ5EvPn
lCBRUNlipUcToCIwlADfCOoYocQGKHXZwV6HouQ3W76bsvopd467W/wC8iUppQpGdrELs93l2NExHAb
VHGUNOBXHoqU3A+TiAqUCAgEToEBJjFojWARp43QdzTvRbpZXivVMbraKzzrppYRdlRXaTfT0KtYuU
bIPEG4OZqp2E+KyfA8dJwx4ahHfRjMEMBid37kNUe4HeEI1lPbn3cDrPTpwUuuXpzSvFT02r3QfCoVQDw
YlXgWNEq3xg5U8gfbrs3xFR3g4rEIaKxEN85U1Si2EtqxDuy4IBAJBzBOR4HMc+QtLUrAlIWrCtyEITBzeI
A3evt6DI2YvNanzjr1V6mNDKXkhX3zUJ3M+kVOkYZyWlkll3vBfJtpulBVzp5NIEQVF1WK9XnxhTUwDY
jFhCADZwDSqi+5ebnCz3vdI3ZW6RU9fv/te8FTF9mDdNVoy9Wwm3X3CFHngrNgV+mNcm40ja0pscrU4cd
FRKiYKyRCBYThhi0WijueqRNVr+NyFOloii7Ili9fd8L8F0NwGGguL4nKstgkKCUdoH0vgueUvTEUtfhVE0
UkTkKrGqJkUG/hUP9Eat6e2N1drYmcAHfTGbJYFEZvBR4VKOVZchOA1S9uYGjT3POp7nj0KljjCS4Sxg
mCZBLgDeD6Zx9S3X22UqwY05qEnQIIyxCIzGhmdR85FO36Ow0hOIlEYlZAr0JnLUkTHLLWTZVihCp6
GmvUVzQrvlCbi9f3FU2r96impWjjeUDryRC82kECBTg0+GccWFm83o4mbUDqTUw7BEoKIKgAsEA0umB
EEKUiXuzVDaS3Zr8V5yi9FqVL1B6ZNl+s4o06SOFTLOJUaJU1SJhuI2UNK/Dl8xG4VFaVja9D89Crk4FeE
AjhCCFNC2dxkRZ7v3TG5Q35DSluWYn1cFQFBRHn0LHa9M7TjkQISU9xXm0JJYAAAUoE9VS4tGAeHf
4Y2zR6INRJrU3TG8G2o2W4KeRl1Bqq0xout7mqnONHBYpMwhxVHycXHKKyKj2xAQcypooDhFIx62hihl
pbTriS4pWBgvSQROYEQCY6HToBZisMu3e0mQk1G+UfpYWQ7hPLPKc/ZZd6+PdW3D25TLYKPeBuC1
Mp4uV3uAud9UbMDUwVYioVuZrWNOJWfRs2SvU6PJCEBpJhSG8ohCDpVBhR0dpKquo6KHRF1XlPQt0
8pU2BtXLbxJSepXak5vUzjnl30Gh7xgQ1HBUeB3/hIxYo8InKfbQUkrBIUIQRgEIolTfDdh9ydvQ33yN2dXu
+0WIUwK3c7k6hVWpo1fvLqb9nONsGi6SbKKTJBQWXzEkHN61VcIkCXGky4ojRAY4RCEN4jc9PQzO6b
sFEqc4XAn0Flp1I6BhePeQkqsmZ5iVTYSz7NiKUANbq5dzOnrh62cQiQhGZ1wxtGbVTLTjVVOoJMEBMn
UHgs85BJM5RERaxz+gPMfdaVrjSS5nui9++itDtwyu4v5mJ7ooK4E1104qetlWsdclR2xw7drpc5VYqFVV7Jx
QjwGKo8MODlSoYVVICCWkiEIxRbBUsN7gDdpb9Dbv+6AXTrwJ297QV51ap1fyFrqLxVUNYe7b6I7aS0x
qKbXr+kt42LcdQtTfHG2mpaUqSkY9MEVKER0lqf6HFSzyput13oomsR3VKmT2nW2dLZ7Nf8AFS1cPF4a
OPIYjZV5g62WJMmm76I6pEAccGlYCmihlqUUW9HRzdPkmckbozflSZ6Estman3rK4ypjbWXJwyW0D8sBc
HRas7BUFSJyHU4YhIiuipqOlRHfipxb4I4pSGAt5xgOLG7SIViMkEaxikdMokamSBHQhKH8UfnuBOScxB
OeZ72Q8LKpvm7Pufm6UsGjF2ncWLrNV5l+tKctQaiVpM1EdkLQbaxQhFFXKltGKlTaxqbQ0wnnHDT7Ain
JiUqRdcMIhCGILXBuDlwig9e3/ui7IvU3VXNeBct22jZk2301Be6a1RpVUZurj6SVZTOGylVqck3NCJ5vASg
zEXTBEKVFFLSfThENj+hiEJQWt00nlU2l74qyalXcaqGRabCqyYostwwAuMGGFUB2QvhkDGSI51FlkPhC
Gkc6CZEmxxEREN5twmZCi4L0W7RSJFFHy/JiQ03/AAm0dAr2p0zOMQOiHVwN64VVPeqZFUCKGIpEQ
mRRKToARJnYxijBTijjjuuOslbJdJ3ZBxzhmSP0vLMQMs7OlGKQtIUDlEgezws0ze6cUnS0J15Q5BJc5EZs2
ZLKlcBPkxAoq/Toat8GMOzHHk2L47i/cwuy3mrlm651NrTdgdtenpd3u+cLKQ1CRnkWahGiq+NJK8OLhQq
pHRVZIOYNNNNuroJsKU+4QgbJ6HQ4aRFLVdJtzx3Om9Puj1KLzqRd6T2gtJV21CZ9R3snutxijKs8krwv06
lIbUKwISmfWDikRabtECCeKXCCro+EY4hUw3zpi7+5rl1bLvm7BR3GtzWrbdfRKI3M1Wn1e2a6atqdGFpn
1eSGDenNqi29KfEaqqAvQU9OJ6PVm65EwY4Im4oIsaPCKgMpRkVtSC0lDPeyTKwQIJw/KTPjnOeYOVoF
AHEhTLk4mHi22STLrZgpWJ0AECJOec2Sg3K26Buf713Iq9FfJvc3Rqo1fOUYvPtVPcdb2a7hSiLJo+iqV3pW
erLJtMjXBkKJ9bUEJ2OwAUU5jqoiDkIAKum6N3yXkWZXP0La8pjuS0e6feUiiJVnpsr07kG5dRoTkugaQTp
acqwzQMheAmRm1lTPFKtaK0iMxVhBZQYUhXTRENG2TcGZplQ9DYbpi65dIX84S5GsTiLTaopFbDrXZ
LVEog3booUxfo+D8TSLxOQ53FFpCNjLAiCynAEwIkzfJzWxOMm004WPlMpJMlJuVlzdo6hDlx4tlsUrKqh
5wl5SAiBrM91JPHLWYImM+INpFS2SxvEiHhMLzkaRqdDkDoY4wLO2dz6utblZffvl7qGpUOuQ1gqvdSYF
3hmu27UxFN1G2u76PungrCTdbncIuav7aPrRI89kpWPpJBRcz8GFKEIYkeEQELY1VbyPoX8xJc4I9y+v8mI
zdSkNZszJhJ+jmd58AcoGn6awvF4RImJtu6u1OBQcGqPHe3odRAhfKpugTzb1HHfVY58y6nSHMjsus5qjM5
onxNPGKJzHN46mSDmRFOAkOCCMSoEMRI7ikxQqO8i0qOehsd1ASCy9nTUop869BS94lVmSqxJYiFMD
gLERUyUDQo4LoA3lcQTohDHVrxHWLbbRUuoeqFgIjvBXytDpi4axkJjW2aR5TzLaijAvR9pWe5MJBkwM
WcgZCeUzGV68XVbuu6DkndVvcWLrDrat2G6JdxTnFfYkVPdqWzlRNe/z+O80+2+VqFVV7qLni4EMhW3
qe3AAAFI3gJAipAIt9F9rlEaAuoyZ5k2in5YmExTgkjkZ0gOI3ieAQHHUIbQ71nM7ejP7hpTa+Dd43R+i7pW
avX/rqbfmXc1a7DUwqksFopqOw6q0gJKlWEdrO2nCcrxxLas3VFX0i3HYqKmZOBWVxVVdyKYqbbunD4P
M04nQGZecES5pPNyc4IFT4JqgU1lFMoUWyKknnQDWOYKKaKUOABhrxtZ3Yd4S0o7xOWFRgZjWO8r
QzkQkA5DnaJVtuUalVNGTDpBfbAIxAals/MOh0z01gWsmSXLeryxjX/ciuI4bPPbzbBtc6SoRpZjLlpxjeBhlS
82UVyE77bw7vJ8YWm3I05zfmSThadn6Co9NS1SX6xO+tTeH0/58dqLLl6x9J39fx8Xd1arXjTamtMgNcieI8P
frnaS09SXiwmpCg81HeWMnWiI7jjeZS9P7GSOeK1+QpKa4JcZxEykk/L6aaR9X+abfMbW9k5MuLeR5xBH
q6XMldP8Ak7w7NWFoJeKaXmQTpMcyTOl9NlTJffHDb8m3ZbIRcwnOyXAWVcmlLeISiqx9AObQ6r+P5N
V7TttvaJ3emfyjkPAZcRFoO+qLsWH3XC/RH9kSCFg5fsUqjWPla+VrSJ7yTMy0mcYgj1fQuTDu+evXa8C5h
LVN5AfGYWOe+EuVq2fTfJ5iNqCcRz6OYjJny0yTO+hf3bnKDj58ezG0/Llk8zLQQSTkB+XNMZ0YmTSu
Yzi/UYFM0KZhjn3ZeluufuC1xSB9lULalP0pIy6iOXL6hZ95LNWhD2+SVO/mXWoz0I3iR+b5QSROk2rE1H
nE4oN/lJkmZ60YL4z5E4MNXHzDy67bsXPelnHzvP01v7QDjKnOLvBbTNEUDifMjlbzLE5nrpMxKHITvPE
e73du8l1PMIjzwnEJZiVnE1v5UvM+g9SnOxPh5fHbsPZw00NorrdaOa/TO5GkUa5znP8AOnOJIHGbc17SnX
UbJV7C+/HoRDkkH++6M/Jz0yGozHhbetsFZ0l9UpnRwdJmXjbpkrDX+yvosOOvz2Dhboq3LvYWn/YfJbnio
nsmpF90pdL/ANK+hVuh1cu9haf9h8luP/CZb3e3dAmZ/uBQmYj/ACy8B14u+Q62c7F3g/stWOrSSfyzUsRP7
VR3cAr15ZZxztvlYsWLedLdbsl/fy7QTv33x25cFO4/yu2NjDvYYGU1cR274dDFMR8I+Pmt1H7+XaCd+++
O3Lfp5Mi6HTGgDH2FNSYAbNWhSo69WzAMMR47de7JITeV6qJ/6vOUDm1xP4eOVvO3whyVXDcpAn+
6jfnu3z58BMg8ja7owyZWdM3mGTlZTk5PFtx4uXALUBQVI8J0G/yOTzcdIS/WJMj3Vr59gcmONq1MnTY
ZE2bHDLimyx6VIGbr4sdW0cNfJ4bWKrTALyZ0cc7I5xNHKzNsicYzrwEiHF3rdTvqqLFPjaIGkyqJ+vy8zNv
PGyd2M19e00/8Y6tUhOEEiCOvHQZCeHTFz+cEctHWZ0EuWWyhXJZxMmmsvJL8fLtx2eS2mDgUMoY3n
VG8+gy5kof87x7nnttmarju0oc0aWn79NS+mbAkAcUNW3i89VuhXuLN0Vn34vQyMV2xyJiVMP1oRb2rXR
l8yTJ56jvctXGoytTxwZ3mIji3HwlN5fhDYIkhh1CNvOd/13pFYsbwrDkd4aDw56TPst7j2Uuv8n3bTSkNEAQj
CMyAOOWXLLl4W5pSYVzwxGfj7GL9Kk/3bjx8/ltdpneS/SToN50rNQlzJOQ1D2XxeMB12Vy3FG4+q3q91
Nu13dnm2sk36VVJUKmV3RlguZnSCjeu+qYLLra6uV1hg43skpNPhARAIRWR3w6hAVn/AEZQkJ5O+/dAk
ppAukyp11ZwTMCBSRIkZx0WXIOJksUhDfhgIYxBiAxDqERhiww2tthbVK0kKLsHeiMpjhH/AM2mtrpaVP
LcdWYCMsEZHPLPI55k8NBMzZnjLLxwwwToMnHHlc6kyw6f1Pjj59/itGlyYJkyOfvJmVyuvsXIfwTWAnu
bl7tnMXoUa7+j1V3UyTUpbIp5pp3aqBVRqccMrhUrmJRacYJFLW+ZNCfhjAlEBB2OtRH0qbvARhiGHDSts
PeiWbvMqh+68V8MJhPMGzXdrUvr43ZcuUWJEZ3CJrk2a4RJiUIiRHF8MdwxYxCIjnmOMQ+mGU26j0r0b
CCYBxSBxiAIyzniCenBhQWlreTP6MAcJzMZTwyzsggXLyfSR9UTpIfTBfsiTr5+wtmPjw47VUvkTEcRCdm
3TAysqWYm9XbO/wBXaxDrdqDM9muz2b0GgQIHnfuh0xVS0pQgKtW7dMKyzhIockycFKt0QhCEUMWai
O9wGHAPS76LHCHC21+58326L+iIVm9Lcivp3IqDNV1tikyu/GRWamRafMW0IukvMkxS6kjG3MnRPFlvh
sLLrQF5EPJrnUkpZhgXUpcSoUqONOU3nKoMvPpNPvGqUsb91KwnBvsOicJJKZPETHCzO4UpCDvih1ejZ
TMaccWfkOo0swCl5yTyMmTOyxb12bK1z8t3OLrjydqlUCesUviuVPUZKjAGbxTIFUoAljJMS2B6SY1gbH
NDo69fV44bRAVZYHRKbooFOdymYs5k7sVctp6tRlFI4z75ZBkLEydKhyKwoM9dcjbNqgFY8IQJKAlAPg
Qi9KAnNeMIjiqdu6t1l0XufRCSDdepYlFyrnrA2LsTSKnEwj0huIptsrJt7PNVKEiIhmDNYxNwOJVHEetKQA
jgOq16a9dFVtMpCwwul9LxleQZyGLDGeecSNCJtrzlEiqYW6SlTiKjcSEgyZAxfKPlJzGvCzZtFVD7bUk1VS
lBYR1Vvn8/QVxHPmiKrOWOrDhQ0UOEuuBIMePXjgfV7OCble7KQJ5cnTe+HJMKUCeVzUhXBDIZc9J
MbShWobeJdm/+MDd66iOOmEm2+fowRLTGZUvc+01OSyBYqQpjWorOUCZIsUy0RRfpYTjhNFSZOLAI
CYRHghDCGEYd7DCEIBZMr0NfRxKrlur1Fz62ml1ZtUHZlV67uPP5Iz0smfR2uLCaZtWzvqDFNdT4KKKT
+i0ojn1YAALV96Ut17RXC7WXjRoO5BU0tMJdEOhoFtwJBB0UcYc5RaddFXfWzl8ssXfVEhwArQtRLaQQ
kwGpjMTx6xws5iarkaT7QyDhZi8judvKBUuaIrDfPlVVJOFzhTPCZoobJfWPPxclrjLk48iG+CZ66YysqZ7ox1
eDl1+CyPu7p1drVueO62rVUqNLKfDS+8xSCmFZFlgKEgZtOnVObaYepW6c3JEwhTyDgGFkI7hjdydCCqE
awSAAUwUsAW73BK+7TW+ko1MOpm9Q6jIFO2wffdL1sYZq22xNuQ+VKqheMYRFYQFA4AxJSlBjGHp
dMQJysMUuPjN47EVlImirGgp2gqvl1ARAp8tCMSscaHvJ6627Td+3l3VLdRTuJDVewRFLvJLmYkhRSMI1I
7pytjjMZmTnToMpHI+w9UZv+McOLbya7BtDziZJnSYN5AErLZTz4+L4rKF3JxgnXp3kE2TBHKBJqSMrC
V0nEHkj7MQwxDHEMePitqRUSXOMVUfqbv8AM5yhUt4J5UzkukdWPI4TKY7MfFza9Q6Y7TlunbeSorU5
U+jhspw8u9MnMzkI8TbbkVJdramkwbtLFKmp3oXixAz3MMJjMHvYjwytg2a34DEW8LFgMzpfTZubyjU/qc
fg+Pwjam8EyyhFHvy28g+hB5PB5Ng2W+q7VpHuWp7ApfTWmbdVM4b2m148emimz1EsSOgWMGIjZEp
MPn108cA0dmKB6MZJCICg70ZccMMOv1/BiNojDS6sLSQU9CmVHTDGnUwuULly848KWTWEhUiLE4
YYIlDMTRwirn4NSkBVOhEP0US6+60tMPLTUBb1MGDVMbuNzvsPzsRxFPKBPSDZq676XUVdKw7S7m
nrg8KSp3mMO7ic8GBOHFH0zHWyRiqzZiOcmSZMnfycl+lefNyaw1bLT5NuZxJmBJLD3O79Kj5OTntldUi
gUUuOOCCZvy8rpWUm5x5Pl72uQa4wekg3+/gyXN4vPu7LUySUtaTwj1eHucrbKttSF4gMXTTjPXyjn68b6
DnQpyqTnZOTHMKhjLmSsgGH/wA7x8YeG2TqckDkltkCEuCYJlPlZLJmJWQnyftsoeHj1a7KsXbG+yKc0O
qPeNntZPdLtRpigSRxPSgiiKl0kqlQlChU1ECmBAFBbNjEqKKcA4pwQj6iCOCOuqFSGfeOu/uh5PxvtRqVL
Zp9SBKlEVEsKooARgKHSYo8RoIV00TUyhsCESfEEW/VSkQQ4YAAX6LsQqjQtdSG33KXfoYLczxwhWI
TPAhPjFtdG0KfTFsNUS3aduqTSuVQcjCVFICi2EEwCrPvgAQRI0SLWS8Ew9O38EyCPK4TJeSw18mwNv
nhiFqHPlyx3kEcA5tMlZKaGSDk8O3ycWpSK58RLhegRZoF5cUmeyXd65Jx+lyOrHk14dzZja1Kc0/PVGvyO
EilwS5BFmVld72XY8l0gogtx0HAhhDnUj4k0/HYAHBEcAxtHpLsU8zTOglTr9QWFtAH4rSVYuOvEDxzyk
VV8N01ZXMlIQ1SUoqEuEyHsUgIAgYTKSSST0HNoJu2dC4OATPrwkFpelKXr2YLJiXK6fOZ7wNEyRv/A
BcuaJUf78P2b1zJkGWgnScI4DEkJuUyRrHN+LvfKGvDV0S92/pmQq7UCotLjUkvkXpRFHRisoZQdJUDhV
yaINatXW9bEmoYfWeu2Arol9Rxbmx6GlutXl0qjbEq4+22/XRTVUa7yNGm4TmmnJehqo2lQ2bViaMpHwPJ
wlYhwGUIRb0N9EO9CEe17BbRVN00lRcyUirdpq8Io2yd3u0GO6JCyROQiPDS3Du0C46e96i7r9VNI3V0JX
WGN4Fry7xILcGIjIxz5MMjEIGN/v4N503V0o1I4uLujy6w4sMLSxM5OR52WkxzJPTclnGSDIfwvbzcne1Aut
unO7h1C3Tug7Pog6rsNKKKJ7Qqsj1RlOdiO5eXVVSMo7XeDb4Lmih1qpyfmKjws0hhiqBpVHIYQ6rOL9wy
utNG+N6H3qxd2dqYmgFX3jefZyUrTyRTPUJfNqZY2y1+Qa3mIG246SqM4IBCIBGMlAGoAHfdUq73qLto
WbzqqH0d52pDBSmoSsiYlcpQJEZ4YBmM9TblFHc1JX1Lt2Uz3pNK3T7745OGTkMOaj0zkz1zsxOTlosclw
B6idzbJ3yd35bVLfRwzPUTO7yhh8Gvk5Lbt7ktc2cd5TdOrvd2l7o2ZlWXVY88K2oahJik6ObN35WNuF/oCs
UNgI4Ka+gE6e7NQOTEcAxwX79FwSU1GrrcfJkCBRNhN0prfNizQuWJypolHjTaIQHNcIhHAdW+ABDEM
QARtao2hbN60Vz4QpyrTi32MQ3jZDrICY729kj5QwxJnQ86vTYBKLtvK+2HFttUJhFKEH46Ht0cK8YKYjE
e4qdOE2aZSi0czm+Hvcv4teu3iZBHvgHfhAA4+EB7vF4cOLVZfv0NfRgtVfdM228FgpIMNygFIanVSP5+Ba
IlJUFksSpqk50BwBHEAe5tRER1QgRGKPCCGIQsj0RfRItRzdSasqCaQzBDrYyaZVjR4JIFgkDPV0SJhOCIq
AgG9GJ0MdVUogwwATogGIAA2nG/kJvoXFuWy5uA96RIjGIJawRkcELCp0ju21UbL1I2cb2jU4lCF1voqqT
cHuM7vd+k7zeQQXBOHAO986yH2T9Nv4OX6HK5dvhw16u9ttMxeteH/tWdVehOCBA/eMviyz5Mgpy4aD
U+jlSjxUudkAHDpaHabCIcMYQxxwhwxERDC1sehYCKee3QG87JPESB6CC7Y8ZksubLyDmRAa6U74zM
McXqghENQYDgICA4Wrrw2lNO5e6VMBX5L9HwJ3gBqN+c47nxeHUHvg5RFrWg2QTWN3A4muUPy29
UMqIo0KFKGBIV+cG9xREQiOZs2CL7wfSDt2efi4vit6yEEyL1XTPEOOPg+AO/a/quDD0YKwQwQy4BCr
VT5PJsfjkANvcAMdfNawpM6CHuD4tne4tWHiwtsDDm+bbeMIS5HxczEgGMUDSdYBtoVTRrpqh2mRKi0
ojekQVCYnDnBOc5mOuggRTI5cWRxx8+73PjtKTtg9wPht6PTJcyZlJcHx+fe5O7hLzJkcePwc3n3NW3GzLy
sehj2xp+PhNrShYCNEQdDPPpkOPlNnY/oaf2A1o+6iUPwFUAs+sb/akn9hg+OzFH0NN7Aaz/AKP/AIUSj3/y
jLv3c7nx8dn2Ld7VEfsQfBbz5fJm9a887xrT/wAYt7J2eTGz9yZ/Ju27U+MUCM+mvW0Re7WHfsXkswm9FJj
FDRuk8cEe8j+akb3eHoJ124u4Ih3/AAv2V3tWbHlkiP8A0uLmHb37MQfROKWUWaY0hInVKQkFIr0KNO
MKM/HNyMgnQ2v5vGLlAYCsUOGrWMPJZVxpxX1djegXeFCqYmJfS1l5g5xx4Z2sal5pmmdW4VAoSVB
KElc90E55ZwDGR6kWZSJqeuLh6Agm54cMzPocqab6T9dfDgPNxDa5zioQYsuYWTTWnnX60aVMrnCUm
8uaa8Dp/wDbDHk5LVJcdCOTIzm8zM9TUqZ0o+qTCpXSq8H12bz7EkR5U+2K45RSIZkATjOvZ1Lyf39z/it
3ysQ3StbtB3hz70QeHCT6gDyFtXaaN7kKrEvMUcz6KjFjkwZ34jkJGDT12o5xSUjkycZMnzk6cYDpsyYaNd
3b8PHjz67UEwcOen6tMc/VZvX5O9x81rhmSiGTyME4xv8AK5XOM06f9q9nY+erCwktuc5FgoiImkD6koTc
kVLl0vL8e3Ue89nHbU6ppbr4Rhxkx3dIHPjz0OlthSqgpWX1qSGqanQHFqxYC01kZbj805wCBi8Tpa20sg5F5
WLJCPGoHzhybkpRcuaNcePFiAbduvZtw12ya4FwvTdNnNZvKkxVdJiVknE4pRuKfIKau1aSOAjgA4YqGO
vHDENeFzLig26XJZxntZV0g8FCUJV0O4oVLT5BMPeFvCB4BEPfVR49fctruYJp+/jjjVVTfzJvTZgJZXX3h
Pau/wDDaG82lkdwSTkeHl1iLUdOg7Qv+lPBxm6GzNOyZC6yIiQR3AZmIXJ+UCLUeaqKseU36koBGI+6j
WG0efi22ltKq3vkofw43asQkUTfD1eqZTk0MV17ORc+Dy2mdHo/pOuSj/iYrzj7+co+HXzWpngoLwFOpJnz4
R555W21qlSlLgADdO0kHDHgTnI6zlOtl2fQ5FX6mp+6IM67g3mWz6pMi9Glr7fqezHmaLN1WWU6ljDqA/
m9E1KrCQVHfTKJNXCkJ9UBuRQg6gIgkK8EYxJsSTjndVry9dqH35r1dEaU1jrZSNFY94+o6gUZDQr3U+a
h05UDhs7i2GSZiXE0QIp4qquIrxBLSxVAWFAB1KGrFW56VwpLuelfKR3s60UmMXgC6fKeOi6KGJqW3Z
yw33I11htgvmjRwHInktHHlbSCRil/SZ7isq5K3cXcxzKyz3C5NxdpK6lRHrvV2qbtUl+TRxWVnu2KklKq8FK
eLCor03UTx4iyuGzT0aeUNIpY8BU/JJCWGIw1zzDjNUHS0XwR8mcMk66lR8Muk8qunDF6OJqGEuqoqV
W73wkh94QcJREJbkHvgqGLODGes24GGn3fW3Qdn0AvGpizfcpUXplV98FKD3hqyO89TGQ6SRMmbLvu
Em44XqnFHSnnVVVGE9C29JAKufjBSEY4rbrbgpSYVzdnN0bpojUDRXckMhr3kk5HpLDWdz0sblNk9tXp
We20lNbzsbSfGeVyLcJgLSSSMaamwRJpsFXeQgnhBEnBfV3S+6TeBu4sKk12S4m37l1ZWhWl0VFV7w9L
prCQni5KfuNUqScKUnNq9PmoynEKInkna3iAaScyokgDOTwBIAdGRJuJ9ycv+0Y3PC8XUeuNbLv6re1S35
SdYp9LaCovJTcnpq+sPJmvDh2bcK3C5c9PZi3jqeI6MHEFnUrAIYiy5SvKbqFpbKEPR8RmcMHUHEAQcy
RCZAAP0RcmmeJkIhP0eA+ojhPubXjfdv8A1BHK17vbI3Pm78/7hlcKaI7np1ekqtSyohpqq15NWEqz0jOXAq
0/WExdXCIPZuuxwfPJFGOLm1a/Uqneh2Kfz3O8b8zAk0qJ1h6Ht1psHlmSp1ec1LRQ3QrqjuOK6mJhEIKcbl
NiMeYASUAhDqAR329PTABtJTpLbak8ntVQ5AYKt5pmlh5aPMECoyJKgsqhwG8gh1d1b1cbKdzMwtvzuY
G6L0WuGOq826ay3c1C9BMr/TYuykKTPWUpqixVfOlY4ccogfIOaFahUdKlcCAAkx9Sj6b1OElyjw3ekNIKl
yJ5gSCQJOQynXzFqUtOVl9FtuVU90sMOvr1C7xqCFpRGUbtmVrMqKZ0420h3PeUoLl+65IhTyUbtkrd6u7
ulC0zjmVG1Ichc7VFtlNAG3AQxPoZJR1p+nk8etAGxVtoAFlEfRF7bOU83V2tTXks4tSeAgxaIzRZKTUxeq
MnpwG6Xop0DQOlaJJ6kb0hjpASIpwwponBCDDexWUN3ItjUgZu4y3271b5utXeK5G7vF5dsPGbUZ/glJdek
hvMUtd5cqqxKaCdps55pFDXyOl0+E/C+2sMXCVwAKPGOGk6a7N3M3NF9LtR3Ct7jZSlQUHhVmi9Rkc6
546TLaqhNClnQr4WUwJqx2lsSgcIVCBkOLEB0aljw9PirpKprBUiAvGqbcS0TuxChi1kI8tMpSfHnd7hWKcB
jlA9/ZrZGbcdCBt4bqFcmbE9G6IUlXrQnlgZh56qrQJLo6CcY5qadZHSSgiYhjgoJ0MYiIAAQ+m1bG7u6goaP
utN7FiuEwaogkNRvNyYnNlCU16rZYq4Cl31oONvNgVg4oJiicJPNezFNVV5RhEGuC1Er6LUUhLhSxUaa27
Z7mkoPSKBr7jDSdsLrkvKU3qW1FRFk0aSVNoNFuFKbI6vTtIVSdKyCiRIuE80nEoKsKdEmJIcMVAIkmIQ
AVPYzdRjVDL1e4xVVvyMG5xd2omZqPe6IoKZUVOMIC5eRQ09tVQNU4ONs4cI03bcRtrnzzdODDDw93
uiDxIYkaLe76FxQfS4t1TKkhxgMAEkwSQcUzB5kADLjwtXuIa9Op2VJ+PZp3KhTevyN1TIEmI3mNSweG
DDBBKhrL6IxVKr3c49z8LU7T3Ddck1MuqLEp2SqUXjqkOGTUxN+cb0jt6ibUJMgnirGxhQRhVUqKFVPD
DFhvhjbpwXs65G2i9iTlvJ3qVV2ryc2GuhmC94Z4gz5zIJxOUHY13wknVhRUXMRPk1clA1U5PU0xLSoja+
CslqYKYADhx1bvLcWeaaeJr+5KU5WjI3V/mfkA+4TVI3HPbD4EobJ9GFH0xSlQzJbxNFRxICmq/UpHrwM
OAQyro3crc5lotUmUQ3F6hiPG9rt6dRhBnlkWg2DLe5MH4BusCQJKjUI6cUBdSREIp4pyti0SOCzgEMMDT
TLyEJQqjx5gzi1mOYURqdT4c7WHo7mXxRz/SPtyy9dtDPQ8SGsPLdW6CoJNh9GSONqVtmS2GZqWqU1J
KUJWkzkOZ1wzIaSjJgnBCJ8SQBvVHMwSpmqIAHVbdYUlVaG6SX1ESaQMMmKReGqfPmNCQ7Dbikts
Bc5vBB4QngCJa0d2v0+IYKgkx1BrxzLujt/ii17mvtMa33S7tRPc95NP6Ql6dnWzRKY1W7NcLg065Fc0+gVK
YoNNgKHVFEcBRCVgiTY1QUtIEIlYYOlgpLSTdZrh1GaI3JEqu+5eMC87UOnjddxyrFZHuTpYrOmvigrFX
23CsDsVXqxXI4TxxBPKqSvRqDiVHPGEKSS3kcuIIYoZaW321vVSWVKkAFsGMOQzkqgie6IQTJGeGYg
1TRRV0qjKd4cKExkpwNJcw6+CRn1AnI69+hmm4rP3dLpqEWpp0dI5d3Wqx4Gcfqwp0rLyM0XmGArwOk
gCkf63Z2CfmGG9U87xiDep0WO8u4X08VHhec3aJOGjKO/ZzUadRowRnBW10MeTTkSlRKvEwFIVEVDV
InoCfmoEd8o6KAYSQxYhCoxb1M6+Lull2et1AaMU1uo3OCVx2sVOagOhzvC8FSEwy2s+KiM9yg5YStOlV
Xp8hsl3igp+lkgQ0m5VVMgibZIYUv1GTsHcyN0Ko3cLVLzyvV27b81YavB0wkMRGMuBUQEo7T5ezlyGz
TxE0tJ7liWjyiLhKiIgKWrDmYddgwHGM7Svuh2owFJcAGAySIPypBAIjPQHgZ0tY+ir+j4ZnL2/VFq1fM3R
ujtQlehTr3Oq7s+tz2arZZU9iV6I0vexhnpd4Fyhog4Vnuzoenm2nrQp6MCtvSTiBRj3jjPQjvgiiijU83HWmKo5L
nu7hOzoYEavE5V24u+iD4ddaXSz1xmyFmid4VaNuAqkkySmNQVADhTPlVPcCmkwgptnRUSoIqIxC1KLp
6VLlwQRqShH0rJdqyo4/+3Nfya8cNS3e5+X9qQXcLl9+ajj7u1J94Z4VgpqYZDOfCoaQEpVo0nuRrvxn8MUk
odQ3IoLWjl17lHAOjVNLHqPUrAOu01VJNGGWklxyR3swciOatInLEM+Ea095MOUVTS1pXhp1H0VzunP
5KRUklXB74sJjWTi4DbK4TT44t+htN0sqNOpKXdE1v1WcJSVV0zWN0oio18EG7yOjCtMyRDQLmBN0o
KgKgoqgAOmsBxFMhCzX3OFXX1yUI/wC/zQeLw7Rsrvd73QKhlF9zBvR3B3FdvOvyqN4B3qDjat5LTKW
QipynHCtNiZVKhap0ipKCvo7gQrKACnuNOD55NQDtFKyEmj77tkoa/wBqynd9/Ph28dsU7Tjb1TKSNI1+ik
ZZk5QeA8OJuRSnDhcGEwClOpXIBmZH28OVnNPoYxurDud26FyApak1dIJl15HPqkhw1XXaZi3E8VV254
pExRUNxitn4gAQhTlKJN3gkxiBU1jihA+K/wB69vnCxknervIKrcc7SLIqOpzK5VQ65MYMQ4Gm/nq1oaaJs
2At8cErET+3HVuFuYF/yilwBUvJKNUbs5e9DJrpSYtTpuE1Q+gNzobq5I0sHReBTTaG5c9AQVSgYpuixAC
giCvjrDRanM1tuBFjpQ5FgxkVCbnLSXDJAJEhBcHuU2aE9qIqIdb1b+8BDANk276JNRUOh9BVjwwojIdB3
jIH+qmOvDWr1RUUDjddToWqnQcVe2EwNxkN9InpCYjImczFx03vp3m6cVUSayjVFZqg/G8wHtTFBOV9
nG65paOz6jNpYaTgSklKqUfcSeThzNwG1BKhTsYExSxVIgGCIYbavF56hLhggE+cmQSpWS7LNB3uLu+C
14LDdgbyofRFWNQJqaWaMFTRcwilcvIME/7+5O93wtKaPTvdhz+AF/5/azTRpZWIRu3Y/NxMgHLvCMuh
0tYNOMPNJqEELp3PzTie/jmIBAUMJk8zqDa5me840vLI69nCq2FDpR8vlenk/wBtCn19gPwcdpx0NtSbcwse
JqRhVbaphNRVgvNNZCdt6lN7cyPd/V3rWrLJJsv6dOYfaBUR72B4e5y93VbJDLdCaiyzKCvQHFtnqmGfpk
wqVy5P9tEnq4MxPJ3x8VrmhbLqQ0+nCdN4M40+aANMzkdba/WUr13PqvW7WipNQQK+jSYbfzHfbyIae4
hYSqTOQtjrPDgh6QyY1/3U1t7mO3Z5LT5cwZ90mA/86a+Lu8XL3bXy8KfyW3MJqRBTMLDVWOmoK4X
K9InfWhvq7qI8nDr0fqC1pSy5bX04xxfSpXZ/D/PVayRTuMKGMFKfpQc/V1mdfwnsV9FUsoqqZJW0fl4u+
WtAW3GI7r2fyCrMjXS15obolzC4o7kzg+laskYlzcVVNx+mihvbsw63/FafWG+pI8mSpFj8xVQTmOarBOaby
GzsU3jhmR75O7azy5cnvt/HOMRwZX3L8HV3Lsxw4+/fLXcE5DMGYy0ecpRzs9HMFculHS/EV7O2Bz9dc
LbNd0PK3TwAy/OROXOOGWmc9LVtRTCiUuou5Cyy6Zep1KKsXE7tR/NHl3Dw9XiFYW1CWmwKawqH
4EdLBGRpZw+an6NRyZo4c0WUx7CI58bNqAp/14f2BhbcO6fMjiPPCOOOZHhNb4+u6uxTnmOPH4La/Tm
mjrJWctsyccjkl5WVPt8xKy6qjl8Oyievq0j+2FtjbqMuTCoPDeZSPprfxykoJG0qc/F4BxG3VtgaVVPtHdjiEAsI
30r0xB2kBmDMYTrrOmVtD2/vKkrtkbwS3iRUD0EKaWmCx+vKOfSlZBroUhydLKDN/wBktHvuk7pf+lhQi
3Q9uXewtP8AsPktzwUMYOFFIPuk7png+avoVj4tvLjjjydD65d7C0/7D5LcV+E4Z29u8xrs/Qj/AMbV/dZ3sR/
xSrf94K/+iXdbfKxYsW84W7FZL+/l2gnfvvjty1afzIxpqy4JUvfxcCm2PH7ylcdgd0e7t5upVfy7QTv33x25YlP5
mb07Z4wb+XHwPbkyXPl4gIdZSogGvzDAbdX7LVReF6QY/ueeWUqa5+r2c7efe39CTclyJBCj+VW84MfIdJ
9Qz6xa8VCZBLLyY5Y7yMxiEzj2D5jqxDj1ahthB8OCSnpqkZjg3m2UQLzfWM4xxzrjx0f1Xj5Ndr8VFaSTlx
xmp2bSZecTTRj9JzMQ+Pl49dtJ6kPrTxw1JLGjEZAvN6glesSJOvqs0Hx93w3m2d9pZbcp0OgPoEYAZnQ6w
I8j521jsl2PU6+i8n2iUNmUvKSYXochOWR5nKDxi2OV5UjOGZ2/nb+OZNyoGJmoJ2Oriw8QW6Re403rYrj
XoaeiV55Tky5zcpnXlQ4eSJssJ4hTh9X8IWDUA0RD3cnNN2rCgmRCGpVJwBr3w4c11PlwHD2/nenkl8Z03j
49vd+ER4uJ99S/eG/QVlUcsHpZi4+fSy/u+yWr4dvftxtLOINuuyS6oZQchIy4zx8AeVvT5cwBtKUjC3HdECY
yz5ZZ56+qbKj1Wu3Nvcd6tbsLutiCRbswbykqhDSurpRE0mnzJKoNdF5tJFVzcZMQCEoRcVfXCkPSIiGMH
BZtH4oRjhDfWQ79GdTY4L8dz2GAd5MlXUXBNCeM0xIw/LZcmIelHiAMRxxHXgOGEIW0Xvo7tetX4bk
m5dXJZDeeqM9rvj8pSavIu9YNpYt2pDgpZoim1JzTTOEltRUVvSSEbVnc7uESalaKdOj96CoAaUtvZ6M1C
Mb8V0eZLyYhBdRcG/GfKy0je9GFxDhEGrXvsecAwDDZg/SsvJrafHI1g9BkCD4ROmvAwLIUtG7cKSO+Z
MRlofWOuQE8rWTuJekrqu4k7uBf5GOYirrnZxa7pTNzzcJM4k4ibONtwmcSTYAIiPDm8G0sBABSxVUWE
OJTtWfRKhOC8FdY3HDdD0reHIK33ZC9NnuoyM6EuK+eZrQqo3Shk2HXAABdN1ODAVOFVDMz20BU
xFQyil5an+41ehtbmdRHpd3YF5pXvU1TkOY/RypEwskNdyn6vqb7qoScKrErstzp5nghTljtSFM0g2hAJhROig
mQBBDFFbV/yuzN3W30NCqXpmDQ9m0IUbrVfyC+YovTickKzap9KYj9N05cBNumyTWbcRFFPU1quUf6
pBAlNUAAJkU3fpfbJTa1i8N/BDJcjGeGYSYkT8rUTzthaUljASJg6Ry4wffO2NvQXsATHjui0gd7AItC7PJm
TJu3EFKt5XqnDjAIRxw/Q77lwtsbcQoTcL9D8HLxl8etW6P0bvKVOflPl+nDIpFRWFqgtqpY050l+xIqS3Ed9
vRwLjpcK8jt5LlKShC22q1CAmp6sozJCjlUvXr0GZgDl3RTGGII+Bd27JZbsgZAmq2gAGePfY4YYBsxHisz
QOpZMm4FuTBKLlvnjWMoYLlSsjqjShwM1zTDj97+un7T7LbBS3c7X3hXsh4oYV6CX0hEmoyBAmRg0k
ET1ytr9dXimpWHinE8cgcRBz5AZHMaGyre5SuNQfu7C3Nnwql4C6g9b4yQ9z8gsa6SSUXIvOVxmyxMdeek
gzvR4c+vmF6tfCa7cuFXu90d3ayr7eJmztPbtFF7u1z5HWIi8YvCp7kQ83cBtLKRDLmwiqOlWZDAz5NHSkp
rk6lwxBHKhGGNkLuOME6HdTNz+CfLggmw3mmBOGVKmYxagWCgmgDjJCeKag14jhqxsvr6LQvnKryrh
R24q2jSiTaNIEJPrjU/pcUguvP98ljqNT4qIDFFCdJM1lC5FHfAADEqPGEB7VgNra+aB2sv676NglDDt2AKI
TJbp0EEtxkFAwlJMjWIm1Rd9YiluiqqXlStF4gJaJgrKiNFAGIiR3YBAsei8DE9Ufu56H1PeTjahR6sRk7HBL
MSZATzarSs2bMgVhHUG+CLehF6aEB3o4AAQhr3uBJALttxXdob/wCajmp8bAu3KNLKcKkwTGt0QMR3
PA0UKmhHfEw4VK9JiGMMI4YBiMOjQ32xHouGGKY8tzvgAQGMaM1f2DjIAdI0o1jz8gcls+3Ka4NLcpfQ
4LLvFPairRr+cvP10U3HMpA/p5RParvM1HfxhuIPCIyfQ3KQUCKfTelUt3wRn0qKFSzQpCMUEcUAiwUkb
KXYyhpana2qVTISAUlYFRvTlzISUROXMWdZWDtHeDzjoDdKhJXKxDcpTpETmc8hln0toju2E4xeY3Jvc
WL+kGUVFIzSxOofVJwzJYTxnOE+wUY5M0qbhDsxPfVHHzEBGOIYhVz0yEIYZcJ8Ysh+g9Yys29nfDM
SoRCYZu7MeZq6eGQGpx4A3xzDqvWADAOod+BwOa2194+8Ez9119Dj3o6n07oGxrvzjurVf4ZFaJU1NEjr
bbRmjzmZ79cS6k6DQ2xmQuOldQHYo5/AkpnXbSMUXpdI4afeg5zQTr2V8GWOcBFDdwYHpJ8oJEUgStTj
sGbAW/QiGOoeLXiGu0QVLg2cvO7apGBVO6N00oElMuJUQDlEBUAxAByOlpnozAvmjvGlVjFUCXHEm
AkgCMpIJyjgMjPRz9ckvK7mvUi8u7KYXaL1Rmsl4dFS6jmXYyZyKvpU9MT0d3lEl7G44TlOGwhBC3180S
SoQkqcybEMYDDCpBjFDgB+Eycyrjh3/pI+iqsTZXF/yyOBq73nqGzcX0N5NCPdyrxEeMsAmsK+LJ1z8ZAS
CleGbmmZ4Yb4RETeEG0Rz9UHEVMRGq0r3XSNj3yrxlCrz6lMMtpv3tK4pTIq4AFpANtHJ14ciOks17FPp0
inZpo9JcGv9uOs6dpW2i39se86rdXW0Vro0t3k8mAPiie8pEZKgBJyEHONLb1s3tghDzrl7P7o12K7GpMw8D
3UuEhJRnoDEAjPM2dd7o5HBBUxizo4YRly6fmcpv8AiDTxzVgA8QcvLz2uC+9PghofdsijhHexp5Uel8QCxk
vV4NnNhqtWL51Gqh3hFKmNQ6Kkkp+NdYZsJMscJLiWWKySyxP0qkrss2dOAnnURRIqe+E4nRTJkAFQE
RGCKXjjDdFFsm02Vd6poZUJBt1N5FnmliWTm4TpBYkhJLchNgA4CAqR6I2CWIhiIEjwYaraReNKpCb9fd
QG0viml1RhDxZwyEyEkTplJGWVt4ux7fK2YYQsurp1VPxSBK2Q9lKoJ4nUxIgSMjZPM5OgycYwRzN5M
6VsHpJjz8VrPS5mbmNn0YNvnycXx7bbnOTferym/l6sP07zC3lPUIDBjeBGPHNm4TebvfLhbTcPcw4T4x+H
r11zt0beKORM58c/ZIss9SOaM+4LVGZOg34Qrrhxl8uKm3Q7u0Q28nEIW0Il7ySagMweknZLpuU8HLj5bb2
XW0w3VK5XVamzZMEpjy4QLMqUnmTglsROQN9YSoRNgI5tpACpskB/DewKcEc0Yg3lrd+ZwRqdXcn9
UmtqQbRX2nylGa1E+U5xk5uYOFShNuFjhUie0ccOCumY4cxxENGwhBtEcL2so6qrbul+nUlKWbp3rrkzKxq
0Rw8deltPoLxpKCovht4qK3r5wNUxah/CvAnehGI5SASAQIznK1AuUnc8vHIoBM38HA135LHHZviWPix+
MOTYdoSoLuS05nYqyZfREvP3qDLZbBYxKDLk2FG/DsMJvNRDfgThQdMuABhEAEFtEhiARALadXBV
EDN59LhGP0wsh3gPNiWRgx1BxY83HhqtN1vrUYqjf/pkhF500GxSmqzPYqOX9MATVcHOShdSn6aKIAE
+sEoU2MQEIYktGIx4AMQhawux1LN1odxD0hyvhH6E4QdcjlmAIImRatvmmcqL6fZEpYF0oecyPeUnEpDZ
I0OICeEJUIztibdPywT70ZyPpkISKfM8QyfdWcO5ycvHqsmrumzRK0/9DXo7eIl5UBSVe1FZKSC8scjK4TXr
KkOSIMOQBVDAjxCI7QELKtbpAmZ7eWUJgbBp6z+PHYaWO9t2cfFZPPdlJckv6HgQZMmH0nzR7HlBk8
AH/j5eHw6scePDbrw2TZJShtcqQQlNcgqcGi0kp75A0jiM8+NtX2qg7JU6VAEeg4UpOUKA+SD1MHLplnZh
CXhmb6ODf+k/TPP5PK/Y3HC87MuZeh7FO8uMibEjUpvYzz7sJhLkZWawHDeZpW0ag5oJzCGCZCyHEv
KMuMBCZDFCMUEQCGNmEJeKCIxHBBBvIw2iE0PPv8vHZ4jQGTKmehCL3BeP00M+q7ogmd+8vSCH
m2YAOvG3c9o2kO3dQNIxfGXwlklSsYSlXdC4yxTi0kdCbcUuLC3WVrx7pbu+AlJw4wInvcI0mMomNbK/V
Iu5s7cpq9bqzuuiRIbCgRr8zaHod3BKlTi5zJVQrW6EhEqbvwxxFPetYzlPXhvSAjDGlAuxemDEQSZ9GGelrp
cWHHe/lRVxlb8f/HKm2sfD8Vk3r1W7FHr4VxHc27juh3gmvahtRaTzbwTzWNFg26gz6VmijDpQDSNEFxR
UFrSSKdicTuFSS0wUx1lCAJMStBDCpgo/6MTmDFXi4rDDBlAGk1ce8PDKm44curHiHiAMLU120VTRX3
c7lcFekfr7NRIwoomUs0xk6ggY+Bzg55CzvGop6y6bwZpgNz+s/igZ3qqp0OuZx+xzhMAz+jIjDm4rGJ9Atyg3
ZC+4ZhBLWpVMIqAU/c5gYywl3DAzFcIcyOGw3oxRPmrbHAYYk+HfKJMpCMMYb4Au7d65JOvNzDcjL
9yVFAoR1HoNJpi9liRDDNkQuBQZrPeRUoZNQmjwDCnLyVU8hmOMyIY9I76ZFEAgG413C8gztyO9Do3
ZKrvihzMvAK16arELhn0hfyqULNZyDWBzuZ4pCmrZ6hvVPPg26bMBuqQJ4pQw6XLEB62Rh6Sevj13am6j
+h3ntX1l0fadCzl2utqetx0lZJ8qZajTmU2eBVvKwIAkUNuJ8JJQptVONxAnwJUqSAnYg9NMigCBxqrWq/he
RZVuTe4pjV45G7NMKSMBSCRvBvclGDLeR71tfva620bPvXWl1AWq4vSE0uEdxxNWKneYsRBdKJaLY
AMQoqjIa3+hKhhG8pfG38W9g6AtP8pxCHz9LQY8eGAY/jsq5uMdAdyGpTeirA4Nz9vY1Kr3WRTpE4Et8tJ
6mwnpqEwhqIzzaouEoegzTgIT5J2lUBLiAVdRAZR8OtYjHEoglH6EujALxl8nEcN/QWn8If8AhC+lru8g97w
WtL0KlFCO6EXoJkQ6huyvGEOLAejrTrDHweLaONsX/T76o2mqEVDiEsC7IbDcpqt6EhRUdUbuJEE4hrat2
Xq0M3fsXTLYZdcfq71C3VLwmkLIOAxBx7zqUx1mza2sEz8uKsGEGP5b9UMBwD9XbkxxHj1jhq14Wx1lP
T8+Gziw24Y8vHj+K1/1g38VYqx4frv1Q7vs8cmvVs5MfkG2OosYf/D16+LjDz1cVujsLPozSUfsYSZmCTAH
2dRJ5W41UtFd6VaSqBjVnh/SiBmBPLrYnRcfHt5teoPBgNpS3yZFHlP7f4ebX3PHbxM1YY8WOPewswXsG
ve55xB6a9cvC09unhWECMhnHv1106A2doehov8Ai+rL91AsfgLu/wBn2rd7VEfsQfBZiT6Gd/4vKzfdSrH4Cb
vln2rc7VkvsMPwRW4Pe5m9K487wrf/AOsW9Y3GN3cdztzMXfd4nTShQNM+Voq6OKWcHlkj8IB8IDZhT6
KP/wCJ+k/3Urd/AlXiz9Vc7VG/sI//AHQ2Yb+ify841SqkRYrKMGZ0y9G3skXkS8vPH8pS8Fs1axx17MBAB
HaFpFwJJv26Ikk11CI/74k+/vFkteBp+QkiEziTi4dTnpEGZmzKiZLynd8+7yjxDttS5hcYePz7gjj3fgtkUw21iZ6
hHWN/+5ZrDZ9o4+DmtGQacvZ2Lia2kFquBSWFU1mpAvLSzPTjGPyhyD3bei37vU44GoKlngUmBz4zoemf
SLVhvCmaafecqqRtinRvXVFQBSyIkqHBwCPixiPW2OkVrrDsWCCC3iBhSWFQ1mpYmXlZefO5ebZjj3dts
qORUR6TpJxkMg+XVXmfl5q93wS6fJJe62u0zezMce2yh7a7O0/bTMCwhmaZoDpY1Pc3OPGQhGD9RqgG
M6IgcL50TJm6c0yxJYLJ7qvruKd11dSUTP6H6zpo6U1RmNVwzP8Ak84N/wA6Mqd/YRx8XONqispmqVOF
ELfMfHgQfDDn9ecHkLUVOsbROtVlSpbV0NKDl2MYMLle7lCq0d0luRkhQUCBIMWsGYXj/wDD7mPe+
HvWp8wvlOPyj5+S1/xNNz+oBtuDiDtMqa/8x+O0twPc/wCphw/4gU/5jbVnmI1UTz7sf/NOs59RkLb3SNoeda
ISgbgfFbtOBtGX0BM6azJ14WsmWVgi3/p9/k+lTe78YAA8W34c10ip+kqESy/3nBMk06YebmlX6BPXlj2pa6
ThjgeUdv7VJRI+r2yNLS6u3hTNEaWSKdICP0M2aYp0hrDbpqVZx1SQOFDkeBt0VWcBIgAPFbTgcKr897h
DSnBYmRSfa8bFZJhwzClUxYDecnQ3YecSipwEFULz3g4PbZ5K3UPtlmnWn3qSiZG0ZqmUlv0moR3c4nxj
pnlxGuWeRtFvJTlVUouaiUQ9UJDrrqe8KdmRJWkaLcEhpBUCsGQRbX58OxVfjnUnIqhLgjOTckVJl+kkU1
PJ9iJZQpxEU4j3LWjkQ5vCNr9hZbk4mw5O6KCqeDECPw298D3P+phy/wCIFP8AmNmShJViVJ6FJiOHC2
1UlHT0NM1S0wQ2yhG6WgtzvG+IMaLnPHmemQtYcEnk2fH3Rxx8HJb3m8e9x4+T5Pj5OK1+cDnP+phxf4
hVf5lbLVFaNrb4qEiJ623lwm2EvLuh2qBhGVJGZtdtlNMK2sSPZ+YlNH/35r2iFnG6feuNIRBSvNRgdyMjIm
D5iNM7Fc81Q0VVVrwxS0xqCkgCQgDG2DpvAo4EIg41ZCLU1+Ewp/StkU99ZW3pm9RnkP0eSWOFcyaS
Wb/vHO1D/DGFsCTYcoXkyRkl4M3zjp8uVhPnZ3q6r/c7Xqtm+pHC+oD4cjxMtVwSYVhUMTSBOWgqmQ
TU8n1IkpZQMx7BTiOaJ/etY3A1z/qaX/8AEKn/ADGy3Wmy4EoEIyERMx5ctY+qbQLhu/0egYW8Smrr336
mrSUSpa6iEkkyTCWTu0Zd3UQMhZMuIzLlxlpJ9QkljGOWLyzRuQRnfbZTXr4+O0HNg+rDwhbIHBFz/qY
X/wDESn/MLfAZbniHDgu4A/wCqD8JCzXo7QUFJQQf9Wc+eo8rXW4ZHA+Q++11Xe0OWfq8zMtJy5ZPN
GF41L+t0dLOLGrl1lPJzYxVjhxUOKU6M4oCWOqigfzPPzIERz01nnYmzi7uq21F3tnuhPOVOdWglwtG16Q
PCaVmTEZU6cYWCpNtlCpTqHs4AVuPn12wUl07fK0ckpqUz3IbPmJShMlF9DGpHYZU4cN9m/WJQ34Nm
Gu0h5gBhsKTiK4gxBT9c8+otr1FTN1G0N7uqElli66ZK4kY3fSKp3LKCn4psic/lZZC2OpZctDLnQRyctHMld
SzMrkBkmM67L1dm7P88xtAzMfqw8IWyBwPc8UvKC2XBvP3BVOb6x8mPgt74GOf9S69/idV/mNo+COI/ii
2xbpHP/gH9a1g5lDy/DbO7oIaUu+00WN/LncHnk8WvNxxy8nPSqOsFOUA7LNj4AtY3A51/qYcX+IVP+ZW
z822e4FS7jUtNjargjONZ+M9xlZmhlQcinrJVYRzf0jtz7NNfw2kUtOp0OApwhzgRMdeXXh04W13aFlLH5Fq
UwQzftPvRHymXgzSZmYATvcehnCRlMjUIC2IY6pePc8fPyeeN7kadmVBAqK5Sznp9mFN5rfA0SOPIqlLj
w4SLwNwoapk3lrRrgemjvZAr6OTPnVavXdYtWVBon4iyPAlM98FjMtLyTjmqJA0ekHF/ShzqpJKEkNNzJD
0HolP0eo6UVdKkz6vpbBS0UlykxouGZLLQQM9wSZxeUYzowCWqT896q6lNCUzHqLqHrfyWY3A0zidM
A/rR67X+4TwWendHT9Lx9lsdQl4A5/h8NsqUacRNqPxNjWYMs2FyUYa7okfQJzfWMSZv/F3bAftPu2pXA
51/qccH+J1X+ZWicDnX+ppxf4lU/5jZTLSGlggKKZHdwwPOeHvFmrxutqvo3aRZhKmN233ZwOAYsYzBV
8cAsAkEaTxtK1AY5yn70cjPOenjRz5iUVMfQDif2YUNlPrFRI+Ie7azMgH1AeLy23MqQzXJUKkdPaoyW24
Jy818aXvyUKMqZcdDlc8ZC92D7YoeCfr19Z9dtcpbLc+oRbDg5B6wqn8x2bPls8/SoQ4FASKiO9EYTlOmp
M9OGmYtV3G76ZdbKqju1tC+/TVgMlSF04CiIMH4xlTTiNcWMgaGbPIo59UmHIE8tlo09LUFk100rIyKejlc
8NmsDp7A6GY6hT+2vJyWk8nHCMGPpI/oUz4+fV3w7moMhS2U5IvVttfw50BU8PYHya+axEy3OA+xtwA
A7Osyp/MRtIpqUJIKVQRGeHOcuEj1CBnaRUpStBZXgUy4N2+gojesH9iBnu8e9By4DK2SDhToyMeculoMt
U2n6X88ZbHp7wZ5PsReDHs0+3QANLYYdag0uOtNVLYBLy4Jk6TBHHkZIzS4mpkuVl8jI1Z2azTx69tsrs8
u/2O5Epzt5DcBZSRzWdyusKoYkTi+02VN9QjnpBRI4J+jwEB+G2S6sUjM5uj1RYbVcEljPiaYyqPLRlSdPZ
LwKD12a5vEj2D7YJKh7apRz9rVTG/TQpqWt6nN6IkJE6DhOs+JniZtzpkHZ68FUayBdV4lSLqccVIZfb/ADr
K0nJJOlOokb7glPHXI8RIF1I/JTT5hVSi59QlJagYIaKnqSfnWJRVNpOfqWhTyiRzRQ0fpNU0UNgvvJkvGD0
8A/RJQ/L4NngtcnA1yTJccmNvOCXlJWS3+hlSRPwAQ+sfhx8Gu2VqquZ/1feIPVyMBEbyqLXZDT0ZTemB
VgtXR7FbCQ0EpU4PIpESGm1EiklD7rX+2jpVTZ9WVwAFELZZpHFENpbk5yvMEHKISRnxnMQY1mRd
KqW0F1sqKC2O6jAVBzIHnl7cs+EG1mG8IG/LMoLhJ6bZKx25R/o8nH20STe0ktp3xa9muM+WBG05hBVT
TOnmY4JWdNxyF5PSDnutKNlPpJcThx0sna7U2JrrEwuTgkthwFjMvOBPmDBVUMSDnVXUmaE8x6i0dzC
qaV5LZOp+pLjblnG84WquORhuDHTzfmkFSRPkmNWaLzeN5j1EuJ3tSobPahYxRsLbPR0aH2/R6jJQ/ZCmc
/8AVyiIiZ8ra1XJ/J76r1oAkioEV1GE/Fvj9sRmQy8BnvAlWhBTxthYuXynPAPniPNs1YWrxcv/AGmHg5/Pv9
y2bHBQteR5+kkSOWpMxQQVdxt10KEs0hyVIukFeq2vmZ0f+MYADR4tAA0oqqwhofrOIKtrJKttb9PHodU
7uYGvBh56+e1vSXXuXCl1JiJC48OAPI858wbPIveiqGEvUtSyUKzU2Vy63wwOJiQ7/m8hlrYJqi3LOEFKB
VUM/SyqeVTzGdBlyaejlczKFdePUKcR27deABbcm7yrFlhUc5/RRdPVes+lJif0gipGM1O9VZp9JHuZO17cQ
121TFHWJkuTDGlKG8LyslK61mvdeeauocded7NXHyW2gu1p5wmoO2A4TOE45mh8JZgqakT+xTu3PfMQt
1HY1lxu+KAKHxRjukcDRiM/qy6cJtz3tI9Fe2crn0hKVj0LCUpCc/S6P5REY/4YVbedC9lNIfuk7pn+lfQm3R
BuXewtP+w+S3O/QvSuqkcGr80ndM/0sKFefd47dEC5d7C0/wCw+S3nn4Tgjb27xOmz9Cf/ABtX99pXYjnslW
/7wV/9Eu62+VixYt5wt2KyX9/LtBO/ffHblesM1+V+yJYQ+m4HNuV3cEQqGPj2Y26oV/LUgTf33x25PiWvQ
FaaNeYQHE4UYaHPnTNWvNEQoIlRD4dm3WAcXQdg69qgqL3qFkk+jKZSnQKJwd6fVmI5Qcrcf7XLldvy
kuGjpgBN6slSlfNADoJIy0B58zrbGtYHJpBQnIJIzMjky+2AS5prscn2Xza+/wB7C2rSkcgiinRwQD+m8evix1e
Y8lrtcR6dLiMmc6mZZQlZqa/uxfOvpv8AdE9ybMy16wtZKeXkzzkqM/BM0bL6bNyevLfWvg+HHDG2vXn
VO3nXOOrBxLPysU4dAMiADEZ+5tv9yXazc100lIyE/EJGMpSEl0wBmJMCRrmPrtcKOnmZxORkYJvTOqj
0z/qnewwD4B4g3PS72F7krdrOXPEu8LU+C62oCZmmaAlFQeh2ogdeXDw4AN/MsMBfAA4IsVIcVYAV8c
LahS3ZkZMBYhkycEzpU2Xkh+Pwc4bNdrkJKE2ZLkn88COdMm65cuV6z1J2Vnfx6+W1pRppVhtpQ3pRxw
xpB0z8dbFSurCCpKQ0DlBVikRnBgc9fVwtGJhG3ThA+QJmCE9HPlz5VQjzqRPJqBM11Iq53xdXd3G2b7x9
6m8fe8caC7701bqh1xdLcbphsNhXqOqCqKiCgHFUTpxCKG8xTeohPnRURHjGIR1Y2xoXUJ0MuDeRjBB6
1NLmdcidmfYhTNA8GGvjx2jaWMEURQlwRzutpmXNLyconzQ4ixzOxNlMNHh3QHlDWFrR6jaVu3Ws1I4
YYJ0Os8R0OeRtWprXk/FrQIOqsefI5Rx8ctYNs1VYveXo7wDDpXSytdeKhVSphRgonEKTsV5LJY83mMnk
kEm2yZRqlSZJOBFIQtYoWQAAAU+tZWIdQYAE9T+9xekpjRd93ZKaV9f7Ju/1LNLBuotHUdUyDBeBhyJ
SO2nEacKSdI9WHVFDSUpPVlBRw1pBAPa3Sttbzier5vBJky08+Escr1vldXfwQ7jnurO/2118WFpooryQlyZ
MmCZGcHGUaJ9VZYmYDEDZY0V2Egx1Yhqxx606rMN07IUG1tYW5BAInvazOXHjAPCZzs47UOqBWh
xKtBhjIDKMxoefPzttNduvfXo7osbwnXYq/wBT6DHnwWRpb26HLiBELuSQ2eEYt0VXHSXUaYfVlXRAh1
rAVk/stheSajOTI5xn086ZnE01KMSvXs8NHDhvOx/vvZ2q959Qa6DLJTJk6RHLnb+Mv0qUYmTekZv1Z9Y/
WnHx+1Nq9DCBOZJjjg3m8m/RM1yGcZ11X4MQ2j11HtPy22SlZTTLDm7UhSgxjKEYy4GBxzGumenXM
W12uf3m7aWQoN8SdYgxHCD76zkunD8fNI3u1anUxdKwxn+xFQu4mS92+azFcbjgEc0KqiSbw7N6r1qApnJ
pjltf9Xa71lvFv05U2u9SnnWWoigQT0E0+HufBUcRxHbnUaSVAA2EU/WP9+cmNsGp8MEUuMtvN/Hq9cn
evF+w+TlD2xw0rxbLV6XDvxg9JMyOSyv9w5hzT/8Atg89tppW2XVIqAwd6in9HSookhJgk4oJAkCU8Pr1Gt
cdQ0GS+Aj0jfkAwFERCSJz015geI2Jr3euvL3p57SPXjq6P+tpxjklFNZBh/rOm+DhBaEnEsFUoCJFMAkKkK
UlDEOGIiUICOsRtIVDvV3mqq0op3QWotbajvWiVKJqMFNaYLaxnzQZQIqCdbaPwfSiREBJgmoZw430jH
HBKOqGGGNsHYRy4YI8mXgk5TqUtMm6+P6Uz7XtDX+K0CZCWyke/jL5GX61LMdI73J2D5LTvRadLb
DaW6dKKR/f0qcoZJAkAREnEZIA1Mi0FNU8HVqUqoUX8qpcfnxKYBGLKJGUq00jXNNO71F6SilOqj0dp
BW2odPqTVnKqBWqjAa6oVks99l1lA4NK5Z1pJ0ipCdFRao8H1bXrSsQ1gm2tmgd5y8fdMXF123Xq1v+gz
mdaWntNzr9PFkoiTl1AKGtLlEtWNHSIJ5wU86BtQHWA6UE/r2Y4ozeCZ6iTLyG3CXN9e1/aOvx/T/HamzJf
SzO8ycEeVxymVwx+uuzuLNOcepD+Ntfq7tpHlOqcaYKnFSuFfLPdBJ7vgJzOXQRsFHX1bSW0NuPJQ38hJ
RoO7kTi00JHMTrbLdIL0V4S7/U9crJRetb8pbWFykncSclSmgp5i6DpF3L5RyuouJvMlHPSbgPlSigqahEFVII
4CHHjl0PRZdjmcLweaqoOFyPBeWHa7VhQ6uPLCysKhxYVl5W92nVFcztQ19tVU5+2Q4W1FLlzPSRjLjkz
JuGb5IZ8gDA6wK9RHlIfdaf542kZkyNMDKmY5k8jNml5uk8iVGfKHYAK2eaxJJx4oU/gYe9toiAKZ1S20H
eCnFK0vBOFgQC24P2QZnUiZkDlYKBqEpK1JJNQKl0bwhSnyQcTeXxR0MDFn1Js4F3MrdtrwV0dLSqCV
Qqw/jF32XJMpSCfkGTK6uUlUDhrqQokkx0kB1j6xT9HJwaVStauj7dFWcLnn3Iq8ST6ppjwCoSe+CpdZkvPS
mnAXk85sNArBqAMB7X+1PafC3P+kmpM6aEcHSBl9VSum9Pk9S55y93b7jIW3eue35Kx3R1iAmgHJjqpgo
H0/hRStZNdYzhg4aOHDao3jeODXXOy+uCdjpUQ68JKpgFuebYbCIv1LVdcy2m65El2jKyKV4wCZZMAGc
ssUk8pt0DY3bxdwum775YccoiQG64JHpTeYiHszAnPTpZ3XMkzophmCOAx0uaOS15fz1cmAa7VlDkx7/fh
B07z6l1+HG2Ers95mj97JpwOqlCwOfk5Xz0MNczUg+G3+6ySP0jq60uBOwSlW20pZDykvOcjLHizjuaw8uO
vn1W8/V131l31Ro6undZqQc2VIKVaxlOUcpPqt6Mu+86W8mBVUbzTtNGTyXARMAwYEzmZy5Z2vJkP55
MBU0uynMttZUlywLGlREPZmE4uGsCpsnsPEgEAEBUdghjz2uOodbamVLyPDt5LzmLFZudli58zglSjIBgBs
qkkSIJ5PDDDHRvJxbMYGCcZeXvI8N4Yldz5fjt7ky8pLnQR+rDVz+EPPVhxjau3tSltTLbpQ0e6lOMd1E5o4
SMuOlrHDQrWKhynQt2QovboB9StMW9g5ZkRHPW3ptPd3spwcI2O5lNpuCWWnlZSukTMxO6PNiGdFsNf
UIRAAgI47AHVhaWR1dzTHZMfsa0qQO+ascIhc+c4qnCfOs807nWzPhPDpDWGGGruSswvBMmZaD6HN6
Vj3ebz7uNrgR5cEOUy0fpMrtw2c+qzrK3ippvFCW39+QFZTllwzy1nLiLM1DVOVOPlslbiQiSgTu/ozOYzPn
Ma2rNQ3s4nPPnPJ7OVTcSmTLDLNLa8ZCdOzBJLDEWLatWZRRCMUQ4a4hERERxGzMe95fnvMVsN1L
oisV0qAfu0J9QTCo3KIT1MrPp0mqCOvG1goqJKVmHGuGjTg/dU2fARHCy/wBunV6ZNojQ1YbCOc375fkr
QKMTlzcieklznZZoNna4j58rQBQmRy5c70+Wj9dmmJnr86ec1Bs73Ltt33svuVahU35XobLS2d3SlRgvuftslJw
nXKDwOKbeeu1K92wmiuG73WkPLf3qsKwd2jKWoAzA+lI45Tajk95ONRxy4952RlcfovfDm4+5xW2dS71
N5NEoGtXV0it9Rk67Y5zU8+u0RKK4DTxXUDakkuM2aNJeYb4MHSmJi+AgOpVLEgDAIogHV9Phgy2W
6XH9F6Z1Pq7vd7/Ha4cpBk/Twb8MqM2TLHYP11r+XHit2WjapnWCmobU5Cw4iUTgWCCHACDmMzOW
YEG3GK1ypacG4WlsmnDDkLnEDEqyI1EyM5zEyMguYMpp4sfITjEk4nny58gcl4jPJqBM1nhQ1gOvrceKFL
Z6vB3rrzF7BUbivearm/65rDIIrBFpHKhLALc9CSFg0SNqxZKwIpgE9JHCZMP7zw2YYYC6XMl7wYN53dn
Lh8WPN3LeBmZObvNUeUld/i4/p3uDt8dpS22HlodebxvNghDmCCnFGOMj8uM4I4HOLNNvPtshpDiQMiq
XBmUxgMR83PidY4C2wNU72d56uFM6cUdq5Xeo9RaU0olIxSmFPHOslZ7WYhZGQeDaQUb6VmKcJLRr
WEW+kY44JQjgOA2vGjd7a8pTmjL5u+0+rbUJm0cqLprh9S1IXQks93cJkom2lg0qJR3ETek0IoTTlfAQxzMh
jjbUQxL9XBvOny+b/NQ5/Ht7lqklnsxPlp0EcyOAA6btwzf4RHu+S0BFPStqDYYJpgoL3eD9kCgoLJzkz3tMj
xkWbvRqoq6A1DT0VQM4wucwACkgR8XGRbkg+Ft0KBXm7w919TcC7d1rS+aNLTqTSyS4ldhK4Jh1cSSR
rPCaaqAJAQAmmnThxQAduAiHHalUVvJ3grszqXHvd7rC+qNvFyoxhuL7mYqnCmKiw3zaoTWDSWcNCR
EMx04UKKADxZmHNbDcP1ez4Aw73NaWmRdM9Pht8PPh3fCGFpzjFO6l1SqYHfhIdlsd8JjAFGIOASRPPI
i3LGKitYebbQ7UJFO+XmCARuioDeBPeHyzxyyzgxnWDqooKh4+qqZwwfVVg+oKiooGJuXPHFBXNGzisq
G/r5QPGzahyarUQxM6b0v1eS5tfdwH8Vpmd6WX6TH5cR1bfj8FqVMwwj38fEI8X49Xe2YWbddDaMLaFp8
Enny6dNR64eoqZbjzjq0rcU4Sc0gGTHEqM59J56W9y5ke938yPwcnxB3NQjx2gzJu+1+r8+bDi7u23iGL1Yd7
4vKPg7liXDjFHjs+MfJjavUsK4LH8Hz+dr+FrtKEJUFYHZyyLYHL9LL5Xvxdtehnv+Lqs/3Uix+Ai77Z9s3e1
ZL7DD/2rMSfQz//ABdVi+6mWPwGUAs+1b+OiCYBxyQD4Bx72FuK3oQbyryTAFe+fHfKBH8X265W9M3
MUque5wDn+TqBSgfm/rdLf2zw4jraKudqjf2Ef/uhsw99E7BGNLqPhBHvIxvRo3rerD8pO8Fr1d8MNnwg/DX
h62HOTIY+GIbMXPRJreW3azaGNtvp89WW1e9W3ipBOKShzgyY6Bl4CHew8W+wHfDiOyAePDGdsogu7
T3A3P5696BgAfNisT3jzPT2gWl1LiWaarecMNN0+/KjnOFJlEc4MzJB08GcaG23O7FxNbbbLKiqtrBrNSCcT
mmp8+cY+Dm+W2XXI4Eqk6Ofp0wHDpJ1LErMKl1QT5po8Rzb6bZrI/aP32cG11cfWcOutzuBZRKXo6kwK
eny6w5FgrmFRqjp83GQcL6s7YbHN/qV99nDhg6v/E/EVTXIwTlzJkccmDIweujL8XGGHP4ue3tCuu1NM3C
Ak1BH57TxhMxx5/bGgstKvl5FVWU6UXRTL3tCyileS5WvZd6rEDetzPcI4zORtj2cJ/3Yc5eyjXF5/EGOy0h
MmHB+nFDk7KNau4Oz4/ivmcT/ALTk8GI4Y9/w81qVMT98PqOPHi5ObG2j1d1LCsSkpVwgkes6H78tbbtSp
bcU2lKWwUxkiENgZCG28wj1GRl6rVHfype8nH1DPJhrCV1w6Rm4FR7vV2Hwa9tvGTOTIoIJZxQjjmTclK
6qNY8fgHDiw1Wyi23M52eTeCa3j8sgTqA0jDIdsualpZ4FJrnVRHchxKKG1oip6F6+N5JUNINzRar1HojS2h1
JUG2b6RttKpu1zN4R7Jpc/o4+YRqONdQlZeQ66gE8c7dBsp9OtSnedlFBW99XVoFIw7aW15N1b9yFJS2hvN
9ZIVutIkZYifEDPxts6izd9FiQha6xxSaenpwiC7WOEBtoqEw3njW7EIa75Scwaa6JZq7/AE7jpyWOHIKwVIS
08/UsxnRrLslnnOrElh7MCS44upHA7f2qzBIDaqBbVcM/H6ZOfwo0PwY2vNYOKTiVlJeWzhxVWFg+YVF
RQOTcvPOKBw2Bw2aOd3DbsHl5KfAU3uHpB1eY93xWg1dNv3A22ElkaNAjXLU6+OX3Wvbh2f8AQKd9
99TLtfWEO1dSVEFbpAndiDu0I0bQFHBGRNrfwP8Auw5ByBnRrZ3/ACcW23rfH/dhj+Fm7XFm/wDc/Pw29
ZpN8wtE/J36KfP8LXvoSRnhOWfyfD7x52tvq33ac/hhryW2XIwnKa3dzilGcNynbXhU0Ml9VGsuTpuzzRM4r
Gv/AMonUJRPH/xbP42xux2Sqv54NxkoknfqroWk9GK7Ok54b7KN/WKdqUPKAWv+vTkSnVUAyTasY8B
mOnp9PmHLH6M32eVzPSn284j2duD91VjZxWsKW7UsU9U+AkKP5pMiYykg5ZnPhbXb0ohX3jd90lCi0FJ
vG8EBJIeSlYXSJJGHChdbC1okgtIcGiATrxvDnqM8UP4Sa5fLq2W+5I77tUPvhry2zBTKjlTq0uqNkUlYriqK
75DecrqmNxqkQOKkpstNONOB0rYFRwASaAjlzJ1ThDXHHFDBDjEIY48ll8tLgnQenkzPWpng4+b8W20B
N3pndkIJgHEVCQDplrqCBnBII6W2NNIkYsSSVwMJwxgGUZRnpA04Wo8WfzJkccZ9QnRh+mmjXL56vB
hbzvTnuw//AAsz5LV3M5v1Hj+Wxmc36jx/LZwXcZHxSOHzgT//AEybL9ETxQr+TP8AWtmmnMsym0Hrwt
zjRyTphUpewyihMmms3J6YXjjkN9/MW9zDt4ra8TJZn08vPDk6DK4+umuneXn2c/PtEoFY0e623i2W6c+K0
uBUml+PR7DZiOTKGuP6fdhvDn2W17zOb9R4/ltPq7uDaKJO7SS5mvvD4vSMoIPkPrtrlwUm8fvmoLavj72e
cRAzwU+6pUNSRoMCnJAEYymDEmg4G/dih/Cjf+rYwN+7FD+FG/8AVtcWZxfU/B5LGZxfU/B5LQvQE/o
fxh91ti9En5h/iH77W/1b7tUP4Ya8lthaG54qNe8C1ZiqckwKlID69Kl50awnH2evI6xmuvizEob57YazOL6n4PJ
bYC62XylZURAjJ5/JeiC+GRmcz6MYeDNWEcp38+NlP4HzAFplFQhNWhPdIcGuUJy8z9gOcG1DtLd83HV
LCFKcpm01CQEEErpKhh0mfm491E54ZnMi2rm+Ne+Bv+EGv9W3rLGvdx3+FmrXHo/J5zBOgMQTpfSv86
6rA4HyeILeczi+p+DyWiLu1KS7KUDAfOT4Ze364u26dKm0qSgqSUJKVYT3pA6mONrcyhz3wO/wkzb7vz
HvgY/hZry2r2ZzfqPH8tomaTfMLH5NR9FPkLOikQY7i5P6Ns1XclSBVXnDSJbVDElBrQgi0ipgwaNZBNfH
ZjIVMMdunChRP/cpXP4a7YFUk9YR1I+lKU5QJqSWfMED5MwaNZeSoEzWZmyvhHX4xtWC8syTMSTha
ZMkGSc3Oipgv6/KME/prkHz2cezldCaO4JzbrloHSROtDNUNKSi5/RUhtVobeZo7sVOoiPVvV2aPDg+o9teG
GvC1gm7g/SYQhONjjM4tJjl5c4k21dV3/k7aAAtq9Hv1CGNy0AopvGkaDrbyxiSEJepm8CyT3ixMkrgahZU/v
ezFDHDbnRrDD4MMOa0bfnPdZv+Em/JatgTGEPUBhz2M0DzCG2GaFKdUJPH5Q6SI+3TLxtZP0AAUpSF
FKBCihO8wnKQRli4j4reAZTxFqJ1Z7qUf4UZtlqkb8LN04qtJ7TlQ5TGoEoujO0vINGp59HMbUl5pAe/jdPdc
P21Ss/SPbMbWBERwDu+Dyd6xmUPL8Nrigptw5jlJTOaZAEZcczlJ4Z9LalfNyUVdSv07iQSvA604VEliobjd
utjACnd5YUgjUZ2uSpDDUqcuIWqcPrBk+XlZ/NV5Z/LtxyI5zqxprzUN49olBDAoodcQw0rr4tVnyc8h+nDm
OIfTRrzw27PAHHs+x5cFZmWWpEpRy46hNOUoH6Nqhib09fT8M8VqSmzYYAGkeq3BT0dnCrP0ja5La/Q
k8lMjkzvSTpc3JTZf0fn8+TuDhshupKd2+yprdOZ4gpOR4+J65ZjTO2hUtVUAO0lYB6VSd4OlJ+PpxA3pGH
uCNQCrxNpAuYycwtGfOKEBbOi8qbm6gMidm+3qTPfp3AA8HdtOS88EfSGTm8+2jXJzDy6+Tv2vlnutwsc
wumWwpF02c6Ga6WGszI0tBVc8a7wK6HcKX16IqQktIkfbBO66pXtMrJdqJLLQQbfPu/APLawp7uxuTulAZ
d4lsDQRnj1z06dLPqcaholTa2VnvLSVFtGnFaEyPUPHib8p6+DLZhPoLhLHHIw3Jm8pxtuM+akT+o+xF5vG/
aV1JvtSoY/tQsdZ1LG1YeLCnNeEgsI68YcjIcHTWk5S8o1IFT91pSsT2Irqbo5ppZvqOvVpdH0oj6LVbY9LyY
MfV6sdfi1au5568MqMN4cF4T6ItkOErDcmQlOhrzDWQy2Z9iLzeNj2ldSdtSXBrx7ULGlEdSVEq26XddwqE
7pe5cUB8suJBEQJjnnGvG2rXjSroaly9LupGXXagYqykpqfeKfQIGJDZUncVZ1xI3raZ+McRbHsvLD6s0Y++
mg8/k8Gzl3k0cOLDtMnzhg4ZmC38qYOGjU+f1GVOEyfVZ3HYRKFNdsYvRjwNeWlLCOc4SMlyTTE1rvC
XKyGeZnmedoLiKe0rqbvts3/r0FdH0ojqSWq2ydd1h66OoPUdp8NePuzz1eLbbcblo9xXUGGCcun+SZEcddOf
lbUdt6qjrNkK19hSEpPoONBWN60fS6MYHG8il4H9jMccxqd4UOLF1Ug1en+aTumD3ML2FCRx249/Zx426
H1y72Fp/2HyW51TYNzpj6pSWma5Mu8bdMmyv5V9Fh8x17bdFW5d7C0/7D5LeSvhNrC9vKBQj/ABfYEa/
ma2v8PlFv+DPGM9g7F2QzstWtlRP92Kp+SMP52ju4hMTqOec9Lb5WB2DhyWLFvOVut2TIv2FZxhDnZG
Df6sO7q+Xk+TmTGtzB3QmFlpDUl3XHNCfLEklMVJw1Pu/iSmaILFChoCow1eCEcc0wDPwwHkh2B1sak
UrSX8XCQfk7+DXiAfDq18+Oq2vEy5myJkW/EnI5u9x44eH4bS6atfpce7UBjyVAgkZZHXgPHrlaBWXdTX
gplVUkrDD4fQAcMEaAcMs8yCDiMjS3JlWNyD3SZVOzzPzMB+TJmapRcatUH6TswwxqmG3uWlo9x73Sk
YIJEm7IoS5MHrUvotUHwDu4VU5MNmNus/8AMYMn3vL+EbHzGDJ97y/hGzZqF6p7p5zM+OnvNpYbAE
ZQOEcOWv2cbclUdxw3SnKQR/MyKHSuIKq0I293op+eGq14ENyS3RwvK3hm68p7/AJWJeqF37k/8qYDyY
jhzBrt1evmMGT73l/CNj5jBk+95fwjZ1mvqWVhSFgRwCQPtMWQumYcThUlR/hGOHCOnPjblLw7k9ujMu
WMMm6yqenmz8r+Wrd+148WuqeoAHbjgGocBHELRw3J3dEMYBjuurwQy5uV3suqt3bHXxaqpD3do+Tqw
/MYMn3vL+EbHzGDJ97y/hG0sX5eCVSHQBwGEGNOPq5Wj/kyiIAU1iI44iDlHTp99uU0X3KLdJZIRQ/M1
LYQdICXjU+78OGGO38uD9Fjq28+Fp8xuVe6KKcjIK91NTMzsQmSlEvU+79IVJU/Ntud9FPEQ2DrABEOL
HVbqrfMYMn3vL+EbHzGDJ97y/hG2RfldhhS0qM6xHLhny8tOdkG6aLFiS2U9MRPKc8hnHLjykHlYltyx3R
4uemxTbsy6pEpMWBQxPqfQGQdjDArhIM5nV/MN7mMMOB8jvY8YocYdUW8uT8jA3QTGCKO625Zs6
WOV11Ku7yC+PKOFXxzLHXq7a/trbqVfMYMn3vL+EbHzGDJ97y/hG01rau9mPzbqMvpoC+Q49BHLTLK
0Z24LtdViLUSZiT05FPK3LXl7mHugmsZl1pzBBlQnSgkVKu7SMlybKv4B3BwDXrtViu5pboHIhGZ8y46An
hNyoQS6n0CCVEGdCOJkQrWJ06GwMIooR5NWI26iXzGDJ97y/hGx8xgyfe8v4RtIb20vtpeJDyAOKQgQdP
rjym0NzZG5HZx05M/pq+/yty6Z25mX/8ADpd1xxZTKeuQVKu9hhrw1lSlaoAEecBENW20eXuaF/uGXDBH
dbdsUGoJksalXd8j3sKvjxah2bLdQ/5jBk+95fwjY+YwZPveX8I2d/V1ffOm4fsCenXjn59LNfqLuLDG5fB5+k
OewTpyH125cs7cyL/XpMjdTckEvHpsvon0C/gwflvY+EMdvNaDHuZG6BRTcpBdackA49KiCp9A8eLDWN
a8OMpjrx1DzY9SD5jBk+95fwjY+YwZPveX8I2ZO2l9mO/TfzdPTr4+fQWW3shc7fzagzE/HuDSI4nl75zy2D
W5h7oNGXycu7C5ZsYTspKGOpVAcMA+lsIq2KA4DxYwgOrYG23mRuYm6DQBHDMusuCVK15IIqoXe
BGTt+lIavJ4bAKbRDWJ7UOve9Sn5jBk+95fwjY+YwZPveX8I2Qdr73KsW8RP+qPu+767SE7M3WlOHdKjL
56+Bn6WuvnpbllTdy03QMtNmRJ919yQyJgYzSkdSru4F/VZ3nABFV5RHHPcIscN7vf0W+9LaPI3MHdB5eI
xXWnMABN6UIVQoBPx48De+rAGAgR1YiGGIbdg26l3zGDJ97y/hGx8xgyfe8v4RslO1t7pc3iVU6VfospHX
gYmRrFlnZq6iMKm31JiIU+o8BxiefjbmEsa4JunlMnMmPOndBqgMl2pEUUKY4G7V6gSUqkQAqbJgXiCCr
0Wep8e+wVE4/vk1VGGIIoYQGEYlxLv14XdKkMmRQrx9xRyPQScIS5r/p1VC7clOM7IEubhKQKzTPVsT
G8ePgdErGKinKjXh3sMQaLGMYYYnmXzGDJ97y/hGx8xgyfe8v4RtT3vXrvxvd3iyy4cvj0NpRVfy4GKOhH
22uLnZNxPb673XWx+0KcWulOmrClYeZ142a2nbwVXTcveQXHb1cPH01xXLubkva+IeS0GXXmrcuKEQu
O3pN4E3KzQFxXMsR5vzYGGGHLh5XTHzGDJ97y/hGx8xgyfe8v4Rtqv6n7u/av+JfT9LofPpba/wBVd74cO
+TrM4E+wQYHrnrZrXKr9VaXv9/cXvVxwYfqjuXjht2/8LQQ7+vltbTtvDXjJKEchYtwi8CeXxLTwISHPUC6
KhpYGBDEoJw2j3l3GewDYOCdEOI44CAb6zrn5jBk+95fwjY+YwZPveX8I2U3cV3NqCtzMRliUJ01lR1iyX
Nqr5cQUGoABynADwjodAONuanX26TuoF4yoKlUJ/3ZnNEfMSs1S0cvVSgE9KQk/HqUqUzyrwjqx7vJjjjbA
Zzcxt0HMenk3VnNLw/TKoXf8B5/+ODHyj3cbdSj5jBk+95fwjY+YwZPveX8I231nam8qWlaoqVFIzSsRuWx
TpOCBriBSSfULc+f2eu+rqlV1Wlb1WTIdLixh0MYcRHA6RNuWaT3L3dCysnIx3XHHFjhlZg1Lu/6/BWAcB
wG07+Ri7oJ0sYLrLmg/wDSfd/4v/TBq1jhh3rdSX5jBk+95fwjY+YwZPveX8I2cb2vvltOEPJPXCBxB68uBGe
dm3Nl7pcVJZPDLErhHGegty3/AMjL3QT0wfMtOYf/AEn3f+YP14OTXbyG5k7oJ+husubbx1Qu/wDZH8cG
OGIj4+W3Ui+YwZPveX8I2PmMGT73l/CNnP1Z3zEb1P8AFHTp0985R+pO5v2g/wAdXTr0Htty3odzH3QS
WIx/MtuWPDZ+Whd36V3MKvjz7cOPXjaSmbmFug/pt5dac236JVC7/wAevHAawcWOPlwt1LvmMGT73l/C
Nj5jBk+95fwjZP6sL4iN6mZmcI4RGUdOfibLRsvdCQU7hRSdRjUMsspnkIJi3MMT9zqv+lk+SWOXVnZHNl
8cupV3jNx268Oi8GPdEA7nJNRbnXf0i/8AqrvDb+uVd5D/APjWPiw48dtunT8xgyfe8v4RsfMYMn3vL+EbK/
VpfmEJ34gfop5ADhPAcelqZXZxsuXN56NUAnh6U7rMnMEeAy08rcxz8jwv6ZPJ/MrvHb+uTd52Yf8Alr8w4
7SEW5x399vzK7rx/wDKVd5+KteI26eXzGDJ97y/hGx8xgyfe8v4Rshe198r/Zkj+Ck8v0RxE8ullN9nmzTRlDF
QPCqd+/W3MH/I37/X7Ft2fxlXef6a7fPyOO/z+xcdf8ZF3n+mq3T5+YwZPveX8I2PmMGT73l/CNmv1VXx+3
j+Ijpxw9PeTZ/9Qmzw/YH5H+kOdOvQ+fSzXn0P9d3rVd7Z1Q2/Wpgm6fOF1V8UXqjIh9dZzinT2wcplSJolF
U0bZrqcaCT69NVwdQRKQK3UWGGrW9UQR60ktWOEqHwCA48uIatfc79tbmTdnbDPUID5MtLgjl6hHZ3
w8/DbaQqXgLyJcmHZL1d8B4+95hbX3XC86+6sSX39/E/JOUieMkHMQIOltrYp0U7KGW+6G2GGEkcEsJw
ggE8R1y5m1NXu1hsQ2ZAMO8I+WzGX0SIqijM+ipvIGDUkbzBZPNFyaqZQ55tPWLvF4xINldLE+uIkVEib
NBhD6ZVSh0TrABs+ZXBxTDg/wByH4QsxT9EuewOi/3USN+Am8DbY9h0g7Y7MDlf91J8d9W04/4d6D6i
ONkVqUqoqtC++2umLO70iRGKc8yDEQB1s1TmKjHD1dMQH/0gr4+HqDzx57SExYYer8q7uflguj+Yjy89p
D0mTnQBJlx7/wBamTM66Tq+lPPlxt4lpc4xFHvIN/jKGbk/rf5OfbxctvoFWXA25mQsZcjn/wAQGftkc8tRu67
HH3Wi36YgMxuQH3i2gZat4gDl4cRafUFSmMw4ZjTaSnICGV6llqFS1+eeAvx52bJENnctITFSnsuXHH0Jcp
k5Xrcuozoy+r+8eTva+QNcaFNHDeYbzZ3NfmHH4rVVPb6qvHEdvI5AwqqRs+XS0FKTyuXPHFBYNdSFS
nu08onuXnHmtpd4XIEKwhDijzgjw46aceB4W6RdGzyEIdrHUOJpmBLzqwpGGAmSEkkk8dRPrtlFp0vp0rV
APt5VajXMslnIye8qg1EZ9WnQ42sjtc4lo6wb0Sb0Gm566s+VijP4P7eiB1nD31C1aqVUY1Ql4nOk0c0U1Wul
l2uw23LqM6JEhBa6PjmhXsDs5RxNqCsoD21VTh9X2WvypExNZrfk0QZ5wufJpagXWaoOhKm5eQ9qgEyp
wnosob+nmNTvPDbeSQ9tVXTzu9sku2B9D+n9Rxd/w7MOfbxW1W8LobaZ9HRjxuf3w6ARvtPmj5IyiZM23
bZnZZy86hN6VSbwLTiVm6W3KmrQktLje1ThL0NrPyEAglDfcBIM2kNIU9/Wlh/jGdH8xsAoMD9ajEeaozo/
mI2qWhv7SX/6liFJ4wg5sR8/gC1Am5AleNLbg6Rlw6+H26G3RW9mEqyTjXp/ldWPoznvTB09ZM62kwUaej
/zS78B5Kiuj+YeXZaPn1Pf1oh/jFdX8ytN6LH9L/8A0UVo0tHnTpkEmTJmTZxibkpUuXK6fOMY+LVyfBjZx
NyqMGHNdI4ZcjPH34Or2VaabceeVXoYb1cNZV96ADEb4RykEjIdLbD0rcDSY9K3tVEzTcxJjT5qhTSl6eZ
qM6J8iS6KkJeFQl5J6hwInk5jlO2G0FVZQecLa2S1Cnv60XgqM6PF1D4R+W2w9dCclvmGlRtNjlziFI0bMF2
YX9YOVQcmZrFQzWsPa49mjP4+tTbtgTRfN/8Ao/ktPrLnaShlhCXIbAxkAws5cOHrxdYtS3Fsk3UCrvZ1N4
72tf3jazV1n63u7CEUbYl7vDd5SMMKW4sDv5VBvPRBaajplqsVwNVZjIn0vSjXrI/G6q6HVypxHVksVZF0a
oCRUSJs2nqyeOIKyUc1hhahicp7LGCCCj4QQbcn0S3T/Mvhx73HPaKi+omeK33RYfUB4AtBFythWLC5OU
93wJ4+PuTa/GyDeR31Vw1vCrnhH7L9vLnlJ59T79Z8f4yXP/MbGfU9D/miGPu1LdA//IhgHjtOaKDlj8AeW3i
JL3sMfpJnHr5BHaOHPiFlpuUFbSUpcVjgzBEacJz15jLWLYVsigIUoGvgJJzrawAwB/ntMj/aALZyq0cYCPT
O7w251JZfS2G4HvNl9EF0dJ4YPJYzTXmPVvULeKceOrXiNsIHImSnnDJA5RzImSc3JTS41QdE8JPJ2ER0f
s5dls5XiE7NX0jtuCdnMlj00pe0tnrBgmw0dYVivF7eKxvitgoEn6iWMEHnt8PH39dplZdTa6nuJcWmMgE5I0
mDOfIR1tTbN7HoVdNK/vKjDVLVVqX+UauQKt4OhsjeSd3EYj8r6KbQc+YH60EP8Zrp/mNvOkKe/rR/+8p
0fzG03osPqA8AWBS97+mB3sPgxHxWifkVEZsr05Hp7+fW17+pJM/Jrzn+7KzP/wDa9BaWzxgQ7zf0fGDKd
NlfljPMcsPJ2Dj37X/Sd2U/a9UadOEKV5mCO92ufzyXUZ0T8zLk1QmJs32D7hw89tBVDi8uF0Emtraoqk2mg
i3GwXUDRqfIQW+TVDiwUQUnX1Eh58rqyiKfjhpU4oWomjY5fTJHqpXTpQBz4+Dn4vDZyluYJW0otuS2
OMjFy45cM84y5G0Cs2MFRQ1jS03hhqKZ9kfr2rOAuCcUb0ThjQFM6SBna86qE6dNuplQm9JpFlJKO93QlS
pgVGdEjLlyaocJlDXYPetY+e08/WfD+Mx0fzG2wF5hPjPVkcLhjkyy8D4RmO/JUsv6x8+DNbax3dZ82b7/AH
8MDaL/APC8PyWXU3MgvOENOALjIcBlqePr+oEWh3Fs0h+6LrdBr1LLTS3Aa2s+WtoKW3Id/Y1DATqdY
B7o+zlCmORJwFqMmJM6WV6vmGKquifInGM6OYGinWPqMjmOae+n0+H7VBLZ8wP1oIf4zXT/ADG0xo
v/AMLw/JadlpZOYck5aAwWTc6LjNll5oTz0lOzrqvNM97NPCQs0LnayGFwnLgrM5denvJta/qUbn5N5eHpd
YR83/PdPeLUzPqe/rQf+810fzG22N3cnTGrjbe1DXCw5bYRy8rovozgMPd5KshtqDPAmjuzqQkR/wCUTVN6
PSU8e2jqKNJItrCYSy2cGYCecRk86M5iBwMge0dnXUmd5ltPZjx+Y7RXYyEBUjW05B69wIZ5XKa+xztR2
3nZXHHZ1IUxthdAmiacWUuQ4R3SDlIHHnlGkCPGLnZrsooNt9q9jdlrxcrqWlvva247tfqqVxSatFNWXkxTr
S26IUVbh55kqBSSFSIjPLCe0aOtKZOkMSj7SLk5czEqsVFTy1THjPANXVZtzgLeI4iPYDebKVCABttcagrk
VU+fVVZj0qUVRUNGD6monKT04nHjp85FnZs4aNC1QGI7iGsQAcMB5BtQYhAJUMAw+mxGIBx2AI8n
Pr22VQuC3SQvXXeL9Ca06aJ1QK6NJu0TMUZmHFMkiHEQ4svRe4UmUs8trCcgkYj7dSZ2EZ+KUEcRPe
CMYRwQjCrFUV30wqngd3vmGJxAEh15LWPKTl8oA/K0kDO33A2p7H/gz9iOw1Jet89lmyVRcl21+zV2Vlb
eN13bWVjDu0F6UN0+m31eN7pbdVR0Lle1V1rr9SpSKRDy0MuKQltSX4mEAP8Am4pH3qSU5/2Wt8zlC/
W5pF/FBTj/AGV5vPELLcvnc0XBT673ctp1VaniXSq8DXC+Idpo5ngUWkZxKg09Xy5+ajRGTyKsqKGciISJ
U06lJ0UwVGESYYS4Y8oNrnbMvc/6xXnlzc9kS6QmMRvHV53UXp9eYTni4TtZZFS2cRWS8t9uUubkQJauj
rznb5wJCNNnzEoSBhNinSslMjRkqp/L92nEaanfqWmVOmoW2tsFllqBvVJKxJVMkSABGZJi3HqnbH4KVV
T1lbs18HzZTa67rob2ivK/bwuTZjYxdJdWzWzd5quuo2g31TWU6bwp6x5mrqKGju30u8H6OjqnTTIWlDbqF
BZSSSZksbJsKlJQ4SnFjJU0XpLTiROJmCg52UNkzQNURJnNQiMQAOoNQCFphRWiayon1ZWZFKT6qoG
zJ4+onKTU4nzjigbNZ4aNG4uCoYHcQ28WOOA8a/Nyy6AmqVz9/ulIuQ07vk14Zt7N5UiXU10P+GnOiGa3
G+nQH1QqsqqmVIHgT3LDLIAmQ4BgqiIBimxiPgtcloI7d0BvfXeae0sSpIIVzN1Oto01cC8fmN+mt4c632Scl
piA8VwyRzpGR19fkzE5dNH4G7BEeUoJISktN3kAnam70OrpiipQzTJxGXUnEAlpXeAMtn4wfLjMDMAg21
5/b74HrN/bZ0VT8HjZFTexdNeb1beTOy+xD4qqS6au5KKpSqgbrlXhRMuKvlDtJVV9NTsVbdLUbkrU2U2b
9ibRA2U8pGIa8B6E1Nwxw5A4KjbJ9P6QVFqxIPGKW3cW9UMumqqKgqUxnXfmS5AT1N0AaFGlqgJLJU
BJyjcKZPGbGpQgkSgLwjMGDEN8qNdn3N2o9Ma6KDcve0cSjzQc92qvr2Yh6W4EV3NNRdbISEifLMSFpq
rKgSgWkOYdmHYCp9QhDemwmSohGARGtUuu0pi3Qrc73Swl5eoQVqOwr0j7vmVqZzmcjbNzaFUhqOlyF
JSc51CVYyp2IG1NFrNcqMM+I6oq5SbAAS5MYQu1G0tJIRTrQUQCp5KllMfGZDvYiQGpgIGpiCLWW29/
fBKu5qqb2P7J+ya9HIu4tbSObGbNX5ssFVdybU368wW6GoYrFVDLWx953ahmnacfVez9FT7k43S2jEeyCSf
UEtRpvS4ippxs0QUE4zSSnMgwSPkjOamSpr51RxFPPE4tQB+h59VGjYtHX9PBNdzAa7UUzssSiY82PLM
MeUSWjQAJUy7EdFiFBWWrnow6WEglpKolpe+VgVhGGJKVFEd1LpnRyk96ya26CtAuyKYKNJqVu1BQ
C8J+AIRdDYlKcRo3CcNnjkJ47BPKgp9cBEIoYQHfxjvxTf3ogADsxAdXNr+LHVt+K/uq9Kh+kp7wp6h5lt7
MoKiSmAMiSRPlz4zPUab4N/wau3fsZu2+2Ox7ZrZhvbDZFq8Ketuq4LuuPaG6lPs7xC2ai7SXaerbVEo9MeZ
cEpWFjO2s6a9ESmKw8Keu+kWfokxUMNyoLLMVBXu2DbNHCelG+aEjgiupu9V8E3Br7MxWNKo6kqJVs
osVvt5FciwfZMBcyxnAVT1BrrctUNHjxwt1ZnaW4Uk6HzsOpu9r1Zv9xXR1ZUR1JLVbYxvQbyXXZ4GY5
MufGoIzHPmspnfTlBYpy2zhs11GHZ2fdcOTDwiXd4sVR1CGoes//wA55bej9n3l1IuerIU2p+nD2CCoiKQZY
oEyZgwPCIt+TbtZ2SZ2ce2spKV5wmjvZ27qoEQirTQXq0wmoS3iIp3lhkErBcgqjvGDbbhof8YNLfug7on+lx
Re3RhuX+wsh9h8ludG0fZ/Sz7oi6N/pcUWt0XLl3sLT/sPkt49+EiFfq5ocRMC4KfjMb6tvTPrhy01nhOW19kiU
/qarM4H5RcjjrRXdllHLK2+VixYt57t1KxYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFi
xYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFix
YsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFi1CXO1hwP7iI//c4/DZjf6I6Q5zmbNC0QsoN9LnHL0SdklF0rBZuohcCd
Abxh3fGlc51uTxESm9GKL0ulIiMO2KGz5BdhwTTnNJi8Yw+fesxh9EnS9+zaIwB+ymTtvPQK8DiPhAOTmt
s+wyo2w2aXp/d+5CPXXUUcOueX32y3TKq3fRUky/UU9OnKfzwAxASJKZ+TqecCLNskW7utqqgSIdFK7u
mxmPbFYrwwyKVJHNc86sN58OZdiY29yaELEzeflhUGgDlmVuYeIc3Z3etjGST/ALTl8GOvx+DntPyyf9pvx
8Id/X59/V9E3nK9SsIrExlmWhw597kPq1m3U7l7Pa/AlCagBYjFhpCvDmDJO9E9Zj1Z2yjBQNVmS44+iRQf
LS5vSi/RpYfTtXVfVYntfPz8XHbNjbomsUra05ycPKJlqovhLyTHmGKyM2RwOp+sFczVqjlDefdvHmRztvtP
3qStPLHtk17Yfpyy0czIVX+9iec09Y80vn6eE3IT348DnVjepykmx98c00g7FAB61NUmfV+3ApdrbcS0tvBwK
rncM6WbW1w1nR+ZLlZuRk/SZRLSSn0khpxEoUT0lPwxSksmQ7lqNxNTUvwK1ETOLcCeHDeaQNMwRH
DXcaPYG+L6rzdCKxK6GjwJvR5imlp19cFqmbUl0JU8kDHUJCviUcVK7trkl3f1vJ+kqFQOCDUAfl3MPue7
ubvhzWjfM/rX64lBv47WH/PrWHCT5OLv+MNfwWmZJeOXMkzpOUgnQTcrKmy/oJjz5/BttU1V2OrWVem
oPT0caZZn43oc+lu2Xd2e38lBaNW2lmA2htFDh3dOIAaQQ93ZjMgZ8ja84bvi2P8Azi0D5cOjmw/58PjC1bS7
sD2WC62cR3VRhVJtdGBxuMwnVkYc+Qgt/SpNH08rdXdREdOqySn6Q1hpU6QDitjfMZhiZOjjx38zps2YY
m+vatXex2bNuFvcJPe+o9JlA6aEqb5+P5LVf5Lc/fAfzQ9P877+s22mm7OtolpCkVVOgZZfkmeQ19JHDWNJ
87w6AK3D/wA4VA9fLW5h/GeDzC2WqP0JPt9wHKkKr3oOcTaZEAcZCX0ZGHPInHwc6jp6lq3V3URHhV
mih+5SOf1W12zKD6uXvOTz1c3nhbL74SoGXT9jU8jgyKw4JRerT3l/R5RhYK5nT1BN8XW5jmzbg2dtXh3b
YFAtC2kCukuHvRTQW/k8N6Z8cutqq/uz6/VLu+5EVhL96VDje7FFBap6ZkP1VUYeOJptKmkDRKlvNpxA
m1BioWvGJ05SP1Lu/qR9QmqE4+ButzNy84wc9tDZvPsM+E8aN82lSewbSPQAXP1wqBfx3sP+fWszNJXm
FvIk4IdfS+98dnjdzpViNVMaD0blz+M8eumdtmZ7L7/YQ001VBDLYDeD8nAywjDuWz+uMt3zAz5CDa+Og
CufrhUH/jtYn89t56AC3+uHQP8AjuYX8/tZuYwcnweW0LNYOWDz79k/kxz91/8AhR0/znT2+Mvf82u0k/32x
H+yhMfznx9zlfPQEW/1wqC/x2sL+e2vwvdQE0j05OkK7XbF1xvd2Hm6sU6S6tt4XQypBRVSSaUpKpo7FoJa
ieOdGoktPb6ipqYglQ6VijEIwgwhmkHJK8PyWytQdHIHKxU9z+PIk0dZMOhQmY/S7PSzjwDkH2pDv42aeo
3WQHvTSncHNPowIUcgATvMgNcoMjkCDR7Q9nl/Xdc9bXm8FIZpaJysn0GA62204paZ9IOCFoQjKZxA9F
V6rlH1V0VUqKvSX5QeSWUHk4JpQtMrew5E+Snk1Q4TKFc0z7qLqEoU18tsedABb/XDoH/Hcwv5/azcnnW
UMzvTmTE3OpvF1QcHPA8AfHs12+5pBySvD8lnk3e4FACrkmDiNN4cd564zytJunsq2gYu672Uvsttt09O3g/
JkkhspUFT6RliknTI8YFrw6AC5+uFQL+O9h/z6335n5b/AFwqB/x5sL+fWs3MYOT4PLYzGTyS/H5bY/Jz/w
C7P/DeH+c9/WbT/wDmy2h/div5h4f6R0Hketrw6Aa36uCotA9/s1VuYfP9fYDyBhsx71iKga5MijjjqFQOOOZ0
2b+XcxNeGz6e1CO21pxS45kuSWjnb8sXzibKL/QJOe6jeGI4as0Ka9XFaHCn5SGOOCDf5P12ZLles4eY4+T
Cyvye+AIrIIAy9GMHT/OdPXpbB7MdoFIKDWL7wgn0DmAMx6Ryj1z1tsPUyh6qsJdJFiB/0T3/AEKkdBPm
DFaWbIkzlBnrzlbfUhvPurSOYlEnnDZbFcugaxLi3/RAu/R/QumVuYff+ntQY467XUuJ8xQoPTdV6XmzXqN
Uhmjh6/J0wlM94FOLX1aKt8Gu2H8xg/uVkijdf3i/TMJbgYfRgZ04hz7OnO2sbJ9m9+vXbUMtVhC6K/byoFJ9
BnClm8AhpX56QFMKStKeAUBJEG17dANbye86IV37DK5XKdG5h5fZ9vYY4a8ccOK3zoALf64dA/47mF/
P7WbmMnkl+Py2Mxg5Pg8tlC7nAB+uhoP8m8P850HlbZf+bHaUGPT9P/Zo6f6T7wNM4vaXd7cMyXNnQP8
AoPHJLhIzqOCtzD6SBzi7O8fgtmaldMz7HadY1A256brcBxuMchKLseoLXeJ6V8/iOczo2URT3UREONQ1+
C2smaQckrw/JbYCiZfeNetMeP8AycY+H+XiPq5eIbV17UimqFbiqrehEd30fDJy47w8s9RnJ67p2ednl9XV2hd
nt4PVhcTSbZ7J1TqFUe7SUrvujQW0Ob5QUsDNAAlapTlraphgA4xDvgDARAQ16wxwDHx4cltxKEXlUKk
13C+BRQ2iuU04LySBSVJbS6imEyQmN6dTp6KLqUjC9EbPp6h1wKHYCiaKfApiMUMUIAGA77TwACIIp
kzEdgBhqxHZ3OS2xdOac0nN0ncdVarOepCUnJtR25TdHSKbNhtL58yfU2yuu42pqZlyuJvgUIkSKHEQjEhEf
EIjQYQxb+IZekVjVM6wG6hBea3rT2AkJA3TgdKSTkcjAVHDQ6H6+9qlHsxeGyjNNtfT1lVci792brWqGip6
2srqu87sv+7ryupAbpg6+G1VtFT7xAUWlNl1DqS0pSbZtS75xlq3aLt9LmkRcReq93u8ur3gk54rEacdbB4Zsqb
GipheUCnpwTUwzFBLUoDySCeKbpLCZFv5UIbXl7+lyNo1McF8Sml2iqKZfEcJdcWU5vuF3t43d+ZdT3alG
iTiqMjSSM2F1K8c0yqq5ualGkyFPmqZxQGXKRZkzTEvU+XdTptwjqKZgdNYXAx2hRqiFXUIozaeNpbqisl
63ymXLKJphBF36ALRt/hKESucTnCowwwlZohHMCWAzceIdIqLQpVZnq9nDXRsMymzopm1kJG6H7QCp
ago1DTHUZEw6kJZeSYgpAJ0TXMgAp6ioipgcIxBCI6rUiqW6HfSAlb1OhW/bfZp6hbRdaUSVI+WQMBBB
XBSrOE6R5kvPZP4PF+prrwZb21pGHXVVF+C4htHQpva7Nvbxuy9Xdnrzp6Vltd4XdVVl80zjlzKKzSCoW2l
1LaqhDmy1D73t2OC6es3ar0zHvDu80o3hFuvgumjTkabcMG1lWaxZBiLqpxwq5eI7CMESseVZYp2uM2nxiI
BDvY8syN0noSsXpqg1ReFHqoyqGum58Zuco7YQnIhnaqzmnvU0gLkdLmWVJPIGnKoEo1aAT4K6mKbvU
aKKYqTo5kwNXztz1nsiVUs0+VytDvgZNWEKnCOWojS5OcCqcIuKnSfUgm53QkudxJ/ByfoQ8VILCPgoik
Kom0oFGLMhGG36T3Y2C/Gw1V5bU68FzD/AKyu6kreiZdKUR2EmdKb0TJAkuVOhB3EQRDPz5FtLI6fFv
g0Ov4KA70LMGhuXHUqK3zKFIANUqQklkKGawASpESgIMqIScrUN4dn3wZqtza/aF8bZFi/V1dE+KR/aF
F3UdRtMzTX3VvXLRshDbFY5R3M089gBTTBlbQSha8A3kZ+6Z3Z6MN9n0dodQ6ryJQtps6vcUwHu42056
kK9SKztzg4UNAEamTQ0hnN8jGo6RJJysCiozDcqKBGhiTJkavq6+L/AKdWdzvpDcYZLZUkA63Dbmgqo+5
8SZDwqbZ16Kr3RGogCUjjPlkqNYU0k454z0uVEoHm+XlAMwDEy2BCVHqXsduqjwre83fNRzFSH3TCn5
CjiW2lhQd5inkaYTeNQxVnMsp6CRZScfXENMTCAiCu4lQ2biyZBHTtJWmiF3lvEKuvJoux8qpqm7MpUpV
tKvtlt4vGtu6nJlppDraBhIbDmVk0kVW14mvIacopykoQwJisaPQArH4SIxhlu6bhaAUaSoKp/OqJ3gKg4U4yVl
MEOAjEkEhOKSQkjZLp7KPg2XWtFc3QbTXkq5a5ja+mvC8FX9Xfly9tnKi82aurp6iqSTfN5Ul4bXXgxUUw
DrS65VIhptS7vIbi30rxTevQVgS6ltxvLjWTyFLaa0/jTF6YmzD048wW3KQjSiOhj0xPEkcNSghThxDfDDFFD
DDCIQBqKO+jiwiHXCEW3VhvYRiw7+GGvG2dq900atMF5kwshwOFxtd/0oYdU0Yy7klNRnERLPmQeNQ
pauVR1lwJ+fEISYZQ4nqMcACIwhFGEMMwcEiEYwBEIhgG+ANmIcuOGvXr2/HbYKFunTQNNUoCWmJ
SETMwJiYyHiSDrOkemuzyl2Zu7s92eu/Y1iqptm6e5MN20lUh1FSmgYK2Smt9IWXU1IIUFKUcQWkhSQk4
hj+8FRxVclSHO6pL/oejyeDlJskhuir7NbjxnZ5Tltk/Y8dPaQ63Zp125Uo4Q4gtZ9I2ecaK4vFjK+y17PJSPNyjL
dqC8ZEjM887LNoh7qLVjzdwQtRL0hfKVocUez53Kb6//Rcz/h89YjaQu9y96sOfXhB1n1f3qcHvY/j1iNvR2yC
akUdwuGoS7FAx8XusMb6kAicR+TpmnP1W/HP8I656mkvXbytKzuHNpbzUgYCAUKvxWBWKfnHIfXxtu
y3ismW7aRzoIOnTLyN03Ld+9fQscMfBiPft0Q7l3sLT/sPktzxEX2UUj+p+aTumdz81hQrb3uXix57dDu5d7C0
/7D5LeT/hNoCdvKBI/eChnXMem3h1PF0eXXLWOxRandkawuHEoX1VMyeTdHdwxev6PDmYtvlYsWLecb
dfsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixY
sWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYtQ
1wcUs4PLK8gfFZjV6JAh37UojBH+ymTu7/xCV+DHHzHx2fKLYiKYcEdoyQ8OOv4sfxWZObv+6FNlzbujk
SU9BUzyXepKjLIOJtIDrSzZc7d7vEkjRYw33OSUU81EJI4aBJiUEuIUtTiJKgwgrp4xQ7Dsgss7U7MuIGM/l6
6oTpmzW05AnP5RaieEk6C11sy25UbRXDTstKqKiove72W6dOQcccqEssJxwcO9dhuSmE5GDpZqhJkyfq5cf/
nfh2ceP4gtf7BYaxUR0JTSQYycBxQziaaUDk3IJaCjkioHFZ0uI3sJIbdIlDagrKH1nbb6q970w76pO5do5RWj1J
KbrauWBlUtPUZo4/VNrEQKEicSaadR2ncagsHVJdKHFEIRijGHPQR98O22S6j3h37RBrplNiqPRfoxuUiB+r
88lQejcki1UA7mZ1JpKbJkWOJA6d7EcDs0gA9dQIJGrRqoNvcj19Xm4inbTQttPPiVtGtSpTQyMKIaKSc4M
EDkSACfc9Ps/tXF2XFdOy1KL92jebQ0hN4rcXRUpCd/WVH6ySA1TAhDpbKwHVJQgr7xTpRUx1t5YMIz
RY0cyTTGn8pQS2lnvSDzkUDnshqO4imzTjzPFNfvUlE0FHHtbbGvUw/o5ceP91w8uNtoJN6Sqsz0nBug+HN
dtoPx4jhqYw8fJy2rMi8rVCPH52KDBjyXb6DD/wDw67ve8cBddeLBB9Gp0nWfTQPo82p4mfVkbepNhOxLa
i6KFihp9kLsdQ3iW665fTocqKlZCnqhazdhJddUcSlEnvn6Pdtq6YRlsqiJzjnIh8s31g8sJiOuGCBqSlqR9HKpBx
WTCpvtedOp5FVStKkNYJelyG0QG0jMih30GbTJkcGRL5TKSsh1R9N4+fJhbc+XeYqrkYCsbcodGVlzBnSi4
3dKI5CQYN9lmSpXgPgAjmhMA1/SgAOGNpsLyVTB1g1aDfyb6Dc//wBnXMNoJvytJj0Rgxzql+H7l5z5eJH
Zrq7J9tU/nNibpVnxv5xMZ5TN1GSPDPURItpFk50zw6hHi+HV8tpstICGZJjnSgMSRHpsgZuQy3dMhiOI6tY
6gHl223dl3kqk7zJi0qDevZXK/M30Gy3F1NiFOdnPstMjeTqR+pahn8m+gvxU68/BZgbQ1+X60pYy/Z156cfR
Z5/aM8t0puzbbdtrvbD3OAACT+XlgAGDJ/uTprzymdctaaK0/T3xUFOJuOZm7MbxFQe9QTuUwzNjM8qKw
4Rw258o9Rt9JxDUrLBDba1X041OoDvcb2VYJco86VlQVc3lCGbkSxscCiWVDV1EnEQKp4BswKY7RCyn
Rmt7/Y1C0RbOINFybwrYvGJRAvIoFRsjIKUfZ5rMzZpWSSTHxWiLifG3SKYPWpt9Z7YLmXjqkwzJkELY
oPOglTulmILuFEAGbjy406AR19/k2jaA1f8AeK3nHRS0xC9E+kODBEZT6NCuegHDKbc/2U2C232j2jv/AG
ob2Oul+jo/SdlLoSL7cLRZoKn+69Yy7+SYV6ZWN7hJSgYWqTEFKSiLaH5nFyj4BH4rGZjyj4B8lt+SN5uox
KMzHPY13dRy6efJSpahdwonFJLzzRXNQVCuYMdOHP08Qz5MxHRQRYwTUlT2WkwvJ1LHY1aDfyb6D
f0dWkjaev4U7B0/Z3I+bx9G9+s59PHZ7t4VBI2Duf5IOV/u8Yy/wPoBBnjJ4a6JZmPKPgHyWMzHlHwfJbe35
pCpn6laD/ycaD/0d2Pmkqm/qVoR/J1oR/RzzfDyjZf6pa79zs/yrnT/AEX3g885A7OdvYH/AEHuYZDL8vuZf/yi
2iQkZoDhtDjHD5RtsLQWUeTpFaFuXNkxEECiD4UJxeMC3TVFYLFGEkmMRDXqe5vWGIYcuAhbNfzSN
SxAR4L0HDH/AL26hICOHJgxsQ2cWGNs3NGur/l0HrY8jLfo3KOaepeyEYS932jZEjP0wqrDkcRZWKE2M
BBaDMW8UwT1LSmHbfiwtGqdoK8trQ5TU/fAkmocgRhzj0UHny65ZW5x2m7B7bM7MIoHtjrnZ/Lt83LctP
F+uLKU1953fTuskfkgYt4FuKPeEIBVBGdkrCqPLillpxwzLkk8/LlTWbzCs89JL49VGgKcerXxa9WGGONVc
6O3yTiXijRV1FeaxRWPlG4urCTIb6krIZQwOjFNRQxNnxSjR4kAHwJRHz8acAwiCgHpgDcz5pKpf6laEfyb
6Ef0dW9fNL1K/UpQf+ThQjn/APs55vPELK/VHeGIKDDIyA/POaQP9H6jhwy1E7w12Z7ftlgnY26MDSAjdi/
SAqAgAkm6CQRhgAZd44pISU6JZhM5fF8tjMJvL/0fltvzMvOVHjIyCfAq73BFJMnjER+XdsoVpI2BrNcCpk
wLJGA0TThLRAmDDBDHFnh0I4ot7BvZH5pGpf6laEfyb6Ef0dWc/VPX5frZjh+zL/R/0b+315yk9ne3h12FuU
ZnTaBwiJ7p/wADjMpgkQQCSAVA4jonmY8o+AfJb2BOdDv8I+fkDHYHh+DEdtt7PmlalfqUoP8AybqEf7Ec
3niNvnzS1Sv1K0I/k5UI/o65vPEbL/VLXZTTs8P2Zzp/ouf4Hnmr/m626y/6D3L67/d6f+yD/b4m2CGunwK13O
rpPeTIzjPqNS92y+m+sJywVcjQVjWA4fTxtJ7mzitggCM7HWGrz57Ky0UrnUZ1JVckGY3aLyTMFFnA7ksu
UoFRsjIOKDCX0dyZsaKE2PmC0GY52AJ6jpPDAVbUMOAYtnXjXAXSmseJodGlhfMGFaJ2IB665QhMRU
4uTNFNA6KXyTUA8sg4CAGRVR0elglCJIEkFHegMUFvaWtbfqEhmnIEfsrg5ZAejycjnAJ8BJPL9k9iNtaLaj
ba5hsbdK6pe0FHXNsC+KuGWrwuimebUtQuRQQ2pdHVKLpwp3stGFRKd2ZjzeEfLbxo6PzAf9a2+MV5Op
A7GtQbv3bqEY8f/cNq2eMLHzStSf1KUH/k6UG/o55vh5RtNG0t4fuan4fs6+nOm9+PGeo/83O3nHYe45/3gcH
Lh+R/f1m2iIkJoAGsBEQxHm1jxc4cuA2z1QiWBo++WZLj3h56M3IoMvWOknA2l5HeBRC+3VMikKxBKD
32OEceK2dvmlKlD/yToR/J0oMHj6HIWil7zFUiU8saJtuhpUyWnFzRYwXu60PkmJBgmaA2VNFTQU7Ec8C
LVjgAcerHC0Gsv2vq6dynNNToxnXfLVGnzTTidNJA5a2h1vZr2juMNOUextzUtXRVl3Xjdjyb/cUqkrrrqWa6
idUBdKN6hurbDimyUhSFFBIiVYTw3wRgMQQgABFr7o46u8Hj22ylIfqdJoep0sjJn9LHqsoFQpSqMwtoyUn
pjGc7SMpw49XgczxbKqACAxYgV1CGEQDIKNUCroUjy2/KbtZfXlE0YNn1htmjdOZ5wybNZ5nJxKbIA38
Q/a5spYa+QbXxScaR1AqI12KvsFRbJN0HwQSC3LqMqz5BNwGypwG9nmeoeoioreZp6rxBngdy1Apals4nG
DMYcONqIIwn54MEKMZ8Olu0bR7c1FNs8m8NsezzatJ2fZpr2vB+5K+6axhFVdqm6xb1Gtu96Ksq6anWnur
9BbedGZpgJFs8tm9IyZJh5yD5msjBLOy7/d7pGXc1LTqGXd6at0dls6YqGYBOudA3rZcAtszLjiFRFUjSTZaD
CHfw4WMi3nVynSHW9Kpe+awAu1NdlK1tPqS5lMmWexpIYya6yiqlvM4UWV/EyfNriaCZo88owilpMOO9
1Y4FcC802ypqqEsUZMk1tDVFBFWUyZUtey5NQSDIkjYexUfp3EMMdesOa1tzahMSUARdBubrDiqgv8v7h
6vjw8OGbrS7vHG6RxSnCVRvKdMKUc/2fDJKiQQkEdAItzmgpdjXKVdSx2d7b3jcl501zVblM4rZmopKlFz
C6jdT4qFXsax7GLoow/TO1LlI4EKK6ckk22wpbeKQkyl7vZT/AKh3jmu53PV+VVQ8/KSK6XNW3JDG2DL
bVCLqOrLzb504YjOTxcEZzPlPEZcuLAd4MIXNSa8qxmQzGs2VV7Xnm2YZlan1U6RPpcqthLkVESXZGyo
iqW+AOOhNhkq+9ZxjSpnR7hSoRcClCMaplcVDRyZUthwf8zM3eDj/AM6C93dmg+cfHtxtITasMOXtotMjw
/8AtQXg/wDvJq8Wuzqdn3VY8FA6SqJ+NYJEkKn8/wDKkDMAEkEGRatvlGxVUq9DU7A9odMzeNZTXg
mjpBsozSUdYxQPXWtTDIvBR3TlBVPstsrUpNKXN7R7h4BwbXzKu0gqc3VJo1ZRnuxUpHqnUKpNMzFJ0
9suGS10CqBxJOOmlplDcaszk8EgifQks82VwgeEE8RWYlVMPJB6OAllYhWegDhSq6OZ5GKkM8472zTC7
7SllsgkhuxxNaiDKIN48fU11Sc55voBw0qFKdtxBVcwjTxkqrsXFJJSZqVHlYE746yMSVtorMAcP10F/wCNE
48LfJdZqexB/wATM3+NBeAf/gfxbOOz6tm6x0BKKKsjVUPU4xZYQVYXRoCoCIMGDMCNfvXaDYGmb
LaNne1O6mmnad2jZon7jWzdxTel23zX+it1l5VWd6V91Ub1Wt9TyUlL6qdLJqqlTm2d5h3UgfSfQtVpQtuw3
La1H0GlDib71R0xJcSUYpyaFKSl2PQx5RQTZV5klWI/mCapRQpmZQD6UIopcGsqamnlhRJpSSUmHFJSN
FSpApBtmmDfYoBswARAB7gAGAjjaGh1gpRMXEeBz0iVSbbmHy8peUEepiqeVSaeJrqs0UKHEPR548ne9/
e5rXC+KtVCoa+jiCxm7TNqkFAhlUV4TG50RpD2p+8CnWpeKq1QSDl6xKKH22T05MS9p9IWLSqG4Lww
mkYZQh0x+ccjlnBB45nM8hAtrl6/C52T7PNlFbD7K7M7W3nfwu28nLlVtYu7aakdNU5VOKXU3nSVNSXE
UgqkILNPSvOLYQ24clKWjVqsjwbJivC25yxNDfLYb6y30vRawbVJDceyew0FHbZwqbNop5NUBQ3Fok31
wTlNLVdEnOK1KoOMGmHTk8mEGVT+ly/oPZmOzHw+DC2eyF7erTEdelG8m3cFichmlggnqE+63RJUbqi
XOFTaRpQolLNOkwcxUSJvSCVpFNSlUeoA1hqtGT6uIdTktmEOh012i/GWQWCFQXo10trtxKqQKwvHDr
TNcEmwhttPRQZaH87/ALaaV7b47ce17OP19JV3Jd7lI2lpunp2FVCKjGZZpHsRLe6SACGkx8YSSszBSCr8/f
wlbsvdGx19XleVAyyKh2ldq3GH1v7lx29GqhZkstleLfYM4iAcySBlJE9k1IvulLpf+lfQq3Q6uXewtP8AsPktzw
UL2U0k+6Uumf6WFCbdD65d7C0/7D5LeX/hO/4/UH+79D/Taq3DOxH/ABSrf94K/wDol3W3ysWLFvN9ux
WLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsW
LFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWo
S72tN47cgI7NWAxQgGHeD4tuNmRvohRJNr5OgCSmjIlHDV6QqEqbPwyEOZ3erxJ7EeUOo973Yg7lnuK8
HW4yPEEkceTXCAfix57Mx93Hb5t0O67EiEIN+dO3p5+Rly5eX1k7sl5g5sHWOomOrv7MLbRsOhK9stlg4p
CWBf11KdcWrCltDl4pQtUEaNJ78kwYgwNI9TfF6bOU79+XK4G70uuhfvKiWU4yK66lpqqMgc1PgKIzMS
M5mzfuj7fWKXuY4+T6Ojud1I5AzOp8XOdo0d3nOxHQ4Sh3s7g72wSE8fbXMLY1P01f6uqH1lXU09RVVQ
8ZUz6icmmp886oHjOdnDJs3jxgI4+XAQ3p6Ajt97Z/8AATdvHQDeGHYByGD7QN83Pr5eTn1a/o2dn9ki4p4
uy5HdV6WyMIOHhjOXe0tpN0fDf+Evct81d+Ud73cK+sYpqd1xy4KFe7bpMmW6cKbIp2syp1tnBvnStaySUg
aSF6ZuaSPtPxe6u/3+fu7LXU32MchUC3CGYBZGHOM7MIZUTyrJ6lOCUzQodPpqf2dmg9s+1WfjtC22MN
A3b7gMCHH1Aax4+XZbx0A3h6fqIx/ADXnzd3iANQx3Nl9i3fl1SSeQrRr3enM/jz6JT/8AKZfDIpUBFPtXdD
Zkd4bJ3KdI4eh/adPCdS+Cbnh9XJS9+A/Qs7xx58eMeX5Le+C7nl7JKfx7c6xttl0BHh7gOfwA3b50BHn7gOwf
3gbER+SzH6iNiP2xR0/y/wD1f8/094E3g/5Uv4bQgJ2tupIy02TuXpr+stfu6Z6ncHHT+kp/+c+S04TbbhzgtLPlie
Z52X0hML51n2j/AKaKlPr7YHhwwttF0A3h7kOfwE35bHQCePuA5/i4x5bI/UTsKfpZxn+UT+h/pHh7nJT3/K
n/AA3nmlNfqwupIWkpURsncuhEGB6GIMfUOk43ro716qr0LLKCgk2yz0Btt9mshtzJuXno7XbZXMihU3mW
vP1A8JtQVuc5r58NcHXVr6Un69vZOvDvW2u6A7z9wT/4Ca/1beegI8/cZn/F5ry2S3sNsG23gSkhRjvflE6SkjL
f5a88j6rVtwf8pz8NHZm6qS5bo2rulihomd0yhWyVyLcKlQXXnHPQwVuOrU6taiJKnXDJJz1YLNxw5XqmA
vkQlGOxwN5fsXqT/Pg7+raNoPBx1B6uUn6vtrZ3+XvW2r6ATu9xGf8AFZry2OgI8Pcc/wDxeZ8tnxsTsNlny/
y89P8ASD9vHWc7T/8Aip/DixBX6s7qyEf4pXJzB/ceWf1eE6p8G3V+lJ3gNeW33g46f0lP/wA58ltr+gI8PcZv/
F5ny2h9AV4e5jswftA2GIfJ3vLgbEbDZZjh/l3LD/pHT6+kqH/KpfDmynbG6oy/9VLk0y/0ToPK2p/B91fpKd/n
Vs18LlWXd/go2TQS8CwYqh0QVpcmdgzk8mg6HSEsp7YZ92WoaseK2SOgI8NuZmIP8Hmhx8+73rQ+gE7f
cRj+AmrR17Ednrnyqgaj/Lnf0P8AO+Pt4Wpb2/5TX4Z99i703htbdjqbuvenvdhJ2UuWBUUqUppx/ef7EAkhWc
rRjABNtUOD7q/SE7/OreuD7n/SCH+c22t6ALw9zGP4Ab8lvMVA3aH0sYj2/SBrz190LPDY/s/gfHJ4f5a7+j/nf
eDzNrn/APip/Dh/7ZXXw/8AVK5On+h+8dBOq8tDdssI95JS+mShlTdZqfxBzeevG0Lg+6v0hO/zq21nQFd3uY
z/AAA1b50B3h7iMfwI35bKGxmwH7YeH+WK6f6T1Hn42B/yqPw5Mv8AphdUZZ/qUuPp/ofT6uWeqnB91f
pCd/nVvfB90/UJ/gN+W21XQEeGPYZmD/BZvH4gw79joCvD3Ma/xUb8tmxsZsHl8c1w/wAuc/Q/znh7elsj/lU
/hwZf9Mbq4f8AqncvT/Q/ePC2PaCPFTpJUGY6F9BLryIdaTwaaolp83p84u8EE4j/AE7q63ibKKHPmYjhrthbg
66sd5BAn7wMceytfL8Y8QDj3LbW9AR2+4zH+LDXlt86A7x9xz/8VG7N/qJ2C3q3Atrv8PT3BHyYJheeo5ax
wtU0v/Kb/DMpb6vO/W9rrpFffNNQ0de4NlLq+NpqA1KmEohjuOBVUtO8AJwDDBBtqnwfdWA9JSo/4SPy+
HEea3rg+6v0hK/zq21XQHeHucz/AIvM+S3zoDvDf77NjHL2Aa2+T47KGxuw+Xx7XD/L3f0f85/q+82th/yqX
w3cv+l92Rl/6q3Npl/ofvHhOqvB90/UJ/gN+W3zQDmHbLTh75ryW2s6Azw/Spv8AM+W0PoCvH3NP/gBuyh
sfsN+2tcP8vd6R+ydR7izif8AlVfhtAEHbS7CDw/UpcvT/RDpn06ZZ6wSUNwy5M7KSiwGephKjLhMDJx+m
86xAcB4tQhx4Dx2hSEh4ljMk2XgJyTJWcXNljMvOulGSmsobw2AGIjq2BxW2nhoG7fcxgP7wNa/g+G3zoB
u7HeZsY/gBrz282OPHZI2O2JJ71WogxI/KShkcOU4p48/qEsPf8qX8NSpYepajbK7KimdTg3D+ydxrbSgsBla
CkUSQtK5KlEjESPlaE42ru6TVX3zLf5BtlkBcXEFH4blpgAJFSeBMpmSsvJOZYhg480z8QwHrpjiGAjbCc1q
uOLbKIdzE3s/HyBxW236ATt9ynf4AbtC6Ajv9zHP4CZ8tst7G7CtJCW3wkzkfyo9pll8vr7fKmuT/lMPhi7P3N
d1xXftdQC77saUxStu7NXM4sMggtIW4aKV7skxORA00NtQ4mW5Jm2FP7vVQ/APPx9+1NnMFyTOJLh/h
Wz8fNyhbc/oCvH3NP8A4AbtD6Ajq9xmf8XmvLaUjZrYxEYKgDTW9HjPyf8AOZajTrZyo/5Tf4YtVG92pu4
8/wDovc3T/QzoZ94tpBNpk65mGIpkPMOd6+LlHm2WjF6TqUaWsRnD4SVvKp+gS5Mrl0qd1Wb0tpc1n2kC
XUIFNEinJioKsI6xS+LdroCOz3OY/wAXnPLY6ATt9xGP4CatKRcuyqIwVjadP+sHj9HgXevHn0tRVf8Ayh/
wr64Df7SXaocR+pq6xMxOXo+XGcueXPRIKTvP3Sjj/wCaNBj4dfjtkswhupcpfJp65yyefPtJU0pTNyFwNZ8g
p6wa+eFmqwfTrVUfZAkj7VKuf7dJKgW2i6A7t3u9zMxh9oG9vk4sOS3joBurfdhnP4Bz7cO7x42Wu6dlnIUqq
YDvFxFUlOuGMhnoY1620K//AIZHwh9pnKV69r2u1x2gqkVVC6xs9d1O7SuN/I3am2QBikpfSlKUPtqW0UJ
QUhOgfQXdUWWzk4jwSc1Mdj512RtKbdhDDXsDl26rXPTunaq1TSwZVTiedjUNH5LR8s10nM889269YfD
xbLbsQ0Gd0vKRwEjEyPJGJMqXmuQ+lQ8+fXrtI9A5/e88zwmf5ja0pGrho3m3WaynluMOOpQqPiVtceruLnl
HUc5207cu1XtAuyoujaOrZeo6vc+kN0110TG8LTzLp0p1xiLUZZiScyBOLUL2U0k+6Uumf6WFCbdD65d7C
0/7D5LMBTdM3c01ukyktJ0yQny7y10aTMMf2x29dRfeAHUUOGMWABrHbgARCG9F/wBXL/YWQ+w+T
uW8XfCYqGXtubveaWFtG4KdKnEraIDjV416MJhzVSUJX0C4gxnuvYxTVFNspXN1DK2Xf1QVSkodGAq
Q7T0iMcEDIbqeRmAREnfKxYDYGO3jsW86263YsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFix
YsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixY
sWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixalqcmYZTjMmAPVyhwHjw1D3eIOLYFkLb51x1v3ilKFMqH
TNmVMbRZZ0yURX8zkJ4IhJYJlThMoqk0tzEVJPInsxNnE8VAMB6sP++Q2XmtITEwhOHfRlpcY8uG3x2y
k4SFgrS6ghTbjaigoUCClXHNJEggjO2ClKgpKxiQrJSZ1SYxJnrAz6WaVfkMF3T9iBdv8A4hKYf7LWPyGC
7p+xAu3/AMQlMP8AZazs/QiX7jleAfLY0Il+45XgHy2XvXOLjh5/Guyf+O2II0CI/wDdjp18fcZtMPyGC7p+x
Au3/wAQlMP9lrH5DBd0/YgXb/4hKYf7LWdn6ES/ccrwD5bGhEv3HK8A+Wyg85+31XD/AChfT7j7nLMD6
KP4p/rWaYfkMF3T9iBdv/iEph/stY/IYLun7EC7f/EJTD/Zazs/QiX7jleAfLY0Il+45XgHy2RvF/tjv8s9/wDcsqT
9Fv8Aif8Am6Dys0w/IYLun7EC7f8AxCUw/wBlrH5DBd0/YgXb/wCISmH+y1nZ+hEv3HK8A+WxoRL9xyv
APlsreq+k9/OHv6/vJ6QSfot/xP8AzdB5WaYfkMF3T9iBdv8A4hKYf7LWPyGC7p+xAu3/AMQlMP8AZazs/Q
iX7jleAfLY0Il+45XgHy2N6r6T384e/r+8npBJ+i3/ABP/ADdB5WaYfkMF3T9iBdv/AIhKYf7LWPyGC7p+xA
u3/wAQlMP9lrOz9CJfuOV4B8tjQiX7jleAfLZO8c/bHf5Z7/7liT9FH8Tw/S6DyFmmH5DBd0/YgXb/AOISmH
+y1j8hgu6fsQLt/wDEJTD/AGWs7P0Il+45XgHy2NCJfuOV4B8tjeOftjv8s9/9yyMKeX12aX/kL93P9h/du/iDpf
8A7K2PyF+7n+w/u3fxB0v/ANlbO0NCJfuOV4B8tjQiX7jleAfLZfpFR+6Kn+XV0+4WVJ5I/ieH6XQeVml/5C
/dz/Yf3bv4g6X/AOytj8hfu5/sP7t38QdL/wDZWztDQiX7jleAfLY0Il+45XgHy2PSH/3RU/y6un3C2ZP0UfxPD
9LoPIWaYfkL93T9iBdu/iDph/srzB4LfPyF+7n+w/u3fxB0w/2V5g8FnaGhEv3HK8A+WxoRL9xyvAPlsekP/tr
n8o5/X8fcZowp5fXZpf8AkL93P9h/du/iDpf/ALK2PyF+7n+w/u3fxB0v/wBlbO0NCJfuOV4B8tjQiX7jleAfLb
O/c/b6r+cL6fcfc5Kk8kfxPD9LoPKzTD8hgu6fsQLt/wDEJTD/AGWsfkMF3T9iBdv/AIhKYf7LWdn6ES/ccrw
D5bGhEv3HK8A+WyN8/wDumq/nC+n3e087H8Fv+J/5rNL/AMhfu5/sP7t38QdL/wDZWx+Qv3c/2H927+IOl/
8AsrZ2hoRL9xyvAPlsaES/ccrwD5bG+f8A3TVfzhfT7vaedsyfot/xP/N0HlZph+QwXdP2IF2/+ISmH+y1j8hgu6
fsQLt/8QlMP9lrOz9CJfuOV4B8tjQiX7jleAfLY3z/AO6ar+cL6fd7Tztj+C3/ABP/ADWaYfkMF3T9iBdv/iEph/s
tY/IYLun7EC7f/EJTD/Zazs/QiX7jleAfLY0Il+45XgHy2N8/+6ar+cL6fd7TzsfwW/4n42aYfkMF3T9iBdv/AIhK
Yf7LWPyGC7p+xAu3/wAQlMP9lrOz9CJfuOV4B8tjQiX7jleAfLY3z/7pqv5wvp93tPO2ZH0EfxRZph+QwXd
P2IF2/wDiEph/stY/IYLun7EC7f8AxCUw/wBlrOz9CJfuOV4B8tjQiX7jleAfLY3z/wC6ar+cL6fd7Tztj+C3/E/8
1mmH5DBd0/YgXb/4hKYf7LWPyGC7p+xAu3/xCUw/2Ws7P0Il+45XgHy2NCJfuOV4B8tjfP8A7pqv5wvp9
3tPOx/Bb/if+azTD8hgu6fsQLt/8QlMP9lrH5DBd0/YgXb/AOISmH+y1nZ+hEv3HK8A+WxoRL9xyvAPlsb5/
wDdNV/OF9Pu9p52P4Lf8T/zWaYfkMF3T9iBdv8A4hKYf7LWPyGC7p+xAu3/AMQlMP8AZazs/QiX7jleAf
LY0Il+45XgHy2X6TUfuip/l19Pu9p52P4Lf8T/AM1mqTS3IKh7WcyA5EC6zQNAXm8tEF9vrqLRSnaYsoyyk
mwOpaqkqpNrCfInyB8kTUUpRTQ61iACOwMHCN2hhqLLbRYmoQbyKXK14Y7cceINmzvW2c0Ml+4pX3
sfJaekl5JcN7KgCAMOLHZq47NYiSpZzdIKQ4VOEhsnEUEFcEFZUo8CVHK2AlKYSlCUI1UlAw4l8FEj15e
20exYsWTbNixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsW
LFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWL
FixYsWLFpFQUJCaWjMmYgglweMPx+Y2wyoV7ZKeYjLT1ItBHL29NH4ea1aq/PnFmcoxyY95GBWf4uTn
7/AMjYB5u+9TVm8dVSjt3lm0gcMyldPqT1Fdi3WSuz8pLIzer7orY3G8lt9KZd3StQLOjhok4VBVUFBTbA4
LCEKOCn1y0aWwpQSJOlnKvzQ7D99S/30r/rWPmh2H76l/vpX/Ws236Cu6ifrb3L/wCWdXf+oFY6Cu6ifrb3
L/5Z1d/6gVsSOY8xZrft/SHmPv6/XyNnJHzQ7D99S/30r/rWPmh2H76l/vpX/Ws236Cu6ifrb3L/AOWdXf8Aq
BWOgruon629y/8AlnV3/qBWJHMeYsb9v6Q8x9/X6+Rs5I+aHYfvqX++lf8AWsfNDsP31L/fSv8ArWbb9BXd
RP1t7l/8s6u/9QKx0Fd1E/W3uX/yzq7/ANQKxI5jzFjft/SHmPv6/XyNnJHzQ7D99S/30r/rWPmh2H76l/vpX/Ws
236Cu6ifrb3L/wCWdXf+oFY6Cu6ifrb3L/5Z1d/6gViRzHmLG/b+kPMff1+vkbOSPmh2H76l/vpX/WsfNDsP3
1L/AH0r/rWbb9BXdRP1t7l/8s6u/wDUCsdBXdRP1t7l/wDLOrv/AFArEjmPMWN+39IeY+/r9fI2ckfNDsP31L/
fSv8ArWPmh2H76l/vpX/Ws236Cu6ifrb3L/5Z1d/6gVjoK7qJ+tvcv/lnV3/qBWJHMeYsb9v6Q8x9/X6+Rs5I+a
HYfvqX++lf9ax80Ow/fUv99K/61m2/QV3UT9be5f8Ayzq7/wBQKx0Fd1E/W3uX/wAs6u/9QKxI5jzFjft/SHm
Pv6/XyNnJHzQ7D99S/wB9K/61j5odh++pf76V/wBazbfoK7qJ+tvcv/lnV3/qBWOgruon629y/wDlnV3/AKgVi
RzHmLG/b+kPMff1+vkbOSPmh2H76l/vpX/WsfNDsP31L/fSv+tZtv0Fd1E/W3uX/wAs6u/9QKx0Fd1E/W3uX
/yzq7/1ArEjmPMWN+39IeY+/r9fI2ckfNDsP31L/fSv+tY+aHYfvqX++lf9azbfoK7qJ+tvcv8A5Z1d/wCoFY6C
u6ifrb3L/wCWdXf+oFYkcx5ixv2/pDzH39fr5Gzkj5odh++pf76V/wBax80Ow/fUv99K/wCtZtv0Fd1E/W3uX/y
zq7/1ArHQV3UT9be5f/LOrv8A1ArEjmPMWN+39IeY+/r9fI2ckfNDsP31L/fSv+tY+aHYfvqX++lf9azbfoK7q
J+tvcv/AJZ1d/6gVjoK7qJ+tvcv/lnV3/qBWJHMeYsb9v6Q8x9/X6+Rs5I+aHYfvqX++lf9ax80Ow/fUv8AfSv+t
Ztv0Fd1E/W3uX/yzq7/ANQKx0Fd1E/W3uX/AMs6u/8AUCsSOY8xY37f0h5j7+v18jZyR80Ow/fUv99K/wCt
Y+aHYfvqX++lf9azbfoK7qJ+tvcv/lnV3/qBWOgruon629y/+WdXf+oFYkcx5ixv2/pDzH39fr5Gzkj5odh++pf76
V/1rHzQ7D99S/30r/rWbb9BXdRP1t7l/wDLOrv/AFArHQV3UT9be5f/ACzq7/1ArEjmPMWN+39IeY+/r9fI2c
kfNDsP31L/AH0r/rWPmh2H76l/vpX/AFrNt+gruon629y/+WdXf+oFY6Cu6ifrb3L/AOWdXf8AqBWJHMeYs
b9v6Q8x9/X6+Rs5I+aHYfvqX++lf9ax80Ow/fUv99K/61m2/QV3UT9be5f/ACzq7/1ArHQV3UT9be5f/LOrv/U
CsSOY8xY37f0h5j7+v18jZyR80Ow/fUv99K/61j5odh++pf76V/1rNt+gruon629y/wDlnV3/AKgVjoK7qJ+tvcv/
AJZ1d/6gViRzHmLG/b+kPMff1+vkbOSPmh2H76l/vpX/AFrHzQ7D99S/30r/AK1m2/QV3UT9be5f/LOrv/UC
sdBXdRP1t7l/8s6u/wDUCsSOY8xY37f0h5j7+v18jZyR80Ow/fUv99K/61j5odh++pf76V/1rNt+gruon629y/8Al
nV3/qBWOgruon629y/+WdXf+oFYkcx5ixv2/pDzH39fr5Gzk8veCYxiZBJgVS2/jww6d8mHyeG2Y0ZdJLhaA
yTj38EePew8tmj64tX0KCVAoKQr2waCJzRrdVM/SZIXKQXj6jVMcaO6ClHav1qKGlZpvK6xRVPBCUUSjz
gTgUiDnBUSlVYIdaFQRU4UtzDdrPGTjJTY50e/jzXm8/lDZtC2bOpIUnECPDX2jL36i2zNixYsWza0nG70lty
8ooGZcmHYOU4+9589sd9Hhle+xL78HktqXfccCkjoc+MnOmyYw/S5oeIPPHZZASji9ui9eqRUtrgyqU3WU9
nVmpqx6qNJOdF8CshF1E2xUdrJLwb5VxFEa5A4yJFc0KqkwVk5Pciol6UFQFIVVMQ0mJYs6v6PDK99iX3
4PJY6PDK99iX34PJZsrwG3T39bS5x/LMrv/UEscBt09/W0ucfyzK7/wBQS2JHMeYtmDyPkbOaujwyvfYl9+D
yWOjwyvfYl9+DyWbK8Bt09/W0ucfyzK7/ANQSxwG3T39bS5x/LMrv/UEsSOY8xYg8j5Gzmro8Mr32Jffg8lj
o8Mr32Jffg8lmyvAbdPf1tLnH8syu/wDUEscBt09/W0ucfyzK7/1BLEjmPMWIPI+Rs5q6PDK99iX34PJY6PD
K99iX34PJZsrwG3T39bS5x/LMrv8A1BLHAbdPf1tLnH8syu/9QSxI5jzFiDyPkbOaujwyvfYl9+DyWOjwyvfY
l9+DyWbK8Bt09/W0ucfyzK7/ANQSxwG3T39bS5x/LMrv/UEsSOY8xYg8j5Gzmro8Mr32Jffg8ljo8Mr32Jffg8
lmyvAbdPf1tLnH8syu/wDUEscBt09/W0ucfyzK7/1BLEjmPMWIPI+Rs5q6PDK99iX34PJY6PDK99iX34PJZs
rwG3T39bS5x/LMrv8A1BLHAbdPf1tLnH8syu/9QSxI5jzFiDyPkbOaujwyvfYl9+DyWOjwyvfYl9+DyWbK8
Bt09/W0ucfyzK7/ANQSxwG3T39bS5x/LMrv/UEsSOY8xYg8j5Gzmro8Mr32Jffg8ljo8Mr32Jffg8lmyvAbdPf1
tLnH8syu/wDUEscBt09/W0ucfyzK7/1BLEjmPMWIPI+Rs5q6PDK99iX34PJY6PDK99iX34PJZsrwG3T39bS
5x/LMrv8A1BLHAbdPf1tLnH8syu/9QSxI5jzFiDyPkbOaujwyvfYl9+DyWOjwyvfYl9+DyWbK8Bt09/W0ucfy
zK7/ANQSxwG3T39bS5x/LMrv/UEsSOY8xYg8j5Gzmro8Mr32Jffg8ljo8Mr32Jffg8lmyvAbdPf1tLnH8syu/w
DUEscBt09/W0ucfyzK7/1BLEjmPMWIPI+Rs5q6PDK99iX34PJY6PDK99iX34PJZsrwG3T39bS5x/LMrv8A1
BLHAbdPf1tLnH8syu/9QSxI5jzFiDyPkbOaujwyvfYl9+DyWOjwyvfYl9+DyWbK8Bt09/W0ucfyzK7/ANQSx
wG3T39bS5x/LMrv/UEsSOY8xYg8j5Gzmro8Mr32Jffg8ljo8Mr32Jffg8lmyvAbdPf1tLnH8syu/wDUEscBt09/
W0ucfyzK7/1BLEjmPMWIPI+Rs5q6PDK99iX34PJY6PDK99iX34PJZsrwG3T39bS5x/LMrv8A1BLHAbdPf1
tLnH8syu/9QSxI5jzFiDyPkbOaujwyvfYl9+DyWOjwyvfYl9+DyWbK8Bt09/W0ucfyzK7/ANQSxwG3T39bS5
x/LMrv/UEsSOY8xYg8j5Gzmro8Mr32Jffg8ljo8Mr32Jffg8lmyvAbdPf1tLnH8syu/wDUEscBt09/W0ucfyzK7/1
BLEjmPMWIPI+Rs5q6PDK99iX34PJY6PDK99iX34PJZsrwG3T39bS5x/LMrv8A1BLHAbdPf1tLnH8syu/9Q
SxI5jzFiDyPkbOaujwyvfYl9+DyWOjwyvfYl9+DyWbK8Bt09/W0ucfyzK7/ANQS30GPunv62VzjHnvmV3H4
LguFiRzHmLEHkfI2dPtyoCC5Q6gOlpw/3Obj8Xe4rX3ZDLcsK3qVfKQ0mq5OJmEeTVOmlP6jSm+YPgrT0
cu+2wjuTRelwIpwHgTtLaP0iCalh1HxgFlypfqIe5bNsWxHWf2GKf2oZ+ELN6bpn54Dfh+5ouL/AIWd0Ks4W
rP7DFP7UM/CFm890388Bvw/c1XGPwtboLZKlYYymbRqkksAAwYHe1MynP1SeNlT7FofTPPe2iWZtUWL
Fi0PpnnvbFi0S0vaYtD6Z5722JHMeYsWiWLFofTPPe2JHMeYtnLmfIffaJYsWLEjmPMWTnyHmfusWLQ+
mee9tEsSOY8xbNixYtD6Z572xI5jzFsZ8h5n7rRLFixYkcx5ixnyHmfusWLFvXp/7bx2JHMeYtm3mxYtD6Z57
2xI5jzFi0SxaH0zz3tjpnnvbZlH0vq/rWLRLFixbEjmPMWxnyHmfusWLFofTPPe2MScOKc+UcfH8PZnbNolix
aH0zz3tiRzHmLFolvGv6gPCHkt7sWJHMeYsWLFi0PpnnvbEjmPMWLRLFofTPPe2iWJHMeYsWLFofTPPe
2Omee9sSOY8xYtEsWh9M897aJYkcx5ixYsWh9M897aJbNiyZG6P+yTc9/u5VH/AEEL8dlvLr3sGSftT4xsiH
uj/sj3PP7uU/8A6CV+Oy3l172DJP2p8Y2eSrFOURa2pCS0JMx9pJ+2PVbaOxYsWVaVZL+/l2gnfvvjsnzub/53
dcJ+4tuvfgRYdlBr+XaCd+++OyfO5v8A53dcJ+4tuvfgRYdkqVhjKZspIxGJjKbbnWLFizNnrFi0kqKiaip59YW
1JPSEdLK5+qrCwfKpSUmp5P6aNqx3reSI8YaR4g5NuOqfV0onVg4cTaXVcpvUJST5OdH09nvJBXDxMvr6
qNlCR7SGY8uy2QhZzSmRzmPsNsoCnEY0IcUOPd09tspWLFi2LYsWLFixYsWLFixYsWLFixYt8mTIJcuO
dHHLlyZfTZsczpEiT3sNuvn5NloJcyWOSc5JmS5wrrlZwTNFT0jvmyW3x4YatlkyrzRV1VwvATqKn1tYQaR
U3aTfdDoT0c1mM94OByZ5mmd7c9I+14+9Qkz+1ZtftHabs+kboSjjAJqjbknDRcgsp5NeVJ6SvJ53qPBWSTx
5STzp4falQ7a2aU8hK8GvXT39+RNuwXN2PXzfOyru0rVbTIDVO/V+i4FKQWGIlfpGIAFQ4bvLmYtv/YsW
LO25ARBIPAkeVixYsWNbYsWLa0S7zCavORSb1NKb1EqvJQpuSVVxnp5UEqTy5mbOdmiH+C9K962fkF
cLOBPgPySaulTvWjSO4Es2hriaY25qrJJ3w+QddnlU1Q2jG43hHjl46eXubMpqGFmELxEcIE/X7j1TWbFixZ
mz1ixYsWLFixYsWzEZrKUjKDMz9X9tshJUBCkBfzkqVhw6TnnOtixYsWxbFixYsWLFixYsWLFixb5xfUe
DAPh1eO2ja5egfLlcimm0faTfNthHPgQmux4TVQJCwYJ452JQoS0bmRHaOHXT4LPs0zz68KET1n7Px0zsy
8+hhIUvKYy9nrtvLYtjCl9QD74SzIr6IXQXClzC8o+TTz+lUo4XOaiiokm+2GY7Ot6iHJbJ9mnG3Gl4Fpwnx6
TZxK0LTiQoK6DwnWxYsWLJsqxYsWLFi2me4T/mM7on3MNAPwTM6zkGX6iHuWbfbhP+Yzuifcw0A/B
MzrOQZfqIe5aRaPbEdZ/YYp/ahn4Qs3qumfngF+H7mm4x+FndCbOFaz+wxT+1DPwhZvXdL/N/X4fuarjH4
Wd0Rs25w9f2WjP/AJoeA+tNlS7Fi3jfhyD4vLZu1Rb3aXtMWLFi1gVMqAj0tZKw+V4ooHkpDmp8o0TR5R
WerTtMKhNHKFShM6eTfp5WKfDz2o7sqoQZMJDhC23ATnLFRmvTRGlypqDPFZWHgVJnElUKG8+1oSd
ib0soe1WZqA6JtLVkp2pVQb7ebZZQSyaYn1BYzyXi6pKNT9MI7PXibk4L9Q7dInihQNIeO2JTF2tWNF2Sm
qrkQ3OiIdWqkVfcbfcBVUkJSkoPxLciOUZreJ4qWhWq3QcJv/8Ate2z3xP6XttHtmmXVBLmLyCz4EpUgezk
4UH0ttzJqXl+D7PNZmbeRtWJHlJPItVRPGyeiVHDrqJwh1p7aWoJithMmcZiacYT4JnH46C7NbhdQlIJHLO
A4grDkNlTfXzURbqGk9dlDtV1YQ1qgbKUl0mdSS/C1VNNts+8zFIDFLz6eYKqkhqkszdBxyN403vbDMU7
O+D6snqIDpXMyCvpa1VVqbudwPyibwW19HPlqTkHRNVC+ampE9eeDwa5Nt6fKYdbyRFODSuCfr7cd2x8
T+l7bZ+M5HzV91pwjWJJWAXpKC2HQsLDPQW+vPJvl5SXIVW2YchXPElrm+rtHnXxmPXDg+nKeCUlZ
hgrdcku0yRqwmKTqeDSTUFcOH2O7WuzXIYLzkvISVBxpZNYBUKdXaQPIbdIq6Tws9688tQUClbhZa7Vp
SZi8jlhq5UZHqCqKCwVNT1VB61o6M4UtJzLred0iRSfnTUFHtVpg921BNtZ6XROoTdOVJcjbcbDRn5UR5
VAdHDiYjL6qeQUdyJaOTbzXKJB3redIt063W9pZRUe2uZn+tPXLCx8T+l7bHxnM+SvvtlpXqakodQGfTecj
KhleenCCalmCei55GSnttL0wrKit1d1ERzHNP4YQELe1Cpian1KatLo0dYMuF4lXAeSzBfReipKe20smcVjSu
bz3qIRzsp7WfTm0OLGK1R2oqg8yb9TX+hlnUj0geDIQVg4jGj2Z1AeANvO32bSe1+Y5i3iadwf1/8A3qtWC9
K3VLqomVOMuFGVT6PSpwMghLMlTUmfwociqjnFZ0G8y63kiIEW8kp4J6b7j57Kws/S9pti1VbdcEF2N2c7
U1AcEDbJyqkTTSoYmoOQJ9DY0sE1Y0bzI8GZEXEebqsLTUNirmerReFpyndaGrURQJo6aTXERYUKaM+
rUpPcBUoX+cd+GjhNJNG8yPKWZH8SnXZPD/2pbDCFdxeLboqsUibzkZaPOcFL1BkLzwJkF7Pl54LAHCZt
5qxT3AnETatolP1KulVjrwrW2RZbHbbLTy0lKRk8mpTEZvoyooF86nnlIu20zQ6SVNqx3rgdIpxHDRKePWp
KA5yWSvcI0JV649mZ9/GCV/S+v+taxk+tBRUdBxnk2G+I1tPQWe6FUnMlIPW1vvx0nG23TRvr52d1IbcCsn
9tUpq/4qtJt+8A1XMaYxNNQXLHOqI/KgU+bgGJSWOWUKV6Y4WLxvq72Khok3olQ1aV6g6042rDUp44
W/USsdRTKqjnz9SJTPKoJeXpSRwbTmGgnEcolm8SPVukTxtWcHW73YPcti6l93dep2q0TUpy21lWOj7DqA
gzsmnqsie5HhUhUJrCs8s7+kuxDafo/wCvOKysLP0vabHxvvitlpmVaSn0YnQIKCuRECb4eDDNKkyal5Amo
MPPCasqGymfAoaDUTxQ230lQ1dddmNoLgrE2GzUhEpgsEFgssORBcCy3FiZKKi3Fgw20rTCs19L591E6tB
9cAICmakq1pURo24aRp6UmzlJpn45hVwG3u4EsgqF1x7OBYdCw5Ek0Ge9bySG3eEKtt0oqqvUGq1bqVR2
TVRLJk144XTVVv1Ma9RmksJmdZ8m8GzRMmbSx/8AGJDKKzfVtXtvy2T8RjwyY5z0nTn7OtjCvDOHOfk
znHPS1SUKuJpN2rbFkttwKrkb7Ib9QT6enzUHpye5FQ4jlEopnq6mZ66utKsoaP1daifPa2HZeQZ7Mk1gnLaC
6PyjjTPlPGWXkpeXnJ78zPg8vN7PVzA6hjnY6W+0z+rlgzKPufosPmqkk+y41h0n6fSmuYOEFSeeYbXZ6Ws
I6sVSfdq44iLhcP7VJWeYddNG64z6u9oj6dlVHIdUpkiTVCjUikp9HyWXISVAnwk0S8jfu08nEVbR6TsHs+y
sLP0vabEL+j9f9W2byalAcOHC0kt0knKT5ueBNKz5E4wcK55muv6xzTmwOWsFp1YR3gsPJvJqIsE15hvcw
xHIjqk1LLz5JnRRNY08U6u9iugzZVQSVD695NdrvZ7d4ItNvNjPDCrOQ0ZPSzSwc7OWDBMqTJm1Q39fK
OaauLbs12x60aVnEd+Vvea2fSjnRgmt8rKlpEo1IPILfbbX4OaLNmzvZx7qs2oAoBxnCHvbaPCPo/V/VtIsJdd
GMsQsk+QjORtupD3WKfMh0ZIropyOdHKrA9SFB64aDUeDysQSXBsVcz/bJLVbSzVr40ng7iDMIprglKSo
vVQbhAxMKlZ5GcoUfNEybtMnDZI91Eh58b0ckqCj21VSZ9I5LWkz7vfBtLu/Ih9YJqSPdvKqBpmky8o0R4S
PDNTiOkuh2+4gTkM2b63p+lOuxw+r4e1VpOlNA3PS9WputyXOhnzjXQaoJTyLlyqolEXssVIeRN+lF437t4O
nhNp+j1HjOBofVaThp/pH39dosv8A0f8AiNstMyqCa/NPaAR1j533u4GQfzialSOuDPNZorKhTq7tHn2Cek+2
qrmZ/rT1t1y1SKsJVMy+eKzeciqQlzWuRmqKPKTMhph4Ogmz28glM9PJueriieN6Q63dqkolzhbCdFrtbqo48i
btTXmhn4HAjOAhV9LzVeGQ9nAceSw8G88kkTutFXG7whNt/wDbVK7urNNWKerNRoaekiyqnkEdp1QZ9
Rl0moSjM+evF2eaOHElBKZl2F18zRQ0hh9J8mNkQxv8OUaT7PP1+qysK8M4c/ozn46e+to0mqpOY/EGnR1r
ONNc7gIVAWZUs5ovMiaOw14mjqyobNkj3YKieNlBaeju2uee1fFZCfeYYyomt44WR3RGfclX1CiJVvTCq
WKqTeCOa6rNG8FzR5JDzHrhpEVPtUd1JOI2uJQpu4jlXV6qMCkjzpJikvQvbiOY0oXnpuer5xyKy+bNhj2xE
Cifo9O95w4rY9J3bZyVVBHfiatp8CUXq+4KvqjeMSlTpywcpyTYaQlpXuIinHhVnBpDYq55hr0bjY+J/S9ti2
UUerSUuOR1ttNQVydOZb8L0+XlDKpeYyVDQJNYOLxXq7SB1DbpFWSdLqGjMUpVODavMt+I9QCZB
XbcmYfbaujF15GdBc0ln0pSLnDWZ5r1Ee6iXP2vUeXVrthlr0TfrOmPBVRHKxiDzej3qA7Vl8aLXjyrm7wN
Z43mvmnEht08VSdLe+uh+s+i9JWvym9GGlTV2Pl4NVBR2lOqAVR5a012vNNSGrOWEc0sHDbpBJO9hLii
eVsVbRyWPWomQxsrCz9L2mxC/o/X/VtR3BeKZ7bmPOSZR3IZjY9RmfSU3LT5SXPMLDvfhVHNpBVvd
XdWkU7hCk6XUFHReiu/bLTwdSUxWm5Hm5IwLI7TRlBeWc3xnz83RyueGypPV1aeDj1c1taS929zzDklQV
Xa3z5lQvLfNBOjEqqdck8nqbzNKD9JaOzNJ64Y9ddD4DbZByN+c5pcSafzeNBmEFCUaL50bkTzigbKnCRT
OwJfSIETZvj+nNXa2yfif0vbZzGvij2n+razH5WZq0/pXJrAok1hVZ8xLb6zN4Pyip49JR3IVJnCipmh08m9Qp
xE3pBWDzGqoFTEFzVEedN0YsoGVRjozXU15YxK6DxeGeAklChvPtIHT3Wk3pbFMDRW22Kkeg69Dd7R
6COpyI6qWT6fOin01yk5SpInzk84lHUdvKmiDv083SJspj1z+kw5rVandGVthmqkx6bS1KTUA+xyuU66SFV
NZ7OZpNn6LNmw7NXFHNFZQ0hr66rB/ZY+J/S9tm7Xy26qN16NFwvBnllRyE2+43Q0tFpZUrpVScDPXtD
myqSUOnk3tkeDrSKjovrUc0v3bYL3gmTGTcilGnrkBBv1BT6VJZwvJSz0h7VIOGsz4LsjMj3Xs8nHut6sodq0
pVJqHXYATVS1ny6I1FQ02vSUw34jtWTWR7F3SjKGYKh5WYZdYS0dHe+idfVq44yJXSCSoe1Sqc9tLTM
u7/OhkUxIQHG2jt6idQWu7aXs9DLKmipKO20FYR1Yq7FY71xWnU4jzhNuDhBoztqSIftpZWFn6XtNiF/R+
v8Aq2vlWrQiI6bVEzoFwLC3R+anynkz2/KKqq514QSbkSDTe6uTU9a0ihm9If3ofHnteDLfCDUBHSnG2I8/b
ywgt9xpawM0qMg6nuQrnhTqT3cGrS9rMZdKpzTcDtdU4+XWHDUOoPDx5GDGdSJMkCaDwbabXbxPjQ
m6h++OGlVXP1fC1SpDStKo021hpIJwyZQTDydDoRixj2hSHIqZ4Ua5TjzFu9V6J1DZPxP6XtsQv6P1/wBW
2T7FpixZm0iyZW6P+yPc9Pu5Vj/QRvxWW6uvewZJ+1PjGyIe6P8Ask3Pf7uVR/0EL8dlvLr3sGSftT4xs43x9
X22tqT815W2jsWLFnLSrJf38u0E7998dk+dzf8Azu64T9xbde/Aiw7KDX8u0E7998dk+dzf/O7rhP3Ft178CLDs
25w9f2WWjU+H2i251ixYs3Z2yD27KLjwcjwu8UKBSUE2lzkQXjUZ2kyk01IkOtYbaojo6Slm9meinETekNH
qPvxpfnsmmyE8hTNzNh7MNNLtt3M9UT1RuLCPKyCrIUCZrsXO+2J0io9r1ZPx6655hyWdNV8u703vGtkg
3n+TMwnG+aMH2k6EebkHG1VA4VzQ2aSTf06RUSPbVPUR0Uq5mQx7W21gpLub9KKbvBNeDldS/Uic3z
5c+goawlpaUhyVAn2IaVihLDTWjjwdr8NFc2ABa0o6ulRTHepOMjLLPOPZ5Hhztut0XxdVNdJafbSuqgjDhC
TnHGDpzjjHEWUIImJxxPIHDEjNjJwgnmjZPDsMwcKkzhsr57LTVvsUccQ7+PCOPX5+Pvjjb5arMgwQkE8
MX4HnbSicXeQlawSZCRJTyGZBJzymPVYsWLFspwqyCs+UfjbKhhUEqS4hQZDikLRDmMkfFoTJCzBmQ
R1FixYsWxbFixYsWLBBkJBTi+cFKjDp0M5HpHW2LXZSlEcjijeBadopzzEEu3TZzJZeQpp5M0cOJJVWKe
7k48bNgkqH15z28NemUlHUJCkpH5akZL9NKly8rISJBj3X4cea2VbFmlMoUvHp019/fmRbdqLtD2su64nNn
KO9qlq7HKd6lLQKCsMPR3N5gBOHPgJ5CxYsWLO20nxMniTqepsWth8JaktMt2o6PHkVhUa7gIJc3K5DF
ROJZ0kU1+fOGOoLnsWAYIPIzY1tRrv7TSmVRmnqIlEATPncTz6zLmSgkHpzgOFc8cRpWDjPZ9naf/edr2c
EyCYYkwQenmS5XTce5x46tXxAAWo8swZlw7yTOMQQf3OaOI+TktCtaVN5GpYDKmgkgDvBWumowzw
52r6agTTulwLKp+aUxxmJnxEx16AsWLFqu1hYsWLFixbTW+/foobuf9H4Ku1vOK5yBYVODjDYbTlFTzyq
E6M1zwUtvFDp5MTyRFOIdcFZwKPWpK6g9uFJLSlRJO7R6JAu+1kqgj09rHQ553eUR1rRdAa9SJ7yS3+1Si
gsmszSRe5QmhNtQbBBQPGyg8IE/hOlpWPXkNEAKqGEfRNNCKnOtv3YLwKCQWV6ldJ5VQGRUEunlT
Z0iynA8FNtq7eeSsJLsIi49FG2+K/2pS1VHQUj2ys1MpvTd61ofbUpPS5vKDwf7/WCDba6AjlDJ08cUDhoSo
GeoQEShJPx0grKIjopKSyh5WVxhhhtvdx7O3ZXXUaqrfShzXdkgnIAnMkEZ8gNbdc2T2KuC+dn6q8LwqUB
50EoUXEtluEggQVSrMDWDrE8eqzFDvYt54O5q8vyW82tRgt9SZ1P2Az1hVmLyw02Gz2usuCZr0wsNtrI6O
rKghhj1xPFDahx9m82A3XbRVCCQNASB6jbkricDikJzSlSgFDSASNPL3FixYsWxZNixYsWLFpcwXgNFz
ROZHvIDhUwVmzNnZhXM/H8my2gKLT9YpujkWoqkDEmclzVCVnkuVlyKkGlDmaKhQ3+2XUmPyWU
GsWlUtW5TLxDvZ5jT68Xq5WjVNMKlISVYQOk8Z5j3FsI0dbakny1JbPyDBOBQKlypAuZlZCfOL50BzOu
P5bZusWLN1Dyqh/fKED6Ovty8NMxZbLKWUBIz6/d0sWLFizNnrFixYsWLaZ7hP8AmM7on3MNAPwTM
6zkGX6iHuWbfbhP+Yzuifcw0A/BMzrOQZfqIe5aRaPbEdZ/YYp/ahn4Qs3qulfngN+H7mu4v+FjdB7OFaz+w
xT+1DPwhZvVdK/PAb8P3Ndxf8LG6D2bc4ev7LRn/wA0PAfWmyplixbxr5Q+9B/q2btUW92LFixYsWLeNf
KH3oP9W3u2IHIeQsWLFofS/PfWiWIHIeQtjPmPI/fYsW8bwOUfF5Le7EDkPIWVlyPmPusWLFiy5a+n7fws
mRzHmLFixYsiEnUT64PnbNixYtD6X576y5a+n7fwsRzP/D/5rRLFvGvlD70H+rb3ZMNYcOITz/D8fZlbGLv
4sQiZw5T/ABp09VixYsWzlyPmPutif0k+/wDCsWLFi2LLSJ1ITl4+rhYsWLFs9z6Y8vxsbw/SHssWLFix8V9I
Tz4/2e3rZOLv4sQiZw5T/GnT1WLFixbENfST/FsSOY8xYsW8a+UPvQf6tvdjEj3UPusQv9Dz/GxYsWLENfS
T/Ftif0k+/wDCsWLFi2IHIeQsqxYt43gco+LyW92VlyPmPutjPmPI/fYsWLFkwOQ8hYz5jyP32LFixbNs2TI3R
/2Sbnv93Ko/6CF+Oy3l172DJP2p8Y2RD3R/2Sbnv93Ko/6CF+Oy3l172DJP2p8Y2cb4+r7bW1J+a8rbR2LFizlp
Vkv7+XaCd+++OyfO5v8A53dcJ+4tuvfgRYdlBr+XaCd+++OyfO5v/nd1wn7i269+BFh2bc4ev7LLRqfD7Rbc6
xYsWbs7YsWLFshSspKSBwwx9p/sy62AYAMJxiO9GU/6unS0A0YLEypk+cMlyBBPKmD59QOTcgRKJ5M
rnhsybNj2CRTiPNts3ZqZ6ICQylQVhAoDdrM1Yp2hqcSb0RHZUAWQLkhJGcTiq3W8SaikJEgoQgMSVEoq
elAACI6JS8NFAu3XRhqVVKI1jpgiKWhluolL6gMhFVJk7ISCiw5GusI6SaNm+IjnxsppbH2q47MIlenrtpCozq
cv9sK7JeLTEUteba6UzE8SUCYBnIemHA8RERHRSgnhElqoYikb7GIA2nZW6qG8nnF1Ckp3Yy3qwBORGu
YnjkT529yfAx7Dezjtnvfakbf1rgF0pZcRdzVWmhdfZcCSp5onEIaiSEpMjQjKz5K6Xesp3fCpOWqjT0ssIkZdU
4OPJluDNOEbJdBMqTOaLNmyXW86RUSJsooJLgTu2qVt0WsaUSbbO2RW3E+iNQac0dqfUl6pio3EmsC81
prHRlgqZInjbfZxRYzt5ZqcAMyIqJ5waPShEMVZKR9MCMSQKYIrU2pL0ZYp7yqGKVQW2z8lYyDhy4Zj
mZkzHSLedu3HZLZPYTtX202U2LvJ6+dnrlr8F2Vm99LcbQikZefQmoCsNQGn3FUxgJktlcCcILFixaBbkgzjr
w4201vxX1KdXF6OwVPeqaoOpecCzwXpzTtHNFCCq9nRmueZrnZ0esqGnEeuCq4NGKmiuoOtKosKSXZH
yje7x1CUHwmya93bGe2KVqh8uVPuCm7tXTz4aCecNdvjbec/W90EU722Tk7Rarr6zhj1qts/u1l2eotbKa0Tqd
TlBVHh0B3a8D7yaaOVNHlXgw8EEmT4UJKSR7N4OrjeKaX0d110UcFY9rbNxac0rqFWN4JtN6YtJYdTxX
DQJZVKTyBrEmHupwm/aVDTh7bKCjqSrN7zp7fwt27YTZPZS99nq6rvd5o1iUkrCnEtKpoAIjMlckcQnXKz
90mcJqREgpJhkufTVQgnqqWoF5ucSDiecK54UNE/rFRIm9dpu1hUrZc6m9L6aU9nH5alOYdPmczTShL7HO
GG2gk0c2aKc3Ufw7LX7Zy3FqhDTT6mmXN6gKUEqAwiATA1PLn562LFixYs1YsWLFixYsWgGDBYmXj
MnDJcmVl+umDk0pILyf77O/j+L2XMFjUmAyTMlzhaZ60YLzSk+RPD7cJefFrCxljwFSAuAcOMTnw8dMu
PCxC9cBw/S4fV6rRLFiyVm62QPnoV3R5tL2Y16i1NL7oVdnNU6YbzWTTdZ72e5NLqocabXdisSwAkhqK4
USQVgHAOLEO21ixZVHfQeo3/AKfvfB8nNt129WRbp7U+miXQOibnu6PJ6NOqN7i9A8Ee9MoF6cIKrfRd
Vb22zn4/Lx1OSrTWiKlS6mFYqdrjfw+fPRdK6WUXSD6uz9KCppSqqY/u7XvL298Rh0TZ7Gq6x6S1sP7nj81
9KeCy3GvIY9WqsDeMeFE0krUImcQ3IKLQ9OarI4QVY6Hei1XSr8IK6OrJaMmpdixZd04TJqBM4mqRMkp
JqgVMED6coFSp4icTznZZU4UO9bzpL9r1HC2K6d3f6EUfVFVbpRROk9MVxdzjTKww6ftdqqqkXOD1WV
NqyKRTVDMf2v7VauTUCdzXrxedqyj3jbwLAquzmw1aD1ovr0MdFA3AgoE+Qgt+73SVydDJ0JJs6hqTwO1
wcVVElJqhg4XNwAVaBOTRGiQ0bpUMG0Tv0XuqyAjRtucxyYKm41GL1bJWasIqCyGfUG9OjrzPbbtqg4D
YkkxQp9Q9OdSs4W+kJ2lEpqqqU2j7uxSkbRaqqKS6+2jdtvuIRlKQokHME8RrHWzrdRUttejpqXkU8zum1q
QNR1I4cALLvW9fUf3QOlf3nqN+fLrxslZub17Ko16F8XgSzocL8W6fM+l9yh5U0MVQpWzqVv8AnT68Ule
LwqCvG0plkExPOtZxLaSUUafBgODWzAN8OksRtu72n0xrA7r3tdbzkuZIqpQvdJ1GnzNUDioakOOjLfpWa
YaPdlpzT3MtZJDqqRdnCDg+nJmiqqKtVF3TGlO2qWmzQyThOZ+kdff12V1sWQDb98++q7LndQr7bbUszY
zouW3sK3SuEiNRue3aKVwo+8g6DjDpk0yR5SqA50NOaqS7GfW5Pqqmqnz/ALa0v86+kktKtvDTu8beEc14
SvjJIU6VHaTp/daub1LZFH3YqUupWuKTwrAq1UR6mujomop57EAQ1EiyCiikt9RH6TPpCMkpekrFiyjXpP0
czefL+L4bARQDqgj3/ewHyePi12Qi3RB9VXZ94m5tVchShcR3P8y/fAK19S6frKDU2qlH6AHHld7R6xvyk+
ZEU1vVOfFO2O4XCoJHWvrSlLDtV0dJVFhNBJVMvXm6ntu61dCaYbn/AFCp0wmGxLoV5i8hT5DaBFmP
0i6qcU4ojwvpk8hidBFyHziE4qjK7eUFZ4qXXR/54vJAq2l8dFliywFiyQSPeLvXVSr5UJpUrjUD8d2h+XD2m
7WEYl0abjHqRT+vFOWHUe8JUapys5zqbUBEXdCPZXT6Ip9K0xLSkp1MM+k4OlXcqmlJdGoveGvRR1Du
qLzzq30S23eEvr36Lra9TbofM5uJSRS+g5utZyntWm6bRUJNcBJ1sw9SdJT6hnxVFRqqyS7yCPopLWU0FVV
LYxI+kf4v42WWsWLepcMcyLeS4MpGAY+Lu/F39lsgFRbSkKUXOCUklPq4+y2ZADhUUpDcZqUAD6zp9
tvNi3qZKnSIt5OgmSYx19Mk+AMOLi7o6rebY5kJcUlD+6eCUHetoy+M3SsJIk6SPHK2NAAVNqU4QlktOB
xpxZju7wABJ11H1WLFixY9+Vs20z3Cf8xndE+5hoB+CZnWcgy/UQ9yzb7cJ/zGd0T7mGgH4JmdZyDL9RD
3LSLR7YjrP7DFP7UM/CFm9d07835fh+5suJ/hZ3RCzhSs/sMU/tQz8IWb23S/zf1+D7my4n+FndELNucPX9lo
z/5oeA+tNlSbFoWr6sfAPlsavqx8A+Wzdqi3i0xbxr+rDwB5bedX1Y+AfLYsW8WLTFvGv6sPAHlsWLQrTFv
HF6TDbr5fHxefLbzq+rHwD5bFi1rvh8NKmbLdVRX2vJ7VZTHQFB0O1yKs3qFHb6OVzw2aNZl/8PTuuqr3
7Yxo3XxHrQaViabTGvFNpyejI7jIdGekC9TmQ5G+5M8BJVG8bO6STzvYnXZvqOi3UldQaYSUu1frxR9Bv
AUWqRRNzqaojIlSGuYQTK4j5rpVBUM6JrCSupOe9bzp5uraSkqAp6j1qVcz0QNqFRtDvLIp9VM3gatUnqK
W0WjkEFPpfSRepz1wJmjmlnk6zbnfD2z1ccXUnzvN3RbVSvaexZYSN0HMWfFMcJHHzz9VrZoTekbF4jQ6
kw6V3gEtkuRLWVRt1UflKuCtMl8sjquh+tLs04pZ6eUTxQ3onFM66gTP6rSDRvcNJ6VuW6AkKQ3kEp8tuU
nn3QoOikGg2Ogt9ZNOQm03krOzTilmTVeZ5puHgmoaM66iT8OBLlNx14XS1wtGZVbu68jcHHA3FV2Mul
9UGrWJ1aYdHCRJNOFwrVVHIz8xTj3bYU5jJYKuZkO1dttG3R8yg3jKu14jXi5klVClVF6clWvmBqQeRzF
K1WpCwbVDatn3VpFxcNynW7RnWrQ/IpCNs9z6A8/ws64lhIlCsemUx9/l/bbLTgcCI00FbdTnVU9BbbWRlF
xuNcVDRUilI7fRypxYVVRWN/SRFNIlDah/efcxwbRe8y1a6KGbtum9fGemnGuWezXdlVKNrzAZz8Z5w0T
JlV5puE7rAFHOyihwfcfBd1aKOaY0Toe2SatUzbdaKV1Io+889jaVUGQ6GG49HzcgrSUdyJZxHNmkk3h2cn
Z3pBJ+08LYwoazLzjPnFk2tlbKX1LaTfaSc0msXY9IFSn7qXVBHzMmUflQlZafDkT9O6DKaP4PstMS2rpY
4fV/etKtizWEbreYs+KYzjx8/qtRKY3uGjVSrDkoyj0fvHth2MvR/DJQqBSA01Woz9MJZxYaYuFw6cUsxF6E
Uk4oNPrZ1179pZ4X3LvbDT41J1OFYTY5l5v5kZLS+DhqeuL1aNKo5M2VbyTn3VjWTuEKSoKzwEdFJSV/
gvSmQmHR8yza5Xh6wTnCXUi1dCtF5RVvy080XntvoVs1YZ5vO1bPgA7wj0tpD9qsz5NVtM1Tc45Kw5K8
PZSqjLVXbVS8sz600+mKjcNTkOjNP0estN6wPdht4pn2B11VVXKelOFlQOQm0kjROh22KUqOYGuSfP8A
G0hO4MSUpnpP2/d1i2zNbL3FOaCPJSYznZlZ3gsNulShXN5HKV00NP8ASmVSdHXjrcVnk6zZI8m5kRTjy
QcHralqiqOZ4jsxtXqmXlmHTNLo4pQN6pFS51fDWa0qQqPsg0+HG6vnDOVIzrROfJwkiPAcobcHXHj18ttY
L41xNZvPVkgqiQVaFziBihihRE026200fj/0PnjyWHjw8aZtl1GpvmS4nArZh88QKiV1HhavXjLlbhrZTe6uypL
8Y7wVbt58uaVFS8AzXQ8UOrJgaSnKbm1V2JNPnUyVAkuCeN8L+tzm7a4ctjA1yT5/jZOGn+mff122cUq6N
dvsenr5eLYqQxpNSKjMelSC03gztFPhNeFSHRwPaZV2N7PlLQpFRPe2Ok1TRSUc0vjqtW0WsjDWlSuCVp
WYjx3d14ug1VVHAVFDQkEwcpyj1U0oUVj3ZqGnMdwlFBWUfarq/wB7ba6vi6THVa7XR+72/wAzTOSlU/
qXR95uhHYzSdCVTlfZ9K3nwk4BN5vLTqU3gikXEh5o39IKLmVOuufq9o1MbkdNKbta95TFNLE0qjl6hZM
TuA7XlKiVPZLXWKNtuj7hSyistHlLPTyieSVZwaQ2JWmRs3Yw0/0z7+u2Q6L3oGfXRQKlmlT2vDeRFhr8
N2a/KkUbXmOwKhM/OiZMovNNwnffHOyigkpziTGuqKqUc0ukJOh8LbJGIYycmM0ZkzZEmWVMGumSh
7HJlc82efFxW1goDTu8zTvQLbqxW+l9SKdMdkJ7HaRNp0bVGO+HJofQ6O3XTUJwnnw5G/pxOQ0nR+j2Y
2UtKVlU4fV9vWq1NelElultELwJC6Wkyy1ZampawfbnREqC8nU3OHDk6z6e+fR1KXBginEVZWUeD7d0
WlaVJkOtONiyFIQdHEjT5vXPjytBoNfRpdeEciC12e0q0Ng67KVGK2slQqZTTgOhval5NeRm3woaatpxS02R
02rk/eoerLZCmXkKUS7xha6vGsKHRgM016KEpP0Wa4OcH867WcIe1/DjMc7cHA/trwVJ6YHrPt05u93U7y
1Da2XaVVwvOh78o/SO7I6LrJ8GOzXkxnUgs9HNNtyMheOcNajOThOuOJ1N0oQVtHJiWkpSVpDVaqGLgb
hnvmdXj5oR8QXgRvLF7w5Wblfyj5Jcn84ZRh9D7MeEAkfmc/yn9IcJu2xzhbon2qFzCzy/4T99nMFP+2fXbP
NaL4lNKFu5ws91M+tDnMsulRet1QVimdMDT4blPaTnF5yI/DN7myJ5NUCRFOPN5xD1uTFRV0SStlpcrM
wW64qONs+pGM5rwVdB+nypAV+dycns9h9EhWVXCrHdG6FI8B8FDSCjqG2j1764KsXmaxKtTk1coVo1c
oOn0Rmo9ZKaPx/qrVME3k8HJw8ZBtl1GpsnkVwOFhT2RaUStKo5DWAWyXXS5bHXgjdRbbqq06DLYoH
NUCFVTBgr8+N4RnrFLybCcLXcLhJHk0WwRqJmf5YSgndtWqsLyQjh1ysYWfdJ++2MNP8ATPv67ZRYN
7iiFTLvbzvSshbWVijLD6LBpUcGgTRA8pJ9HzSwTdio3kk71wWiCjok2otRQ9tUrMB7tQobeYZlfFt2thvMyr
jGcjLblP3aqIlXGHwAVZzXqoVWDjIXknr4pCdIuIi3lb+B21rqZdRrAn3Qa2XbKLORj6evCVyqgfWXAsIxp
KblPaH3hKjHFioRVJbxJcTc9XGYx1Y230lPTlNL0qHadJS7XVQeh15Cn95SpD8q0v0PedOqmUCpfT6bHS9r
vJgcG1iiaosI7Ta+iXO+HsoHSKix3u4VBWcHvojoKRiGuxga5J8/xtnBT/tn12vBq35KHvB0NVETSdVCbPqA
91CmlNK6LlL11KoDU6oBQ0cJ8F2RU072ceUTySrJ7TUFFMS2q61UmCQz1ZUtP1kvmUuoU8Hg0ng1a0L
MFN6cterdUHhT+l5p4semNNngqORHSXQ91Yke0gSI5803DpbRyYqaKSUcQ57YWZ9ymqiOg0Woc566tdy
XUrvdRmfUGnLTT6aGkquCwXpWvHHhRxh1CqFwqUmedatO1zRPzwN1jJbqdSU2yCQs6L66aUti9xufa9e
YrI8KnEHVRMgTfFFmPSDKVIpo/Hi8abqDPXn4sdEamSu2KqMlvknV8+5RQSeESYqJSUqtsir8etXxP6Xttk
N0m8DcZEfKnPhwiNZ4i2+borIwGa9KdMZwrGYKVUGvUh5NxYMSsg1ZLXpW10d4vdecLhPdpCKciKxR
RHSOH0+OG22JW7fOoU7Lt5a9cgqToP0ZUHGXa5BY4JGpC4cUDlUSdHyhoo3jvXDMVF8GyYaQxDrT13
wwtatfrnZa8I8rrqk8KirBlk0LLPAhVBtmCvXW8I33Igs9INtd2KxI91lQ3EuMgmoVDT05M+epKOH2j1rR1JU
tQXBc7cihdDfl2lEqK2yDkdFX3RVpBeig0VSe3Ecws3oPmkUlBNtMkuJqgdIp2aFGerAnKiX77o+i9gJwNck+
f42Thp/pn39dttUWpjZcFTKo0iTY1DhhR+TT8095ZggEhKk9EhLWFhpaIVvbrAikm9Le9Vsg20ioPSe8yy7zF
e6qVpc9G3m3q4U+pPNmrFL2k6GPoh8UrNuRtlEHg853w9lA6QUWOrG3ArOD31zBIw1W3a1/Vh4A8tm7
MrSEaKxeAj7T087e7FvGv6sPAHlt51fVj4B8tiyLeLTFi3jX9WHgDy2LFvdi0H0/9t47fdX1Y+AfLYsWTN3R/
wBkm57/AHcqj/oIX47LeXXvYMk/anxjZEHdH/ZHuev3cp//AEEb8Vlvrr3sGSftT4xs43x9X22tqT815W2jsWL
FnLSrJf38u0E7998dk+dzf/O7rhP3Ft178CLDsoNfy7QTv33x2T53N/8AO7rhP3Ft178CLDs25w9f2WWjU+H2i
251ixYs3Z2xYsWLFixa3Fhns9wHCak4Wk03CpEOlJ6g4Gugrh4n9qG1sipZl8HcskFfX3Y1kXZaprVDKUUo
N14qe0ZpaU/TU10cFGMz1ESueGkA0rEiKkoLi8nkTZTSsKZoxMSlMIkoVVUVoVaINlLi+6IMC+oVW0Hg
YsUoq00yBdZWafrCwVcZFSb+dEyYuhkOEkRTdNEU08bKJyunqKYlqqVnhDbjpWziEVCd46lS0heobUUxo
eA146SAZ427InsW7Y7i2Kb7UqbZa/aHZTctqc2lZK0RS15SimFThhwsJWUgVSk7nApC1lAKglQyxYsWbIk
hXz/nKJJKvH787cdcUt5SlPOOKUajfl0OHfLxb0vJddViU5vFrSrEYgIjMEQWLFixZNvUMUcMUEcHpI9Xc
183waw49mNpcuTJlZhmcWJkic44PVU8mVKl55zD3WbJdm7fLaNYsWdS86htbSXnm0PR6Qlt1SA7EcBkN
OtixYsWLNJCU6Jz5kk+/nYsWLFixYsWLFixbUonSuO8lWqovRFPqgUro+qJ7XRmeTMmiEhecBxLJHDZk
156V6sIJGu20SHRWnVNS5w4wEcw1ZMyV1elp6oqT0NS486NpJ08pdXbB0gncvNapN2SQbaovKpMn050T
U80s5OaHTlFHLZmTNfb2Y5on7MOoiAWrCksTlCHIwQZEtlcrk/03Zjhy68fh1W0hd132u+w8FKFJJ72Mkap
4ZRlx9htsXpd2/kzBB9J+hhExoc9euntM2pFsf1CpXTSrJNsEKnMZAfhJjPdv1LZpdwFc+kNuoDPzw403kk4B
1E6m7nZvRJ/2qA5bIFi27DQTytrtsBvO6ndmqIsOdwvqg9MHUvPN0ID3dqwstcoYPON8M9BONBuvJVN6w
OOpOapw2z+EGpVVWqd0QsaVRx0Va3ptye54YS2YiTrsVExR6brzodDDTJbDS5BFnrDwVCaw7DTeKEuw
iLiPlCiirN/2KqokyGKTx22dsWzYtglSuv3b1h+PCqKlQ2mZypNQG4oNN+PnguVkON4N9YQQbisluE2S7N0
i1TZtv6Q7ag1TmiNLaHtSlC6HdaVk0gjqVAabH0pPo2n3eSCWZRjU8jJoOjqhJyFKN5pn2PQ506kpKhwP7V
dRkOO2xdixYtj9t0ppoyno/6itFjNttvyqnBfolu1HIZBVe3ANL4NsjhCH07wMQw4PpPvUldaLW84LvtCnZUR
Hq65KTMdbqi3z7fU0t9nEb545Kwzs84JqZs3tWlxmZ2b4JqCjpRVaueDofRY2zDYsWLa6Q3Q7q8oKswSbvF
JysmvBVQK1oLkmkVISKmp6uq6ZcJV1lCWs6RcR7rg7BTtF8KlUn140pjbJDbpHTFnvBYqE1WG30F8uBp
M+ny87U8qaFcWGOwyoE2Q11Y3n2B1CZhDtSn+1QHD+rrlaRrlVpvUDovVeuDqLGDjbpPT10VBVU8nNy
B5SLttLOHdFlMMBz5RPZon4j7s27bMUHpurG6QVifk6qkd5x8UZIGD5g+0qZ0n0Whsdqp5zsRL0SdIqXCf
Ajq0g9NKKqqPXe3QNhezm/Nv1Vf5ILTbVEML775lhL+UM42t5mfpFIAyBE2ob72iobhS2qrQ+veftDe8w6a
mROucWfjKFL6dK1SGpWNSZqEfqox0FwNJm1AMSTXCNtNdyeyFBSDefBmRFx+2yf7a5mQ5LYjS7l90V
DT3mjol2yj6OlVIZCxTR+J6e0ipGQ6qcOR0HH4rMM3mX/IdRfKsrOBWZ6aCWlaVOH+tI21W3J6+w8L6t3
dZWKoyUvow0ndBdhv1Yb6XoNCdRc4l6YabyKJPa9FPKJHO09WT07rVpVH6z9stE2U/tqd+XPXbPXrWX
NeTYaraGo3D7c5J074MaZjIx46TZ0VYxX0tPV0yitqoGRiMOnA5n2eNsKxXa7vEyoDDquZohTc5Uil6C32k
w3wYbhThG2muz/YmglFbtgdIt3/knpHSnBX2n0VbGN2S5nSu7ILpW0csnPOpbwqNWeoKpVdXbiYlPH8ut9
nKkOFsFMzPqaeSRE48aKEBUE7Rao6ktIQtMApgmgAbcWLVdpWFH0T/ABvwsWbxbppecrU6rwilddpi/HB
S6m9O2411mpawzz5pKcbwcDwS9MFEvSxLrhoNOImymKenKeilVVz9XWNKdaxs4dsmZfEuFma4PydWal
yojo9QVBuI7bdqIvzTRBDdZdt55weVCisS7SricRN6O64pmilVKJkO1ejbdQ7JKjZWj2yolbYYU3YvXEkOIQ
RBAUDAI0OcAZ5625l2uUu1NVsZWp2PKl3o3kAkltxzSYiSOUieXOyctxGuFSKM1gYzJOVOqA8aXPddT2
kvNN+OM08SKcoLBvM0l0N42tdcEU8nHjZTrenKeilZKz/rTZyePpcYNW34ADV3uaySl1Pc93XT+oiJU6syq
38szzQKjXZ7bPmlzLODHqRUcKtmKaQzBO1qGj0721zDuWVptf8AbveexN4bVMvbFpbbp6ehHp9TQoFPR
1DwIgICcQUrTmOXIa92D3bttd+yrzG2inPSKiu9LoKV9al1dOgkSysqEgEzC5GXzbFixYtxDW3b7aZ7hP8A
mM7on3MNAPwTM6zkGX6iHuWbfbhP+Yzuifcw0A/BMzrOQZfqIe5aRaPbEdZ/YYp/ahn4Qs3tul/m/r8H3Nl
xP8LO6IWcJVn9hin9qGfhCzem6V+eB34PuarjH4Wd0Gs25w9f2WjP/mh4D602VNsW8b8OQfF5be7N2qLFi
xaFq+rHwD5bFi0WxYsWLFixYtL2LZUI0IVl4erjaYsWl7TFiFck/wAcfdZE5/KEcsteeutixYtC1fVj4B8thIUr5I
Sf4Q+0WUUCPiynOIlWZ9nqtFsW8b8OQfF5be7FsZzrlyjjz11sWLFoWr6sfAPltgqA1sotqVGQTlIIVi18B9eY
52i2LFiy8P0Sk8s4n2G2IUdAkzp3gD5QbeNf1YeAPLb3aFq+rHwD5bRbJsWLFoWr6sfAPltFtnufTHl+NgKQr
5Mn1ga+r7bFi0LV9WPgHy2i2TA5DyFixYt44vT4bdXL4uLz5LG/DkHxeWxA5DyFi3uxYsWzYsWLFi2IHIe
QsZcs+fuPtsWLFi2bFixYsWLGfEyffqbFixYsWLFi0vaYsWLFi3jfhyD4vLb3YsWTI3R/2Sbnv93Ko/6CF+Oy
3l172DJP2p8Y2RB3R72R7nv93Ks/6CN+Oy31172DJP2p8Y2cb4+r7bW1J+a8rbR2LFizlpVkv7+XaCd+++Oy
fO5v/nd1wn7i269+BFh2UGv5doJ37747J87m/wDnd1wn7i269+BFh2bc4ev7LLRr6vtFtzrFi3qGGOZFBBBjH
HNHpXFgI7NvHqHy2bs8MOJTZxF0kJabbSXFOLVGBIg5Yp5E9DbzaLLmZOZBO3m/yczK8mzxcnxW0Se
m6aXCqdv+fS523nqdprwJn9Fqhcnp5cQ0FQE2JM2luF2IqEpM5FPJ3ttpFT614d627CWqJS4lpq2iKSetoiwQL
qiMsI58qqpSknnCueFFRJViWKedIqBEMNIJ2HHZIW2pWFC8fgI+0/Xa8vDZzaK5mKW8LyuO9Lso6gpNN
V3lRuUrD6iQUKZWsFLjauBJCv0LMib4lAn/AEAvO15S6gJyiHDyrL5qEz3eckmdHvZovBeNuRLVElWHD
PBIAq6OVyAAMSWrEjsOzYoJuL1Hn4uXhVKt8hNUCFN2OzXQ3D7hjlZBKX3Q5SpQmUa6SbHs08nEc7c
Cro4A0UBMhj2yS7OY3I1Gi9E/RTzarbdqVlcrKS3QgpbjIyTG3Os0WyKly+XktUk9NTUdPLJSOmp6QlJ8rJE
ExHIFUpKJl/chUoS63kh4vx42melHcbnD/CnjlnEePHX1R7+2g+H7X318HU9ibWw12UV9P7LNbK1u0Qrd7
d79GlIQ8+i7/QEIZqXm5E+kqShalrSkSgJnbFixaLb5yDQfZp6rFixYsWLFixYsWLFi1AdDoRGahn3I4TmYI6
XKypox6/P4s0KlCn06eUfPHixuz6qO16F5K0lUKqxGzDHTZTwLpZU9IzfHtponWoHSP7m6U17Nutl19tkwt
UHl7OMWLZnsWhy5kE2XLjg9PBM6bKx8+Pz12iWeR3kBek8NeXH18rFixYsWLFixYsWM8ODEcPLjPj9k
WzKonu44jHH2SPrsWLFixbFixYsWLFixYsWLFixYsWLFseVepe2K2UnqXRt7QGI2fVRkOinrizObkD0lPci
WdRzZorynk3O9IJOrtqT7g2ZmPzcSb+zDenAhn09R6utiXNzBBqg13a10NuKSeAZmUVHCkuhcTXA2D2Y9
tk/RioPvOrqlnu1i3Q9hO0vaHs/NWLnNMtqtGJ9h5obpT8CHsLRbzGseGdqG+9naG/ktpq1vo3f7Q5u8Wmogx
pnFk7dzNuPzbi9BD7Mc6wluGqlRHHw3qWqIc01PbhNQJpeh28128bO9cDpFukfbAQ66qpw/xhZRKxYtqN+
3zXbQ3rWXzeTgdrq6o377kZK/QAnTIZ5+GkWdFRsUFLT0lMkoapxkJnFpxOY9vhYsWLFqq0uxYsWLYI
MECP0SRJTzgyD9UG2CJIM/6wGQX4j3njYsWLFhICAgIH5p7eNIUcTIRl8W43lvPEqHAxNsqKlleIj40y6tI
CXjmMkOD5A1+aeFixYsWzY9+dtM9wn/ADGd0T7mGgH4JmdZyDL9RD3LNvtwn/MZ3RPuYaAfgmZ1nI
Mv1EPctItHtiOs/sMU/tQz8IWb03SvzwO/B9zVcY/Czug1nC1Z/YYp/ahn4Qs3pulfngd+D7mq4x+FndBrNucP
X9loz/5oeA+tNlSemee9sdM897aJaH0vz31m7VFjpnnvbRLeMYObwfJb50vz31ixaJaH0zz3tjpfnvrRLFi0Ppnnv
bYRvKVyQLs93+sF4FzkJiwj0nZCw7ZqGXNFSM9eUCg5mkoJQ2d7CPOJcNlE/wDvwbZu6X576yGXohSq
EbHuByWMTMzJJ+tlZGO0hly5uo432eJx+OErt7B+d5I1eCzrbZcdbbB+XnMaeqftFnqVvf1DbEjvj5cSBmOH
hOc+rhbVpj+iYKYnIpMFTrpFRUHpWE05T+pbXdUgTHKBRzojJ1/4T289tjW36IouEK2HCFsXjGZH9eU5Q
XHIw+22w+FLHV+KzJCxa7/JlNqEEjnPh0PL2+M7L+RqPUIURzxeH6J5e3xl90n7vtuaB7eZaotWEr90KGPL
H/MtJcvF8A23Au87o7cmvULklpUTvCM9wvY52Aw3AVVWO+FLYPWlvPQim6a//J3Sg/BbnC29yJk4uYL
HCZkwTPp5oufT1AmaNETyaoEwHMzRM2S64Ejyd74J3xDZtV1sEDBKCI0JIjLlh+367NO3JTGC3KIjIHFp
689MhrprmbdVL0+HFlPH54+eNvnTPPe2Qg3EHdGnbe5p26qD1yWJi9XWh6MnqiW9FCbiq1OpOcNgjlF5w
6urXwzF3NG+7FDVpZKWEFX7caUsuA7HY2GC03Q+XmsF28z2UgrDtdC4c1EUdvttLOrKsqHNevRxEobH
4eIQp3G1NrwKyOXttr77C6d11pYzR8k6Y5jhw15nTytqqlWqY0OYq3U6sb8bdN2A25WVWXQ6D+YpUnV
1KVKe2B1cUfalvp2lFZVH2qsgXWH0SRdza6sZSqJ0HqhWMsXm5LhY6FlLpI3Dv10kpJ0i5HhmP7opiWA7
NQDZu/uiG6AVHv8A1ZjrwWzKgg0caZ9RK0RpXnXULVb+OZ8KFYp9O1GcRHrgrOD2q7UI2COmhbQP
Hejv4/UBx/j+XxDa5pbuQGwt+FSAYIiZHPQZg+AtfUdzNJZDrxKgc4OWscZ8c9bOxG36JobExRkwPO5u5C
CUM3qqez6yJaqekl+LqRaY6anne+qYc+GqyxN0PdQLnl9Q1JbdKahGG9U6ZKyvQfqYQ4HP+d7r4PFM+U
m+9NHB+oxTVNnanDWPOplnCZiLeSTJedH+ly5uX8Q+YYWqRM4cS1AgqpR84lKqOfLqaWsJZs0RVU1Q
Jms9KKiSrEuuBI8nHvbBO1APJhbK7to1wWpSQecjhw9/XmbPruejXO5BSSMoM9dTBGnH2ceqZ4N/h582O
Hnha3nY6m2w2u4Xs9l5La7PZ6MoON0OVYNARSkFvo5TPFZUVjmrMiKaRxxsh7uLO6eLd75rqt3uvaxLP3
jaXoOmUZ4GM1kT6zU3J5mTNrxspxVGZh42T4WaO7apRwg79ulLKX3+E+BUuN3wCEcGWzi7dWDpf2kz
Vg5rEPtTx961MpotutNOSneEDFExnynMxn7DbXHaZxmobYcBTvPnRpmNBOfmOGlpNl7oJcVqIYLE2ZfA
u7rZxQ7FJzKloCGencXYjnPJvf8ADqttW31xBdheA41V5Dc5OZ60ca6yluORN49RtFPKXJ8FuVtk5JgvJgnSZ
c6CZK+iSg8/Dh4rV5vri8zzhZSZ7hcDTUic3Oyqg015UbZ6SY91EziMeTdvHa1/JDZUAlwEHiURy/S5T6wL
XJuQGC04QIBnDxy1z6nTp1t1QIt/Ki3kfpI9uTmDzc+PweG3zpnnvbc6el+6obodR/M5LSvZVQUk0nKyUpDq
IaSqqIfP1JUEi5FDHl656u6Nlp7he70XkKyV8otd7rfR+l72gq4/EenvRBp/pRgONHMLPUZRVONM6ecjfWiK
dqUFbRwpfWoVAOW0Ry73kIxAFWuURpHU8Z52i1Fz1DKMYOMcYEZeZ4++VnWtofTPPe2Ol+e+tTlRa
REMvAZW1hHRC0ybkpRhYVEtKkTjAYdS52dPjgeDYNoCQpWQGfLW1RlxMD38LVHpnnvbHTPPe2oS
W6mqtmYyyI522tmZcrOppdHXkFWnyS/urNCR7WR18dvqe6mkrS1KclOprqslHlZVUMJa8gqshH4s6VgJHs
SWrHtjZe6e/az7futiRzHmLXBYtQZjmbcsmQUo3I34EpUm5qlqExZS5BFSMbM1STefaPOnsPe7X3rfTDmbB
NYkt445G+TXjnYrfOLyXIXJwnOxM0SDp7SB3y67JKFjVMeufZFgKbOi/YP61q7YtQYnI2ALqJyNyN+Amj
ms1WTmmUvII5j3KrGwPdZT2Pteo4YDtwtBMOxpFzCaWMu1rlTKxKLmkYuYcaDInrBc52KaSSef9WkVH
9rvFhZW7X9E2TvEfSFrg6Z572x0zz3trfUHgz0c5GmrDtaaOpS/XU9UcaClHpP96HT2kNevwjsG0/Cso8xQkJ
UCwlxqpgrn8pHlHyulZxD30KJPbDMdvXDwWTE8F/xDZco+l9X9a1R6Z572x0zz3tqFLdjRMTC0El1NedGc
UDCWVll3Egz88WCfZaWUwPdXHtWtP1KvEPIPic7GeXOTiBl2tcscLmi6eaJmHGgyDxNQOY5olmymfdR
HVH3v4u5jZW7X9E2RvEfSFrg6Z5720S1N0ojiqRomlUvTcsrn81Hz8rpWSn+6tEiOkMxHjUPDae6X576ySF
D5Qjz+4WXKT8lWLqP7bHTPPe2Omee9sdL899Y6X5762LFkzN0f3/CPc9dv5uVQ/wBBC/Hs4tmOzvWW8u
vewZJ+1PjGyIe6P+yTc9/u5VH/AEEL8dlvLr3sGSftT4xs43x9X22tqT815W2jsWLFnLSrJf38u0E7998dk+dzf/
O7rhP3Ft178CLDsoNfy7QTv33x2RNopemRLrW5cbnqtRt4y9ny9Lo12BuU9Y8ibkBWFfoEMM4bNKxv6SR
E7Oyna7rqq54QSNerCpvy97vuC6qu+b1qUUtBQU5qKp5eQbEA4cznxzn1WtLlum8b8vKluq7KZdTXV1QKe
lZbBUXCY70gGPCDrrZXq2ne6EOR8tG43erclNDKgTeyXRtwTUZQR870qmlzmZk3CqJOZaiR5OaptwqGk
PanM9L4421gpffdvJxLiacrHSul8DMUJpaUqE2MsqhF8Nsuc1aUzRbPKTfWtHY9dk8FNLVf22GyrkUJNQJx
wRwF1JMUCoSpssxKy5FSTzhXWVNlDvZpFRIm/BbTth+03Y3tFavBzZO+aW813YplNYy2pSXKcVH5lbq
VpScC/pICwPbbo17bD7V9lG0WzNftds++zSuV9NebLawhbV4012FJqmm3DkFrAzSpIgx8q3OZbbdSERLLS
S5WRHMyQTDJiOXDNnTjAahEREBwDZjjq26xHXZ3fuJaw7VC52qpq8JiNtturToRqczDHrElv6LbawrJaVx
gRTnUbVterrocP6+S53RuNdypyPSY6iaPURnpZg1nR+n7TeRUgzp2zqVJA6hqThRSH7Xpynr9p9FhZSlhMN
mUuZ7eYFPW8ntJmNchotBb6PKGQRTU/Hbs6uPKJ7O1BWUFHrqqqxzS+225MsKQvGE4ek/UcoEch1Mzb
3H8K34WvY92s9j1wbA7DbL1TF8orLvqqupvC6GaRV0GjSkLZpXWlOKefezlcttDXCrO13WLI0POue6GVo
3UCrd0+7DUCkFKbrl3eldF3RXKqz0oglVUdTbe9VGqUchRiNQqdXG3wnfDzJm4VBITVBSTEprtQmoq60
MApkKWrSG61XkL2+56XKVS8zTK8Ajv94o9VKYU/nN9/wB36kpdrHE99lHgKsqADXgIKBI8nHW6VFJi
FSwhzs9qwxEJozIHO3zLxKjDI3f7WUjBwzjnlr+FlprFtGqdod66rl3OkVRUS+AnsmotUKLUvqNNMKl1qkrx
Y6M4H6w0d4GyvB4kebbgOoaceVhT/ZNpbRRO2CNzOvG3zqpPW+7QK/enU6kVvupVXpu3ktYpe2CTWaz
op/UdoOdwt5zpZOCOIVhEcRFtlHEkL8yGXMFIWQSwl6UiUU6MtiyrlixYsWLFixYsWLYwqQx5L8OUxR1
WTMNNUvVVrmnkXl7JzfHPCfVf1iB82U0tt7M5bKC72AvLggggllpJeVkpUuWOQkEy5MexfrIiAjhr8ttSbT0
5UVjBfM5ykoTi2HY800ayHc5fL3sLV9XQ+lOhwu4AD8nDiyy44hnr99i045DhY84Vg4THfljB8JsqZxzvrrnx
+G1FsWLWCO42EaxGemkcPVzsWLFixYsWLFixYsWLFiyV26ibo5HcPZ7GbzAaqW/K91hmrAsNDcE01w
VbbfRxJk1Z5OEoRwUFvE+bKJyS305TS9Kquf6ZVtDptrC6brrr6r2LsoGFP1r+SWkAq5cQM9eWQznI2Q44h
pGJSo1yg/XZVGxZq3dj3bS8+QqYgEL1aJSZ4Urcqynpa+sMNtmmc8ael1g1meninVyk33Oht3YrN9R666K7T
qwLNnUe+gmQwRyZkqdJmSsrKMy8MhOL+6u93dtrvanYraDY5+jp77oi0quE062TvG14Y33eITG69eLkLJbf
ZdTibXi9Xh168rfbFixbVLO2LFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsW0z3Cf8AM
Z3RPuYaAfgmZ1nIMv1EPcs2+3Cf8xndE+5hoB+CZnWcgy/UQ9y0i0e2I6z+wxT+1DPwhZvTdK/PA78H3N
Vxj8LO6DWcLVn9hin9qGfhCzem6V+eB34PuarjH4Wd0Gs25w9f2WjP/mh4D602VJ3v9p/0rG9/tP8ApWiWL
N2qLeN4HKPi8lvm9/tP+laJYsWLQ97/AGn/AErRLFixYtD3v9p/0rNMPRMVQ4zLzui0kkx+kS2vVCqB8vlfp
hYVEdnpOP8AeLeVtnL4XadmMHogx4RuTdEj7egnBHJp3QykzclS/wBJMLBVYeBvDXhtcRTxc9p92jFUtz
BLYiTqZw+WvWbWlzoBrGyc8A05zA14acjZEazlLcy9xZoDfCuktW8HWOoVYEFyPh21AIJaOwz7XSkMm
12evcGymd6aaikoHTyieSVZQ0hjh2B3LNrbdDXcg2tJau5p3Qi0ke3FNFB2zeYw8Hk5HJ3ceq/MbWF4uutMN
pbXgK88UTGGBpImZ5i1xejzjFMgtqwlZAnlw99LJP3mvQ59JUOkL2dt2irtWI6ltBrrDjRmfU2c11xuPbQ5U4
sG0HSyKhtpQRVxRIlDaekqAaUSdK5hphJs0nlzMpLgj3m8ykr1uYAgHxfLyYhbqjLByAiirZ+cHSk9BWT83
Kbc3JpZw4HF+LwW5X88xnRgyZgg3kE80oGsn9uGjhzx7eTlti7XXHELLise74RE/Jz1Oefr0sm533Hw5vVY9
36wrThw1yz/AAVT3Et8KTH3TC7xJIHJhMvUDogU0XpeyQbR3Iw1k4UKm/8ADiSlKH958WobObt3oqQq0
/3OGoSSjmZhMzVSoNN6VH5hebkfnfWVQ45HCV2B2xItTR/7lHLNXtx/JwHN0wuhQR7YKjLBrm6jYbwO
eTD4bOSfRGEwYbhbPk8Zi8tTfi1+xepBzn5+8OqzT6Aa9sK7wVGWkaefHlZitSly9qZChI+d+lmny9tmSdnHu
4GXDKLXiDFXbx1dWejVLSqVu1vsOnLDdBXSrO4UHEHhI4nk4W92vWjycRNpKekp6jildWn1fRPauzcKz
yT0NXH/AMFe8bBh63eMT/wXtzz71pNe4tLAKVYcso4RH2HK028nFtUaShWGcoGUe33iyzFWrl11GuTDU
qaVIu/UrPthUIGCEswhsNrNZxtsR7EVGm4WwRTVBsLad2wSVBOw7tudHeEpPOoHXytNEDKlpuOklUHh
T6UszJWRnrKe2146TSFQ3yHlEjmm3w26fFucvulzbcMndEr5hOFtuCOcYvBPA+VLwIKpPnnC6xmZwoaK
DmXVpFRInNIeHG0GgeP7IrQ8R4GOP2aWrbnqHFObtx3l3j6hofXxztZ+591YVaH34LrVRUczNLTE+sjObC
zLlzchpJrvxUJsN2JZvD6RUUJwmxDX8vQOvmkcpdLvYkI8fzOdcJQf3lTlyePbtDuYW54NB6O1sVKzUZMo
NGauKscur9LzUqan00fk8v1G/G2czrPNB6PJEQEpjpDyW6Kd7jqm7NellwdMGZQKuHP/AM3Lk4+/z+DCy7
wLaqmmUCDJGQ9XHlOfttm9ApdZTLSUqAjRQzzGnCMzmfO3MSJdhFftUv8ACFt39zvuttu+he4pvd4eDqc
DMbDsS3wsrLga5VKPOOSXZ7NWHHmqTprrf1xPFCifpBRDk4gto6Q7FJ/a0j/qo2WT3BuXld00pLHHqzen
Nb5uv/ycnPlwxHi1arWVQoop3FN91TYEa55CfDKefO11UOrRRrKZQWwInOZgeXmeospk/vQzaPMlmY6U
XwFiTOyQ5qn1NpUVPSBMDxm1ZlutN1cWOjLSNyfcN70t2O+9QStL5e1E3hSek7oUHkqLjTX3RIcZxQJtd
YJt5KKNNaaqaoZ8K4rFOuGk+tWZ4WdXWLUAr31Jw4z+GWvPTnxtqxvKsKSkuAjqoD1RnPn9QtD3v9p/0
rJ97ognkFZj0KSlUmXOJqjeMY5A+TMD0g4nnCpwmbK4h74kjZv4cOOyhFracDPbDylkCznbaO54EdULry
WXWEsqraNWCnYioUz3sI8ne+HjCzLC907vFIxTlgmOmsHyj7rVbyZawY8J+nzJjSDw01zjxsibeRY6PR+sN
65t0QbBRjJpO6+15s1Laco1IzRHWH4w+FZr3x64ke2/JhrAbe3Yn0Zbb4o5Ju0zkPIuC6rVCbV8uzz+fZ4n9C9
YOZ09ymPUS5n2d9sfcZD9q7LYRsdqxOQ+7ZzSQ5jtWEbQKo4DCMVnrik3/eE2b156h8ej+TnxtbbbozSVpy
V6S0qYsdvSXYVMEHJLR2ulkdPJ5zstKN9QdWkORP1JNpgrUcWj17p6cfXy9VogpnzHfRB44uH8ayAKaae
76pndgcSlJ0VSej9S6b0gaSeY9YcjwWF448HY6O4nEdEt/jw/xpbZalqfdTWUqvbnvYn0uTVQneRV5SoqKiyv
EamppcmvE+DxVvFEX54BI59neluDqZ2qJ6vauyuPQrppOQUFohT1oRthtqmmW225aCl6KQVgmaOHBVEl
J2kj2fGzfXD684tlvCpSOlyo7Cr/AFumjLPvovNypV4KDXS565nBPsQ0Js6RxOnv2w12F1zDglLKgOBGfLpl
+NsM0jiVFKnp0zKfDrrmY55SAZshIsZaJ1VXLvCAxLutKF9JP6NJxHzrTk4x144PcIc918FcxzvX210r+3AJd
r3dCbRBYT7/AOq1dja8FVG+481o3pU+EhVR2+TK/OOVpkUz7tGJHRHa8e1WYWWtipXTqYRdSPHT1rzk
x+H9MvJLmtxLnkXgfzrPNKOEpjitHs+2KCj3AtR1ChdH1RQbyiq0lYR9SaxVOINw4oNJLnmEdPR8c0SymJ
HsFO9qU/2q+HPp7WQ3CpPDPpMZdcuciylUjwTiDyT6x068yfVFkGXgXPuB8OEy+U6j6q6pl1Wk5o+crwv
G0M8TUOAaN10aeJ5N01UbMc00SnqNrhbbuc5N+XeyFEy7gPvaol1RHpA0lBwZrIXEdQcjyciOrOjqIOwW6
RKKygk+9SUTILHtbZchyUXo+8Fqe4XbS5hudwmM3lGVhwNdLVFacJMrmZTOzh3DUneeIWrxZhsYm4E
12k2e1ybnR0bg4jOAmgpchVR2/wASCkmyXYREcR63p1l/lFOQS2g9IE6jpyn1xZsUTxzxyOJAPT9KOfHlZv
8AMdHc7bS6JoLA0Oqvxt3zKoIzTMLgZBKUnQjtdhk0k0b+sVE6U+AccMLVhYVGSh3W2Y7TMk4fq0j3vi
7jr6XcGayHXOeCMVciwUKmx25jmJQ3on9tdPWXRL0jpWTMEDhOnTLLGktxmHklmC7cS5E9NeBwCed
Ogpr6iXFHNCg6Q29R7MLQVKi9H1pUPraxS5hqqwsKhdZVFBQa6XPPKSwT7EVDfUOBw8m52b64Dr6s5
MLHpjX7Un+P4dPH2dbJ9Dd/bVfxPDr4+zrZMe7Pw2J32Ft+VmPk014VQoao1LVC6hNzGQ1U94LyPwTa/V
o9RaOQyiSn6PH3ZojurB7wOUfF5LY6dlI6avg4aUnayW+tqqgVRyB5XMECoqpxPba8TcaSlG1bthoNOXEk
moCn8hO2RYot9Fv44t/Hh5/JstDqHkvfJRg/hTwjkPs4Wm07JZ+UveerD15njPs62+b3+0/6Vje/2n/StEsWj2fsm
Ruj/sk3Pf7uVR/0EL8dlvLr3sGSftT4xsiHuj/sk3Pf7uVR/wBBC/HZby697Bkn7U+MbON8fV9trak/NeVto7Fix
Zy0qyX9/LtBO/ffHZAmmNDHJUi4TuUNSG2QmLfQnuhUQkrKHIk5Y/o933c6cZovlCW03wdPJIel4s80th1t
xsvtfy7QTv33x2T23OD87vuFfcZXX/wIsO2o7ebKUe3Oyt6bMV7i2G71pyw7UtgkoyACg2FIxRyxjxttuwu1V
ZsTtNde0lE0h926qgPtMLISF804ylYSTEYsBjkdBpi12G6nosSW8goigZOGJuSnTJhA1IIppfX1UrG8eoiKdhr7
mqyxiOnQI6Ojo8E7OYEdLT0uSYxHp2ZliZPOg/gndw22quUiH9Fj4Bt5tyrsU7Brm7HUXu4ze1Vfd4XuGWF
1brQo22KOnMssNU6HHQVo/bVrJP0bdQ7Z+3K9u2A3OzUXVTXTQXQXnEU29Na4+9URv1OVG7piG15k
NoQkDmbFixYt3s4jGcR0m3CwYDaUgIDQwpLeILKcvi1LUpZU30jH+na12+x2e0Vh/rzbSZZNYqg6E971B
WMkVz5yOgmzW2w0g0b16iLdarIbzfSdWvMw98tSFvomj86aeX3SV3//AKrUiy/VkBfRNH5008vukrv/AP1
WpFsp1HiPrslWh8D9VlfLo/5ku6b9y/d3/A0z7ZRJsBmJ9QHPVgsmzC1QnYyGfTleVC/Y6812GvPByNPS3u0
83Tz3cSekqGrrUsH0gfau2Lro/wCZLum/cv3d/wADTPtindDL5zcuBXSao3ml9A4YHWpJSEJkssTOYyHe/ne
Z0Q1UI6b+kUGA4BxxLCknddQSEZQFIwV9FjbFs23UsWSoYV3e91Xi7A0qsP2/zeHpfecqZSpHqill6H9Dln
XeqZL7wa/DBpsIpSc4x3IovRjN7SyS33YoPJzqjrdWZn+u6X2qtR9xYv3VHv8Atzk5UKtBRKCsVJ6qOei1Rl
1CSyyGhu9QbaU23KlOcqkk8CCMeUENwlE1XT07RaTpUkfWEZKTAUgSxLFtsL/yXeYWbmd4VOubqh9G
vKxsSGdSw2kZtIcU8+TX0Y44klpmzkUJEk6XG1SbiTmooBFDFpU6RwihHXZEidfmqoY3GwtTEte2fErdW
gp+XS5rXl0uqPPvQz3/ANFHPeheLH4Eg4STpGnHzndE/RwJf/K7S+PXa2dd1tvnX4Lsd8C4DRq7DUZnt5k3
xHEXposJ7kpKzXweQXQTqOzm2rLySrLRAVASKihPhJEW+OAAqNs/gIipYC4MNGo5cRyCctmSBMvKM
Spq4YNlJGjU8kV6rVDee9b+txHBQ64jorqPmsWPs9unv521AuGJN49EubXdk294qnFi8oXp1Im1aOKswsdX
NLnFVYOJCU4TZIRTzrqTWqbbzfdihiIArEz+Iqo6x20s3h3EW/ze2vz1cvoEK8VgpxUql13RSb7Kp8oU8poz
WeReyg5HQ8CRR+8IUUgB86h8FmMIpKfgOlAcpBUiEYkuIbXnu699e+RcYat1p+XWH6xmujVXqU4aQvt
HelOWu+Mu4TZRHWWmupBtaICoESaeR4Qpyqnp4YYiQ16wC2Y7+DpM/h+Nk4u7ij1euLL12LSSOTUktN
SCDhUtPLaelp5BeWJZUqlSF5YJlSZNWVChQl1vRdIns7UNHp3arPOSyCu5/Xw771a91Lv43VazVQZDmo
VdDmvkqjE0SlTNarjXzKw/Sjbp4Kq4UUgB/epyGbNnlYMYhVVYiRxEAEAtiyrL72LJW7p1fzeV0uG7LQyh
CW3Va9FfTq4m0fpEceZXSbOp8nnl5uNxw1OcKBnqeDlibx11ICejoAqSalKqqbUFhYhEEwUlUxXuglMr2F1
W6lVC9hQS/wA3mHPVy7y3C9SnQ16sDSR00PqygI6mj8Nkw3SgpTltJzLIgiHDailAzVQASwJij4qSwpaXAs
WWmsW1uud3gPmqrqd3q8hGgl2wcrRSprvdUbZeaankUJwHCok3ClFDZ3s0hpwob0RpHalZhx2TvvWboPW
xUv8AdMdy5uTk6fo9cXS0oqgVovA1TRzT4atDWQCAceGat6npNcThej34KFSaj88SlokVVyIKOCUAqSqqp
RYstDZCfdkrj9VLwChSK8JRxBOPxepO13Qw3lT9IlZdyHGusKhNyJLoaaV7dHk49pdPV2+ndddFLBBXR9
KaNVbed0udl+G4LckqpetZ9/p6VMe1O1SmJCUz3rdtu1pTAUxflRW40FQwBRDYwuEkSIklU0eR08XKqQh
FEAxDDDiIKdXJXlVGpF0G7TU2tLkT3bVeqFG2PUt5LiO3EtqpWkH6lk3iUS0pvIpHR5Ii3SKsUb4++2Zir+
2Vtg2Z2irtlr8u+/Lvwb6iPfQsBQfiOJBwcOCh46WQ42h1GFQ55yfqy08bNHbvNw+8beIqGjsknS5+MxsTFQv
Ke78ejSXmq3Ge386xVjWdrRFNz1czEDeiW+naUVVVV5rPeyhWSnkyZAsM3NU8gnp5QTHr+bkyuZlP+qe
PVacmGJ0316dMncfp5uX7g68fPj22hW2jtF7SLz7RH6M1zIoqSh/venYcBcSVZvfHbtB+MP6GXUZWjUlGil
SUg4wT4DqNTx9lixYsW5v787TLFixYtjEkZKJB4iJj22yQUpUpUBPzTMleQ0HnYsWLFsj5RQSAv5iTlj8D
GXkbNpWFFKAFLdc76UNJKwhjL415Rw7vX5ICtNbFixYsePv9Vl2LFrFqVU1h0fZaxUKpDkJtVpN+UM0+
qHOnhnBzqMollChLrgdXFE9iCSnp3JbTCm+6aXaakOQmgyZNTGeTVDWYIz0fDH0Uxzhg4azMoVNuEke
UtCio++Di0WldzXjY0d03jeDLj9DSPVDbeqkoIB0mNdJtVVt93Tdr7VPX1zFO64QMClpkSQOJE5myhNixYt
XwoOONqBSpvWeOXs5WtykpGJRSUmMCkHHiBA5RGvlEWLFixbFk2LFixYsW0z3Cf8xndE+5hoB+CZn
Wcgy/UQ9yzb7cJ/zGd0T7mGgH4JmdZyDL9RD3LSLR7YjrP7DFP7UM/CFm9N0r88Dvwfc1XGPws7oNZwt
Wf2GKf2oZ+ELN6bpX54Hfg+5quMfhZ3QazbnD1/ZaNVd1gK1yGXgpIsqbaH0zz3tolizdqi0PpnnvbHTPPe2i
WLFi0PpnnvbHTPPe2iWLFixbnp7sS6I3ZumF7Ezv9/AhvJvs0rh7mZ7DaCP3+rihvHl+HoWS4d9FL14YYfAF
ubhuiilpi/5fPPwR7+AxeMqhJ26+o14CfewzTZrtZXSnE+4qYwTlzgJOvDyNrq5WyX3FyPi4ERrofVrbTAxMG
WXnR/pcrK+Lxd3lt0qrhTb4I3HroTb9Rou7nR8Zv2wcZqOsG/8APje3uW5rEyXBMlxwRw7+CZ0qbxavD4Oe
yjqDuum6OtZktinrbvROhDbDPbiO0m4XT2lTnSpNvtsqTR0krpY61dIHdHEShRP0ioqelRzMNVrKspl1KW0o
ywT1kEjqIgDrmbW140rtU0htsTgOZ1ynll7+Vnut/wAvIM+6vdDrZVR2qpMgfMMN0MynyOYNZA88KkPB
BONtpoLeKfTp7PjWkFXX1qSiZ9Y47c2crJjLly0mOPfxS5WSyg7NvP58lsx1kr9XK8Q4CbqrxVyoNXV5PlG
JSWoPdxml2Qjlzms2VSUnteih+5yYl2s9jIKA6Ho1m453sj00bbgXk9LXqiOBKXlxCZKebNdVuhWSWwRUn
AdIp2Idb07j5cMLYo6ZVO0vGfl9NMhPHPQ/fbF30a6NhYWrEV6mIjOeJM6Ea+sWVx3BWjy3UrdDWY9iZ
OZG26Dsx8VGdChkukE1BYQTjDaaZhxHlFccJv8AxOf7llufRHhqCXcipWT92XlWv/mbDqQcDz27eO2/m5p
XXbsd2O7Wgk7sD2R6xoNRJpd0u2viebSz0+rTgJlczzrO0XtKht3qtPSWfq4K9X6Z68KSoq2Ti9EmGMndGoI
W4jF5EvN1fWdL353vpu0MuF2ubKU/I6zMECdBlPW1WagVF705w4Y6zMYSJyGsH7rMzLPIfQ1cP/BbvJxf
98anh/7r2337M3rPJ/Q1ssQupXiox+iXkS/L+tez/gtIvLu04OuR6cQPstZXv/eKfEfZZxb0zz3tvsMMEMzLBBLg
nB9MZLp/8L48fkHVb3Ytr4WRoopVrAk/URw8fK2qJUpB7qilWWYAnLjEg2mc8OZPeZyc3mzeZ0a8HLh3/
HbA95iWEy7XeNk/plAq0Sh79OXJ57LZs3gco+LyWxRX0rnlA66k/dNEqsFcMcezKcuTi4u/3LKQVLcZUVz
uzAyOec552y2cSqYrxKUSIOMjiJ8c59duXondhk/tQt/1YLbd3I72DhuR3kGheNbbMR38fa6W6G4aZ7gVTSG
RUkd4IOh1bNFYlpJQJHk7DSCSoaMVMPem2opDtcn/AGjI/wCr22Tur3Y6k3xK4tugNJTLXJvZ0JboWSB16
KhpDbklPZ6CcWFfOzZIipKHYJTrTgmfCNtuWUhL5chKYSTyI4+uMz4Z8rbyoJLT6XIUiEkyIGnGM+HuN
XPNNvRLFDVYyWL1euzVYYUE2b0xYYjta9RiMn660StEWSofJyWWeul35Ltl95tORyXeHuoOHgWaRyD
yb7ga6o1XU2zCwVOHEnSyStCHUKjmhoNIJymqJQZmf2WZV1c3F3dIKPlzikZoDMqWjk/XVSi7tQajDm/u
vg8SPJrw18fzs2Vc9Dbob2ZtRL6rSeDPeDPOF25Rc0fT3Y115uHpCwSXn4TzU4UWiKb1dmJwet/e4rUlUxS7
neU6xPKM/GZjjy4eu1BXUV27sOU6jORKQZmIOvLoR42dZWTx3SCYfhpfScsm6UjnKFbm+lTU9HXjTcP
LBc4lrBPReliWskCj2v0htSw6789lDrYyqhSGnVaEMm26ltuW50RPVNMkE+YfVErIqAljhPOs7RTyb9Imze3
iw7g19KQ2/ifAWI00HWDnz0yk5212oSpbIQlUK4kDPX7fvshu5DC80mHeZZJlSfDDOodRqDmiFJ1ioKo/57
PTziqcztf6IRI9o9aPKOdFE/R6d7s47ZHeJpHeCpeoqxVo5WheW6V1fT2Q0i9L34Vap6lbPJ6YzR0FEk6e0fm
OfJBQhh76HNohZThPuf3bk1qrbJIUrSyrecCojrS8Xlqi9nykoNs1njeztW05pHMU08bNqGj9J6KHVqtOPi6bd4
qQ7I3y86Yo6y5zGbifOgfXiEhYzPsPhCkEjyanrX+EfHaea+nBwpbkQIVg6gRxGU8+kWhppKmAcwRHdLka
RzGmdtZr4DwnOa4q1XmlHHQlcKD9H1SUYVFTIOrRywa9tlZF0b1coke22jhBKtYCWuIl0u8wqttnvZ0LdK
PmbnBVB5Nd0PI0+JCY6G2UOHEk0UNnRECR5RPFElPEf24/cuykNQKWsOqDR4APlvFlhn5VHNaDlmjS
VIkaH7U5poU8m5kRTse1/htidNud3b0dsudnptK0smiPSUnlXRm6o6NKrCejmiawUSzbhFc4QZiB4oUUAT05
T0V1HhZtqpaS3gUmc/lFEH5pyGWnqs6tmoxBSVp4fOBPs5ROXnZKa6+uJVXDtUaUVLfjkcMNTGaoV4Ic
H3QvNw826sM8q5Dis1xVvcOgzef6PTutSrmZDVtxohNQQWfc7YClA+XIgv8AvQO0w0nu6Fh0LyqlINPmG
8jhxWXiiT1yUEXVokgraP66qvV/PZbNYofStcWGSvH2YnQLFO0tQRmaoJ840kz0dPOJehzaX1lPJuekcxHR
+CjpTv2oLWuyUQZaixlJvMMmTM04IOFLZGeKi8qkUEu5DRw64c0KLR5STzp5RPGzfXBQHX4bLFdTbw
L3eURhwHpx15eYzs0mjfCQkuTofzgkc/bn5WxpcXqlHVG7u1Zhw/pJwsM0oU+Xp8ydlp5zg3gDeVDf7ooZtJ
89u4OE36jxfLbHjPpWw6frbzXmY3paCpVFWhXnlmZpUzFSWOrOuuiTp4E8lhnZoR0cmJeFsh4TfqPF8tq5w
tLfxtJWkR9AkSY45c7Tm8bbW7WoA6lXEc8pExwzzBzFvVixYtggjUEeNlgpPM+BH3WLQ/vlolixYtD6Z57
2x0zz3tolixYsmRuj/sj3PP7uU/8A6CV+Oy3l172DJP2p8Y2RD3R/2R7nn93Kf/0Er8dlvLr3sGSftT4xs43x9X22t
qT815W2jsWLFnLSrJf38u0E7998dk+dzf8Azu64T9xbde/Aiw7KDX8u0E7998dk+dzf/O7rhP3Ft178CLDs25w
9f2WWjU+H2i251ixYs3Z2xYsWLY/awclOcImPv95sa4QnMr/NJ0U54Jzjqc4sWQF9E0fnTTy+6Su//wDVak
WX6s2g9FIVROJ1yKk939tpqouu+tFeUh5GkdHQVRbnSmNSBquUDa5EcJkQzGGJ1PhupqXjqVYSi/iAgmjZ
TZCidQQe6CCCuOU6e22FZFaSpuUstrUUqJTvXN5LAKkpJWndLwmIXHAGbLw3R/zJd037l+7v+Bpn2si/D
RO6fXi7c9mffamN8nd2RzSM/HYuON7mqcpTbUG2a60L/DcieTVFEPAJw2ngnh21zzRHXTSVrW3NSqaV
Wbc/LnT4S4D5eeWoGwKeuRPUyxkmqI75pUgk6bPhMNFjhJOPxHdONM4ohECaMIpJ0gsAIgpYikf6JWTn
dKorcxfCwjOByXV2FeuSFe9W3EMoYOyDjeOi2uCZpwFiYYwIYkSlQm8lioCCULocpKER0uqJuOLZ4D1
WU2pjf8p7VRtpJa6FdmvWXhaaI6WnNdr1IadL0uklEJyOjFdDlOD1QrwTqpLwmQ04iUKCKg3UxUStFc9kv
PQuEUUdyy8zFHKyUfzbb36RM+giNLaViMOziHGEefHDVZVape6GXaTlM0JIunVXpPX6stZ0fgPdMopSJ
2oLjW11wrKWKO0jThaaKeFQpjSyngGirgqE4HmmtdKYDVbR/UKxotKshx6G1vB0ZoTSe8TdGrBU1tte8q
YvrK6UjUrOTjIvd+KKu1WywznBNvgQA+tEU9eZDhF2H8MWolFQVloUxJxESxbYzdoPzxncJ/urlD8JFEb
KdVjnHL51ZF65+1DJwtdypcso/wA3M/Es0aI8PFA5mblb1yNpqxIOzXERNpDhvNOBOw4K0rOkKdduKkK
mi0LfRE1YCzNvv7ksjt+o6NTd6sd9rFQTT5OlkxcGlRByVRps3G9UZVbx3BOOk28daTicCSCn1qVgbcWAa
J3oWdJUVo+wLvNP2rShgS5pBns/SBo0uLippVbciwsKhxyPeqD3cJ3t06nkuG1Z4Ox4KI9dVU4fGxbA4+Plk
LN3NwLKkyF7TdtCCYRJJiYnXxtHkE5OKFSBFOTyVR7wxIqmFShLEiUJJ5LqBKIp+GAjvIQCCGEAg+ih
opsF3O5FHIlCYMS75ZAZUiZMyGWMgwjggUzrEMz3wgEPMA77XvcBxt6HYrEyagXv92E4OrxA5HUiu5
esbOLwTunLzIOVRraJteJ6urCCaDtbuoREcVgiOwQC1U9FN1HaLepRcUZiorSizhn3k1qpcSeIhOnSmczmujo
6su5piB/Mc/cJMhDiICMZI7DCAxDCA5+fjjgBHiMs/wALYw92J9cdZsveerDfPzw5v7h7Xgjzoxr+bcpeH/8A
Cvz5sMLIm7kapOZZ3ZHdqVB5NAuwnWfNNE0vtAu6CT4LNxQF+gJpKB2EU5MJLWGA9ciCenaxwhCDe
jvnMZFWTXMVILyEcLqqO5CyevIKiTm5eQpI6wVJrCSqFDfERUSJsoocWo5qs1i3J2tlP3Pu6W7DI6E5E9Ri
qUoOk8zDBebCElxl6V1aJpLhFKAPTHhTwOgoBMIB6ZIJH1WERhl4Bjn1H2iyrLNX62zufDaVaAXrL8ys02
qrXZXvPXqBu9wON0ET0l8GzSOsght5jtnFQqafA630pf0CmtlTEFQoRVQHCKIB1I3Qe94t1j3OW+rwBuhX
vC9P1+7VVCTOq3VhiMyhDVKI5tMJALoJtSp1Rk+ry0RHOx6gTmLEqKoE8RAePTfdFHq2aG7vPuftc73M
UKfc9TqOqDepU+nYIz6W05reML9ztdcWJNTTiS0mOtVZDhVVA/AGi0s803dGMSM2oAh2j3Xu9I0q+XLr
zd2e6C+WleBqot0Xc9RqvqFKF4nUduUgoPTcqTfrsXnu62YeU28TdNRODpSn9PmeKkLpVdMLquKToduK
mJY5+OfkLbgbjr+daXE//IEj/wDx5x20Qv43XKoXSr+ZTdtKHk2g/GcwqVKKRfGow53ilsFdUmAjssWGrPu
mTrc8ULfOrUTWBuAlNFRFMVVN1NohoYFUXIOjMzbhpeyu91TuF3RqDsaqLcX6108outEX3SwjMNHXk
yizPeZ1GNqztJkiUfBdEURcDf4KH1CJNB0iriCNEq4Kmi9Bt0Xqq8914vss/cj7rrlnyrudI3GXfd++tjYmgfQpJh
nqYgcZpVUJAKefIsw8IICOQHSkLprUrkNQo7J0oGfZz8PeI9VsDQcdNPr9/baS3WTdGKV34dxtrS6aK0VvX
k2E8XFSCSRqe/aJA3KVEVBt1saESwmHahk3Upt00ehOlBQEyJv6TBQVQiSYxg3sQg4OuPfmJbnP3Ld378F
zbsjz6IOm0du0bjgYu5MwgjslvLjtodSCizDJzBGcCNTh0kn2rCVwAc9BORGpn6u4MB0sqrOllfrwp2Vg3Oh3
oT9uAXK3S3D0hUTD92CjCcM4pMy0mQotpmo7acSVEA68/TV1JVk9XAdYCTGxwHifstm25VixYtixYsW
LFiwNRwsW1QvwXqES5bdjqXeHW0ThOZZ5VPS2s0xNZjIdT4cimTR2kgmzf0kRz43pBWUE7rroomfttfbT
m/xdUkX1LrFSKCwrBNvOFYFvuhiOBTlZZLTX+z1TTDeBWHDSGhFHqtvq2jwHRKUsHxwHZZ+lDBqx6
RAROp01E8p99OFzs81di7+udF6kt3cu8U0bylKkBvECp45ARn8mQIJ70ZWaIp27R7prOfML/N1rbBdNjP5/0
KOhezehjo/3izTMOGGYYYhn/CfSwjj12wxAHitzO8wj3vrttN69pSNLbZx2FVAg7mvLNZ9Ibb4bZrQ7sQShs
72aRz4ppBJUA2JRwgOOsbMyotyf3QgHxAw/mZXhnufZpwoz5A4AZtnWZ6UB76b4P6Ex177HS37UiGx5H
cbuxybn92Gm9B41gu4VtvylhfeS4TzrRSk+HgqaYcOic92IadiUT0n9qkfS/tkNt12rpdnkUNCu7CDUtgFa0kAry
EykHI+uJt6p+EPdPZFd2ytwr2LqbvN8uuobx3Q+krdu8hMuVgSCYngSRr3jANtsbFixbQ7ePRw4/XZK7dSG
WtvFBu8ZeAwZpul1QcM1+F5fYOkDjXxZGlh9wqB4orJ+we3H7ZW0Vhl9JgJyZIbzJZqVJl5XF2GBYoU7uz
k5rOLlJLTVhPOJSwnk1VKUJQlT6eoFSp4icL8RU2UOgPg4+PktittXf6Ms9cgcjep6hkFgvNypA5Nzo9o0x7q
SSh4+pJ5Hvcng6/sZ2mXfsxcNdd1Xdrj9UkYULDABXIgEDCogZ/SPti3Edu+yu8tqto6C9aK8W6ejUQVt74kI
AKSe9iSDplkPGbXhTsmsJ9P2MQcWU08ntJvlVnKap+kCaWTzsqb7/J4OK142LFuS1LoqKl6oSnd70k4NcM
56wJz6D2W7NR04o6Wlp0qUtdOAFOLOLeQADlw0MGSeudixYsWatIsWLFixYtpnuE/5jO6J9zDQD8EzOs5
Bl+oh7lm324T/AJjO6J9zDQD8EzOs5Bl+oh7lpFo9sR1n9hin9qGfhCzee6b+eA34fuarjH4Wt0Fs4YrP7DFP7U
M/CFm9N0r88Dvwfc1XGPws7oNZtzh6/stGqu8wE6ZDPxUk2VNsWLFm7VFpe0xYsWLFixYsWLFvZeEM4
LatWVLj3+53A7luZvfPMTjF8W9jOnevTLyNaMr/ABiuTz8PFbpiyPX5X2YP/uobc0m/IVzO+te6Lfpd5GsAc3
s8WDmzb3e/a1ukYHKjjkTy4JHW19ch+Mf6n7Em2rQzIJcMccfpIPPDHwcWvb31FGPuS+6O1ET0pVb106oJ
NKWCCespao8D7NY5E4nrBXPCpr553UmqHXEibx7Wd2yc5n1mPuD8A26oLZigia7Vj9XlGs19Wr3hJDzBr
xw8A67Tq2qXS4CgTjIGsQDHQzkemYnpadeNa7S4N3kFHPPgIy669Lc5S8Zud98+6W2yz2rxQpwNRjGD5d
L4cI6ogvFqk1A52Ilqyu2FxR0KeUfakFHRele5hbTC3TIvgM1HqFdJvPslbLSziU4KBVYlGi5mVl+qCbNWFh
JNjq7OTlxJKKA/ae23MuIzM4Jk50fq5hUvN2a+xfJx48u3bYo6lVQ0vGPkddchPDLU/dZd31iqxtwLTBbjjIMx
0EZkmzgT0PXecdVO72Ry7MZVTBml14BuOlUKt4xNy5FHqgwkE45El0JJTaSPOJqpKs31b316wj7W2Un9E
qTP+C/dvk6+mXh1cdnuOl7k8nw2Qh3Fr886us/u0/8A8Ez9suj6JX/M1XY/ugXB+C9YtFeSEXihKO7iGusZga
c+vhaJVNtt3xTBtGGQD5lM8MpnnZnVZ5h6GxhGG6XeBj/TLyI9z/iuZ/j2c3dszPs8z9DYx/8ABHr9h+yR1/x
Xs/4Q+HbaReaZphnrI/4gbSr3H6xHQ/aBZw7Zs7uhG7mVyur3qKt3cqXUQpGqptLzTfRheFQFR5KqqvqCw1
0dyGzWiUQ8208kRTtLaP0fpNUHqOzmb6H5/VW59O7QScjunF6v+6ORjmtf15S9h8nPjzcvNXXc025US4nH
0OnD3+8ZWpbqYbqKlwuAKS3zzBOR9gP122BPeiFN0UMKEBwsau/ppCWfLzZqMTo3l5Gj867Fzs66lFQH
Ej7YeOz1F+fPBRt+xwS95wgo28JmTw9+KcrBzHaAfTeq3LmPelJmY/7kY+P4Pj5rdRZrzNOUXbccAb/TlFm
/xjh14pyT7vuvi1/E5eDLbCmt2kJxker5PLXXp7bSL1YaZNPukBOE+cYRwjgbcukj6UmTgDbmpeV5+QfDZX
3cKzEBfdOKIb/6cZtaCGr/AMl7kOB/1QO+Nki8nGXmTisfqy80wVH+8zX4uPX4hUy3G9c0Duml06d78O10
Nz/KSnLwJ6tvP4tmoBtqkH0dYxYi4BnpER1P1i17VJPolQQc4ExwyHXjn4C3Qj34cg+Ly29zJkc6LfxxzJ0erp
kwfDh54/CJYtqiDwQokcAeZ9nvNtGIdOSVCOWKctCeM++diya26IXhnJdrWLmz2RD7knEFS8E8G4s0/b5o
zI6L6wcoi/OhlS9WKEuziLiqnwTAAHaq4q/tbhZSm2GanUNY1XHhQd7vCA+ZUrudVejJT4oXmldFTngLX
WWeUNOEodIqWekU4irm1BK0dovRSqTIK+Flpye7/fMTxEH2+dnacYHfjcxy9xlp1A9Vk+qEVQrMsbkiTqi
9ny4DVcuBFSDS89JayanrhN0I1bnIjm9EqwfSKdmfB9J/aooQDltjdHvQVaqFVC66WQXO7E2mJM016cuNY
z81I6J1RybNJrFQjStxLRBOPGyidyhh+2VlIGvdbp00bt8660mnnZHTowUdBCaoHFQrPdWbvB5LD9VgFXz
HR/bxWN6tGdqvBaWL3TKUEUmiaImwOBNIUGWVBeaWZqhUJ6ysLGGl1R2dQ9ej6iP7lcVpzNTTNpCV
BCuuGCNPGTlnztArULdf31OpSRl3AZB045REcstRZLuG9dWD5kUmQ3tcJj26JZeb80BM9is5P4UD86/CwT
2kM+zHrfo8OLDbttsPwJqjDesjoz81FX0G3LpAFZM44RlM+0gBr2LgUzHR+g/a731+C213zIdLgoPJu76Sev
AMu7ReUoxplL4R6Y0ppjsvQejsxz7b1sDm58l9BdpdGCOtmcrnDCZTnoYZvnxTQfB/AOqs0Ej284tIaT4+Kw
usYmAkDT9j6AGJ+uDp6rMt0rmhUswOZ55ceWtku7rzqq3UQnwrcNRb3BmclkKoL2nMqlz6AnOB6CsHCiC
acJ3rhn3/AN9cw1arY9u/1evGuWKnqk2KhV9fKkcK1A6L5Z4JefUrQWejpZzRK83nYd1acTgKaQ29alQoQso
cz7i9N2LOIcHqkV0LJSeaUDXBfojYtU5pgqcJm87bxJD0cd0jneHPsxtnil1F2rSOk8FGWwfcBlnyyroK5RYU
Cp9V+fDPNLdVkiKan7DZvROKZZZrqNMdyZ1OGOXCOv8AZwSmnd1UpaTrkSrP2WSPI3qKtH7t9DUf8v
Ag6zFWm/JXq4KHSGq9kc46FjO2vwrz7SB3EibKJ+j/ANpz+zG18MNYqvVStlUmqcqXe9JppeuboZqWuUv
mpR6mTJR9KHM0Kuw2d1oujv2t2pWj+PVbfOK6PTGKjrAohpN4cD6bvJPe6CYBZS9OTlgmqLCwUKqxv
QejzpHPlU2Hazba2PmJKdF3cvPNKqJXBvHHI8jD8WUdv1B0G3DiwcVNMdVpJIj1aR9r+uPtTxa8APS6Xdj
DAVl+xzl3TrOn1R42zuqgkBS1K5CM+A+lPMcY62whRNo1INXrKtU8WLyFcHC26FzafryWnrC8UnyHqCy
VJnDaW7CmY9g4G/a7HWPfFTu2JWzR9qNWqlTqwJplYjc9WCrfKOguYNFZ6HILtsrmZXRJTMcSWH7p8
1stWhuLQ4oBGmpPqPDzztMYQvAVLJ00+rj58p62l7FpixZiztixYsWLFkxt0f8AZHuev3cp/wD0Eb8Vlvrr3sG
SftT4xsiHuj/sk3Pf7uVR/wBBC/HZby697Bkn7U+MbON8fV9trak/NeVto7FixZy0qyX9/LtBO/ffHZPnc3/zu64
T9xbde/Aiw7KDX8u0E7998dk+dzf/ADu64T9xbde/Aiw7NucPX9llo1Ph9otudYsWLN2d1sWRJ3Xa/nV67oZp
rQG7wpF2xU6qCCoPJ0VDmFih4+yWOUVTiMTKN0mfIqRAouOI+UVcXAfARSUlIEUfruo6VS1trJSbpRc
BXr1hhi1VpUcRi1WqdISw0pqAumQSyD2Z6yqaXKlSisPYS43VvO9ECoda1RLWDyTDooQAbW9xehi86M
16x6Mv5S1fJQORSTBPDURbuXwdEdni+2LY9Hao4mi2S/KIu+8qqtAao6RWUP1S0laUUp/bzAGsZWRcuu7
orevorUhvHql1xd9aaZn1ovLqC0akTiy6GhzpmEVZcaaudAF5tLiYGCikDCpAkiBTRSulRQDANnhRNYOF5
UEaUqqEBMxKzorMLmjUiROLm+rChrm7/e5bNcLuG5M3hHdUNEMV1a5amFNENaLH3TpBeQVVxuQgS
MAbFCbySjHlSIBUsBICoKIpcKWIjhCpAABZ0FvYJe8gkwS5MmX0qUXl+sSS+HYnextf7aG5U1F2i5sBTH
xpTHTWCehA1iQOBt6L+Hv/AOj23tVsWz2JO3BVVrdzv/qje2XeRXXOEfE/kVreUoVSLvAgPl1z0gEb8gp7
vemTBw2cmb86ZMHI/wBMMTTU/vDy48nFalKiWlLiWpIi2lJa2iLBUwQWUdYIlVZKWE852UlqySdI6POk
dmKeo67Tti2k28BeOvG2D6S3ZLttA1BdVaF3fKL0cVXOGDiV6YU1ZrHVFcBERzRWVkVDTVA6RxGIR
Tu1WIjxjatpNB6GoNUF6t6DRWkyJWZzlMwcdXEunzXI1GXS/YZsqrPckR4QHdI+23XPrrbKtixYtSTzfban
OzlVbbbWDOSyWcLDcQVWfm/uXOzxHx/Daq5OGKXkZkEEcnJZIZeS6QBf3Jt5dvg1W+2LFi1KIt9vJc7O
UptttHM5IJWcI6ClpU/N+MrnZIjrI+Y7dXo8hoKrMgnKqC31idLlZKVMWEFLVZ8kv7lKCdIjhx+QddqnYs
WLQ5MuSXlyZRaTLKyS8rJSi5eVkJEkvgHUpQp4cbU0m320nGYDic222mnffBPbiARPdWBib6rJEdIePXx4
2q1ixYtY9RKZ03q61T7GqvT1j1OZCpNyp9n1Aa6C8W4dMe6tErRFSTs/D3w8NrHaTPu2XW2lJZbDatD7vD
JPmjBqU12ujMOmSGsKOPVRo4kkiKbpo9x6QUdKWzlLximQQf3UQ7uGrZq7nf12RYZdP5NbHU9q2VpJz
HOtrDydCM3G+udPSm2320qHEcoVKFNvW4Cmj9fWnqP34UteUjEYmMpsWVBo1Re73SJPWFK73SijdN0
p+H9PONQo+zGa3CLwP9WddFY21yHXrss3/DMB4gtP0toTRCh5dwl6LUcpfSKS8FTTztl03ZCCzuFSx1Z10
cOhSKbpo91Wb7Y7c8C2H7ubfR2erraC1UouiIKoQ0oaR0/OpCHJUCZon10KJPa8keUs767CnAGldvNbbWw
oBOp8entsWp55IR1TJaYREdZzfsXTCMlKuR1fSgHCOJINnx2jEyZBPLwk00gnppOX60TTyBUiRkhxZoUJ
Do/Z5OW01YtgEKS4pOLCjipBTiOXAkxr1tnCs/JCSNZxRPhlnx99CxYsWLYsWLFixYsWLFi2VYVZlOfOf
wtgpSpKErBUEHEmDEL+lOfrHHWbFixYtjPE2SpRS3okkmfWfuytkhKiFFIBLAp3MJVBbEGGwpR3RkHM
TrYsWLFsYkjIkpPKJj1yIsaWLFixbKCpEL3q96eBWFhwd0EfJEcOcHjmLYCkqSULQgD5qUtlJTpoQrPMGc
s4mbFixYsWyBoB4CxYtrFeQvdUZutkUeOpCkqH3I5M5mtxkNMgCq6lguT6jBUzPP01PJIefYJ+kFFT7a2oN
32+pR+8QqRttEIPhjPPNTB8q06kIOgzywnk9Rs03lYkeUm+t6O7YKyeCnpXaOibPppqhTHpIZXuPpwT7B99
qd2/7mZr/wAmu3gwirkI9GK0+kbwx3N3ORz+lPlbbuxYsWYtca20z3Cf8xndE+5hoB+CZnWcgy/UQ9yzb7cJ/
wAxndE+5hoB+CZnWcgy/UQ9y0i0e2I6z+wxT+1DPwhZvTdK/PA78H3NVxj8LO6DWcLVn9hin9qGfhCze
m6V+eB34PuarjH4Wd0Gs25w9f2WjP8A5oeA+tNlTbFixZu1RYsWLFixYsWLFixYtzjt05R4EDdEr6SbJg3kn
o+vA/JlfuwJNY/++1ujjbn3btQ24G3unF5+CDXA4D9Pnl3OElL2ec8PUni79rO7FfHOIj5fGdJwjla5uVUPrRE4
xMzETA5GdLJWnohhJnIx1ZMqYm+Ifi57dSql57SlL6XKUHp9IUvp+f2+7GajnA5vBjblrnpeUJnIP0woYlAA
bOxfxeezpwXT1qByXVbsa9BHv9MXeKLn8pr1j0Om2OGz4As9e8fEgmJIz10CfvtIvod1lXOcvHDa7a6QZehd
cpPuii1WJX/u5cg4d/5OPG3LsSu1qd9pF/8AqwW6dl6V8N6mV2W8O/HapF0duteiNUDZ9QOTchJHPGasI6S
V2dnKK4bKJ6Sn++pzktzFk+XFLIk4I/SRyypaVN7xXYPn5LKuxJDbkiMfs089OllXIIbcVn3+mkYTrx05DU
WVH3GOZk904uo/3R0PiV/DKXvzZjhzeTCy8folQvHMuv3bjW8wgLXh1CVNmBq7Mpe5PH1Jr5eayD+4xo
5xY3Ti6vAQlzI9Drz4cZ8Jf0FPR6XvATfc1YYWdd7tJdxXryFwepBBnpRhbfNJFlArc3EcpKy55YLsMDhN7p
aT9fcB1ZwqH957LYrFJbvBtaiIGWWc5g6+/wBls1i0i9qVazgASMXHDmmJOWvvNmA1ne/oaWoLYMUXv
OUogVS4vlLqs36j8H8r1dOZ6wzSbb08UKY9XEU5cbxtPVh9qs8Ie+VmgkuZBMlQToI8pBM6bKmDy+Xm
Dbh3bXWy3w9qbuZNe1Onm6GA8EcTApboZa8qNxxkxOdliUVkU8mqGYftfafUMmqpwEmBrIzyMHpp79L
OrplVlNu0nDxkd7UgiRl7+qeoy4FxEaSCsOt2raW1Wq3yBhUcbocB8qlIaCnk8ThtUVlY91vJEee3OF3Qiv7bv
SX1Lw9dWZlOBL0e+asgwYlZCeptdnoKOz0leNlPpIXERb3CHYPZlsS1QvLXja4EZSVWavdYKqJReblZSO
+aguhcQ5Bj3Vok6e0fn/8Agzw7AwnaPR0S6ZYWoz0iOAymY5++sa77tVR7wqWFFc5lOGJjqZGuXW0+kt9
SdiwjtJEJmD6261lHa6Mnl5WXnnFhyKhNHSSpTHWAAeNlPj5LdS5mtvg22WezI49/wba7XaU6Z+naHQSbb
1avrTw8o2ZsbhHuebhrBV5Bvn1ORDBCi1G1gwapUXUCuQGp9WCY5mUVEkfp1q07PdcdIdqlV1EyCRh1t
VLPSCszJnCs6P3VIm9wM6xDZsw2DyWg3k8Hnmm2xiCCJVOvycoEx8nWT1i1Xe9Q2t5ttJkJOauclPDhprM
c4tyy34m6HqBUJH9RoeoL4RsP3HdCwT/+U4viHHM1zitCPdwvYXeK8OEmfPNuk9VWu7XGTR5RWeqzm
+Tzwm4dElDuo6e0GbN9b+9aj3qkGNq3pLzLajg3kaHeCrQQ59VRnJqxx+S2B7XJSVthJjQcTrGsR7LbEEKc
ZU2N2Q4AScYECOXHMjKbdAhj7tVuZr9nZtJvJl2ZOD1qCpjIfjHkbNfVZ1DUk/V+6ezuW3/pvW6i1ZCcs/S
KrtL6nFuLgG/Gu6p+HF1IintIEu6KZt5rcvi3onMMpRySqo5xQRFgv00osIZo0lKpMxxmiiuSHSBLYHwYYW
rlXSjVDgR5HSP0h14cutql24Wjm0opgAiMwTloJ094OtuqtbQndBnZWmndG51TqaVpmUHY1N0t8PKr7wb9
L+jFUZTzNr4Una7IaZ1CcifoNxVGzTohKCjovRLV67irJfXRVC59zvrYcvGXIbs1XVhVMLLncFL0hLe6gc
m5c8cfDPNHGe7TRw3j2aorjeNqHHjnlrtvOUHqRXJHbBamN4d2Xe1tDlVARlk4jtJLqA1Xsz6kM04w3Cgux
kLR5NT1o8nETYKDTcIKY8FVXFX0TttTK7j3fyyjn93kbUKUBFVu3Vd0fOiPHKTwk/WM5slxJ3QKtkuojS
pc7X4hoNUX5Ubcr5SWy2+zSq43OC94SnJNYvNJaU7CSGpN/MVFcNlNE6Rc4qqV/wAjtVoy9uh1Yy7avm
uQ45S7VbdM75t28rRZwSmulqs87c/eF4LoD1CNFChJEUuE+kVymVThSVDRio6uvHWfXou24CXuc7bbaaC
I0arOdKSk95XF3agy1BuJarPTPmG2acZ7TKmzefJumgeeGkFZQ616Lw6z2xQ29yHpuxybJgYtV3W3lVPRqT
9FpYmoxpd6Mz4o/eMbd5BKqMrJK06tHss8oLiS4W/wfbnWpKSngfV+3CaGlHwmmEZCRxxHXytL3l3iIMc
+6M9OsceX2ga/U/vKXvarJia6Cd5yY20q8RdfvgXoGQTR6LU5nyKGfMx1aJttpsNkAtEdIOdq1EY5vR7sUKi
aUdSUq9d0fRfaq20p+tl4OmW5ZpV4Q/VqXUKur8p9R95Jb8dDDZqWRZ6hXhepuj5qUabYIprfWiNO+HCs
oJOke2uZkNMWvOl+54yaduJznDldXQ8GeTpBeIoZQxnqDIbCVPo+x7zjyOPyoOlnYSPaQq2uJy5mnBJQUd
F6KSif+FrZpdV0pEeFzNHucn3suEU1v0vpvT5LqQlpaXpwmsUr4Nm2m8uDx3SSf28aaSoKzfURBJVer0jkth
Swf2v+KDppxslx2n+aAQOE9PDUfhrbFdF6oVmT6P37Wu/KkTKpPy6PUuuFOWdVhUaTWaq4705n0bbdS
GmvOxvNgjwP04nHnDo8dHJiWlKqUTT+tIWTcpfugF6J1XO7ya80qndFqsCW17n7XoO+HRSBBpk6id4i8g1
yaw92Eap7oRNT3OyGYdztQp9UBRbOinUlCf67qmjdK2V3pXdfUmPSu8Iz3tVdQqdUK9A46oPKrVUOBqC
x5E50VIZpNhgaadPUU8pJ6Kht1DSEnRKfpNU0qqEz+Kt1ztqc1dyjbEwkyyFb63uiuRNvr13/AIUI5hpFqYob
wpfdjpK8Kb0RpfmjLW01fReDp57m3gqvDSelVVVJp4dakewlbQ1AV4o/H362ELpxGIpVpzEDyI+yw1a4Xn
LzteG2Zu91Xa7Jp0x7vNyevypTd0M1LVUSsCPeQNOU5VhLdjszFSeDYXW61W8b6HnAzRaVwq7cdZ7W
Hull8Ssl2utzVRKaVXOMZN+ZzUKjNdjzKSpdRm5VqrAV4Z7CbzOqa6zpH8qRjqLVcKtpaoHCZrpTVVcw
VwVvapUydTfczl6kqswBYF7SpjUZ7fQaXsioLfQ2agkV2pFP6D1QflSKTs0pULTnCBlkU4i9zdP6h6O0nw/a
qPjil6TVbZdvZXHzl6Z/cJ4K5OCk7YclDFm7lVpntthtdyT6hUnclRkepDhQUlwrR4AZR5RPN4o3+ECcmKiro
rP+S2Pi95qnBywdPGPv5WAum9JHeGGAMxlMcffXytqi7q3X1DDTv7XkGlWBpptNrv69fIpSQouoMhrz+Aa
hROnKOcpM/GQ7dBqSg53Uovg2b6ISe81TgqqtXMNDpOu289x57G6jUTJvM5eNcl5mcsHy8008HTSpLo7P
bahwXbZxWYZRvEmqyQWiLdPGzfzwaM66gc7bKlsDujc51VwH7wiITvO1EbdEK6fNALMqiaO0kGQlINQ
byDDR2G7HQ4XYK5pCpyG3SKRwgp4z3EmpWinWc0vpa259CWHVim7LktWrVbOjkpJej0pruQKXIFKtDs
9HQSaOkoJxJbC4pJ612JpDhAo9derOOyYbCcKYSfpTnw8OXOzVQWsOFpQPgPLKSMvcWzZYsWLNWh
2LFixYsWTK3R/2R7np93Ksf6CN+Ky3V172DJP2p8Y2RD3SD2R7nt93Gsf6CN+Sy3l172DJP2p8Y2cb4+r7b
W1J+a8rbR2LFizlpVkv7+XaCd+++OyfO5v/AJ3dcJ+4tuvfgRYdlBr+XaCd+++OyfO5v/nd1wn7i269+BFh2bc
4ev7LLRqfD7Rbc6xYsWbs7YsWLFkhIwlKpUnLCJjDBnI5k+OtsJSEhxKZCVpCSgnG2sAjuuoVONPgUnrxs
WLFtFEvdIbqihesR7khlYqo27zjgMqMpGpu8KGVQa0g4XR0FYcZteKOxZQ+B51q6DSVdRSXenKeilXMtS
tr1gSBMEk/NJM4dNPLpbMqKitS3C4A2htW8WkJbQIOJKSnG59BwkYPom29di2lt8XdB7qtwgmw1K9O93
OwEqpZpwEGasJFNn290pSUG3EjGlZLNGmaiKOhj+Yq5NQFOUMRVAxiwCFLiEM11Er9TSk9BV68s/zzg
b1ImvT5Pqg41iNpLp5xo7PWCpM4TVDbIJEeEGfJxFWKaWT9GaWSgz/3tsqx7m2Z7FtY7rN76il85kGqmXf
51RF6nEo1o8i+HhSp90ybjjM6s7KMk280NNBzCm+259u6US0gdUSsA4hbGLs3SW6Ox726FcacjvfBS8651
VrJLdYBektRjxFYF4pZVZSFMq7CSHwOBEFCMioqzg0nopKAkoaZ7WKlixbeqxay6kP5t0pp++anPONUks
+m7ScD3dphDRlRxqpNrttLOLDiNFG6iEVJQWtHEChtQFPTsVXqPv214uf37Ls9/NqPB+XXXm4H402G40
9pONcWGG8mPIlOA4lgs6LKcNEJN00ezHNFBW0dqS89IbdJWLFtu7FtCKqbohSRh3jZ1z9gU3rpeQvQJaCj
u50UroeyEudIYbPWCpNYKOiodQqgupk0/bBHMVZJUPZNh1YQSO3CklpVpRp7o3SOZeGbd1OutOawXS6
8v8sB2krYrwjM3grWWQJoSgdDOrNPnw9qfrK4J4BT4W+pOZKVYlUIkgMVhQTEoCxZQKxbFFc6109u40
kfNcasn1dHppThLLLr2WG+2F14HUdI0qTRtKC32ySUV44QTjxsppYU9NAElJz9XxDRuNrCuqXuKF316W
TK0Xc3G4XZTXhOrs0q5F1kOhjCpOBtlSZ1VFJKOcimqB0inArlE8FBODRWlRPpHtbYsW2UthtWoo2zBw
+fRJ0xvRrCooLKoXLycuRnLCxicVjRUpsJaRPdcP3VOW11vMbpPdFuf1Yp7RCvzzejVqXVggjn6aIaHSWoz
4IvDTDoOM9JKpKs2ENRTxPacKaP0cCnpVKA6QHDrkNtwakPhvUnYb5qQ841SS1abtdwPJ2zEdGVHGqk
2+20s4sOE0UbyKRUlBaPJxEobUNHp3XXqPGyknCZieH1WLfGiykpoF50BOMwbOHOylAx6/O+tcfpIjxYc
VrhUlIgjp59VUjMsmmphUwfPnDHrElPJlc8OGtvc7mrDjtqBc8v+XXr+6Q+XBdbeDofbepuoJCM7HCsU1fbI
SSiu4yx42UTCR15oadCtnMyJxH1YgmCIJaWbI6XHrkl22Sqg1zj0py9mkQnZsfcDcUCBAxlch1w7MKc+OfE
+Pjw47R6kqbZLiZUoAkJ8IgyOJn+ybZGZA5kWxEy6oVyq5MnL1KKMpZmnpc1mpVwPh0cFZ69mfZeicN
XN2sVPFbY0jEqzCsmNbQTjbVdppGUJpWfkTH1obJYJ50j+2CdtDHmtmBjk01JZLPSUonLTU1La6OQKp4
5qOZ5mlk8Sxvjz/PtvhtZ7sPljylABbpkBeVkspz/AC+fFbk+x+1W0V8bRVVHXNOKogogFTW6GRAnMHhxn
ztdVl307NGFtqGLu6LiNOIznPL28Ta2bFvUMOUjggg9Xj56+L4dm3CyEV4TdEq/OisDzp1djnNNksCma8oN
JZqQ5EEq41V1OBHNZmraJKHOt5FEz4obT0lPT0zSvUYq6wrACloq3ZKeneqlYWU4uvXlEa8rQaC76m8X
Q1TIxnKSDPv5+3Ky7diyedye9NUKrxpYp1WUGuefKOl6eR3g0yBpDIOpHJmiZNWKqze7XklxOzsp1xTsE
pVSvalLC1Nvwbo8wLm6s3qekGYp1drS6EzTJCn6MqFUMigt84aOEyi87XDmKlmWkTxQ3olOTkzSqrmZ9
X61o+q0umumvraxugpKdb1S4YCACCNOQP2e22KmhqaSq9EeRhd1j18Rw8+llHrFksbnO6aELxz0IUuqjSI5
Raoa5Kn8EjBN0FXkx3WoEyueG0HOsxTVBsLmYAc0SnKKXopVzPDS2mOtQqnWze10XjclaKC86ZdM+K
ffu4gcCdO62swHMuIw8oGdoym3G1YXE4euvhllYsWLFq2yLFrIqZUhmUfp2+ar1IWy7bYFN2usPF2rhiVl9
Gt9HLZ4bNZpqz097XpKf7aKpxPSMLXvbUG/5d/cN6a5neKoC0D5cg8KiU+MFWlMMGsxIHHSjqaM5EhL
VjWHURFxnkkm3/785dsy72qd28KVupVhbqFDGoiQ0CQFEic8jxj12wcgfA2bxLnokqtKw+DJ+mN0WnfQfln
w0XIqI/HQRqMvIwmuyjZtF+d9FPKPvfoxUS0r32VNlnJV0u9BT2+JQtpV1puWVEpLcExQS15rrma6cZLwR
+o3C11bMut53Rx4OtJ9O61KqUcT1j2ytz3HBTOorDc86m7tp0+Gq/Ec0XRjTHWGuqSHHJUOw9F6JzHq0df
tdpTSvtPZ61uN92Oo92O6HoyrSUoNh7VZfixVA0x1Ttqz0Y6gozbbqWrFPpJcUSKTwgVk/wBqs8IJCxis27Z2
jbI7HXJs1QVVzvtCuKQWsDodVUk4Z0V3IJzyVyjhbXrqvGufrt0+kpRJElBgARwy9WfDWc7KtWLFi3Bxw
MerX1W2IaidONkGL5DFVpN9d6PR1EzE4goU5p/NpooGenkdHkypxHcOicdWfpy4UN6W/djS/tlaZu9pS2sV
upjJQYDEZ8m6E5ZNTJesSSOj9tjJvlI5jnaf3DnINls3gxmfUBL0O9m2juRNlzQmyi6oVy+ZmOM2VN9sCWv
3u+IbU1j0vYFN5ZmSxmkjt7POzzBOV1ccHH6bNneuGvG21NbQtNXUaPdJUDlpB4DTD65mJjlbg959kdZX
bcjaRN90zd3iv9MwB11VeUiCWCnuyP0hrl3ZtftixYtqp1PC3dwIAGsACfC2me4T/mM7on3MNAPwTM6zkG
X6iHuWbfbhP+Yzuifcw0A/BMzrOQZfqIe5aRZi2I6z+wxT+1DPwhZvTdK/PA78H3NVxj8LO6DWcLVn9hin
9qGfhCzem6V+eB34PuarjH4Wd0Gs25w9f2WjP/mh4D602VK1/UB4Q8ljX9QHhDyW92LN2qLeNf1AeEPJY
1/UB4Q8lvdixYt41/UB4Q8lvdixYsWLMWvRBCLAl7o8vKEmDHhRQyi61N/uxgmlrLb/APvSV4+Sz6WzJn0
RoTze/awzv6BQu0seb/A35Ugn3B/HzBawu3u1J4+zQj7vba1uVQNVnloMz19VkDYvTQbzi5fPv2Vupzu3F/O
kdFqb0Np64aTIjape0k9kNxwHaXpa48ZzfR+o0kqqm1o8pJ508mkR0fpDRn0nbQOnN1+8tWBLkrlKLvFbakI
hjsVcZ9NHkuIZzmKKxJD0ed1ftn4cbbONrcl90mdASYyFz2rBCSYD1x0cF2rxf907qTfLy2uXE0z273q21bvm
ddOmUffOhtsaxSuBCagoO70JVrp0ymetsT3ir+l8O9glyW9X6vjwfLSLqBdUKseXKS2qx5KgT7ENcFGwRT
U46eTvanSOlNFW1Jstgy/Q/e6NOmZJ08gUXpuTmShmzTDsq+lqs+SP2qy0NyeDH4rKEXd/Q2hNPcKavXrq/
J7rQSc0uaPUzoulqiVIXuqsNFK9QnP1wJEcf1OtlLVf22SrMmppWU4ErnLUQOHLnnz/ABjmsu6nRhYWkZT
lnnkI9szztbHoce6etzHFVK+q6k2YTbxdBUKLUbMGJXb5QOGiZyproKB7hTyJRJZ+kOJVOr2Ha0LOx5fpY
9/BgMQ7O7hx/LstaTLZLPpqz23T2n7bR2Yx2WjJ6C0mu3k/MENBRyZXqQqUKDt7n2+rrHLbXisF/C5bQP
OYKtXn6LtU+X9eQ5TyS3I4xxD9TzL4SODHHb1rtSOqcrHZSCrkoH1Dhr1+62svVCq6ocW2laisjAQD3MxP
TnplmJ6IdboxuB8dRHQ4a2XHpzbbC84DSgvPK7+4z/BxqqSwcNZ4bVKTuHte19InuuHA9xfOppXtOrJYdar
N139cDvw0vVJyU9rpdfE0wX+mEunK+6kqdy5o4WWRcjfO4/uoPdGzsSoXohy4M05k6SzEqulXTMGcdMb9
PirOSp3dVqgrjbUNv7WY20qevomw/LmbylFz/IlhDppipFZDUifyFOpGU1dn+E+LZxBZUrlc2gJ3JWMs8RG
RiNBwnTw6WuKV68m0hIaLnyRJURll0OZmDn9dkJad7nTfzqooSSDJui11MxmNqg4GQqMdDk/bbhenBtPJ
dzSfF3LLx3JvQ784mrI7/v1OpHUiZOaXPyrv9M1k0eIqRjswCtTahEdG56R992+zO2oD7LNevWN0+iSL5itM
j4N0fu5tWT9C0gl1GeM+Tsw6rPPhN7nIPc2bP7mXuxl8O9dfYpvQqscdI51PX+g1Bzom06f8HFVNWG2zVh
yJJooradUlDs1J0eCeo+1RvVbNSbxwrUUYAgaBUyMjrAg58fZNnahV5KaccUgNYPm48U6cYHAwMp62dF
t9vILTQURqtVDR222G4lp6M3G83yBVKQ0BHJlRJlEtKSSXW8kRTrVjX9QHhDyWbhbtpujN7e5jWiiDAu8
PNrsxtvSkqw8l4wsMNrvFVUXATeZxtlOq3ORUsyIpxEoU63p2HZh/CyLf5OpunGU3/RwZ8f8Ac+grS/IeAU
Pxhh3xEbQW7vqXGm3ElIK9RMkHQ5+fAcLVzV11FS2h4ALKzxVmkZcZ8TMD67Ozaibk3ue9WKiPCqj/A
LuSOvPl+Lyg6HaqS3bUZJLrDgOdtlTRKK6kxPJHlI91wVtGpvbUNXIFsGNxl3MowXjLfMotuRlPpgm8qoS
D2rV2Xw45NofiBriX3ezdNS/q6o0uObOyKGMPj+0iPnrteCX6IQ3Rkj2YpUDW9fthRsrI4v2ldSbh8Y8VpAp
LxEd85R808PXZ70G8RGB1tJyy3xM6ZfJHhrz9bgFzbgVubLgkzoE2ntVGYZmetGGvWl5dI4uxHPwkTuXDi
w49gW1mdnobG6uoS4+BN4W8Iz530LTBWnL4Ihxe8bbUNeIY9c9VkyifojS/hK7MY12dS1h/zfPIj3ewqjbPK
FrzS/RJl7cvhpWgN29YEPc41QSvFwqUrG5vJMSogaaTkI6+PvEOBi90EYlkjLgRy68ukZ2cpbnvc3P3E7vfQB
M1VMVdTSdQXg80FwGGuVZ2h094GiZzQOiSS4pD2eUNqOkAU9SqsH9m228Ov6gPCHksi3uU+6uLe6FO
urlPX7Slp0veFN2u33kjcD3EqLiU5G+sKnBtWzsotEdIkjzdPik+2eitFLHestJr+oDwh5LVr6HEOjfojLifwPHInh
68qaqbdbfwvJg/SknhxGf18osa/qA8IeS3uyOm6Qbrw0dz3qQwKUdBZYrG6ngyDFQVTM3ulsci1UbTxxHSSu
pDcigdPKJ5IVlD2r0UlEu7ZOeL0TQlY+kuWrG/2/8AHol7P4ufB8lnmqR51CFJaUcY0nTTp1s8zd9a+224htBx
/Nyke/LKzqDX9QHhDyWNf1AeEPJZpeo+iaHmG/0PczZ8EA+taZrSvT8f4Cx+5hq5OfCwFz0S1eKNSY4G3d
doWgTv09ZeVRnHz9iEuDY8YByjzWf/ACbU/QPv6/eD0l1F0VSdWznE+z2Z+Oetnh+v6gPCHkt7sx7dHoh7d
AlovHJQU27uxo/diPS9UXD8n/Kd8KSfs49GYeEbaqPjdhN0sfgGYD9656NguYlZKYTp2gs1gSP704MNXSH
P2z7lsJu106pCf4I6fj99nm7krFqhQCU8VSDw5SPDP746FhyZLTyc5SUoy5AgXlBONKChNzEjJD67NnR0eS
7vjx2Yibd4KgjyfhmlzNrTSd4VLJpagsmmE06gtdxuqSjk80ztUNpKKeUlDMU7OymlsfdmzVbmpVCrZWmrk
yOdVSsFVKlxzAyXz8VBeTqkgP2otLikn9/n79l1/Q2NNyyreorrUvRpfIU3oYXQSBgZfYaxUh5EyfUmP7RtN
W28lnXrsLLGJSxijiIkQOJOuvTpxst+5ksMOPKc76CO6UxJymM4B5GCbPM9f1AeEPJb3bxr+oDwh5LfOme
e9tV2o8IE4cp55/db7r+oDwh5LGv6gPCHkt7sWLZsW8a/qA8IeS3uxYsWTI3SD2R7nt93Gsf6CN+Sy3l172DJ
P2p8Y2RD3R/2Sbnv93Ko/wCghfjst5de9gyT9qfGNnG+Pq+21tSfmvK20dixYs5aVZL+/l2gnfvvjsnzub/53dcJ+
4tuvfgRYdlBr+XaCd+++OyfO5v/AJ3dcJ+4tuvfgRYdm3OHr+yy0anw+0W3OsWLFm7O2LFi3qKXOljL38Ey
Dz+HjHk7tsKUkaHF4e59vqm2UgrxYVISk/mlOlSArT85CVbvOc+9w01t5tqzekurt68cnsNzpKzBTe8VQtx8P
LtNfE5GKKq5St8E8BBKVin/ACnpW8yQG2/VinyipilOpqnD4o+i1nRarbaayKG687oO+KCJbHuV3PZJh57o
PeymFmnS9vt/q5WpMz3IJskaqeqgA9ZVxRJCa6HwqIglJIE16oqwOiG5CCrm2JHxmebcSOZMadORj1A2SG
3eS9czL0dzCgyFOls9CvA0F3QGRR+8hSduOZJfMintSEinb7JGxaThKQR8JqVvPQ4n6euGHeCqJRMUh3pi
U8G2qpCYuw9nIxd02qNU268ynm31u57dzezfbl8NQabiKGFyu9UEkCjjb12Bu6GPCoIlEW4eSiijWyoXqn6ro
/QlZogkpj7VrN0N1d3O1gbnHuYVzunSKakOysr0vtNF53gqwTBCcrP2pHQufmdFUlXPYn+AzMiOGk9qJ36I
Dag7VbBbcqlZQa/7Q6ou5KXrx3Wq500jCrd7f6mQQt0Du6NyWBFCnJ7jUyeeVPbySTiBOJEFJbNaRBQwE
WDVU2CrCAtB7qiUl55QeJy8s/X9lsc5/syHOOvvlZzYlpaWhpKUgIKUlICC30tPRkBvIZAqlIaCjo5XM0lLS
Ukl1vJEU4j1vSU9Os23r410id6KAuVqs4pvz0dzlfXsviOtRR2ZeFRyhvDZiBEMBi1Dr5Bs4JozWOmN4albDr
ZRx1p72pjUlBLuNpOBPx6cnnOy0tWKe0q43T2dp7sb6j11SlUmfSNlm19+yr86kHoia6Y7m8x1+rD4L3KlZr
MSlTTlgCs9qkvEpXpIY7YNKmOYNlCUFxVKH3a8lDFJaTVKLrtEet8OOLZP2j67LUX06wPYwlqd1K73O
T47wNWKVvhzul0KiYUXG7d2u7k0tYSHtW57JHa86uOLqun9EafqGp/P84eV/YeynPZLb0LZLlQbmi5I4ZU
uGMxeqqhDNmZPGfOCFhUqDDHHYAAAAPIGADhqsr7SOgalRijVbF6oTkT6iXiq0NZ8Pu8PVQkVGQQd
TwBhrBJJZrHKHhFQRaPUrQwFgUoZ+oElqk9LK4A73G6FRUSI9C2Q/wD0aC9v/SQTL1NWOmD/AOJlHt
nJ4wDby2zwPiPttjiPA/WLLNMOjNN6B1IvUXk3U5GulOe8Q92evvJ+Og+ltxKatP6bsNt03pkwzbhWjyankiK
bmis4NanopVdTw5kuyBe7LnE/dDLwdwe61ciVUet9aaT1tUaq1PqhSdZKvFq3bmQcNs4oUVahVDbB9SZ7Y
0iDeNvAU/SUSqIM8gGpYU0pMU3A1NagUuvYU/qWguFntdzkGPV+qFB6wUweJBBfCGmvij7yzPRjhSVsj
o86QUSPBOoCTpFM7VLBD3ts363dGmLR3O2ntDL/ALcZSke6tXJAr62KevIjRtKLMinNZWertd4OUomVO
pi2BTGe54U080tHxRKSZFpNIWFFJWIRwSgS8DURbNl290QJkFu4lfhJHJOckFC61eAmzZczVlh6HLkOFO
4GfFCmvl57J5eh8nAz0Pclbs5M46mklHZi1Wk+aJn3GgkTomDlZXhrNlDp0FDDsQQ1BygFt473zsnOrc17yz
5VUqY2DLwuM1QdqghGNc9BPvCg6wsG0E3xYpx5W0fgGHYdk09wau33aqiblddvdr6u90GfrrUFGsMpUd
Luo/Tl0OE7mdXHiTKFVRfWmooHzYJxECifDCoKMIAGoAh9SBY4x4+yPvtgbdnVRur26k7hPopWQF6GX
X6dIPglqiYuBJAa3UUEqVOCSPKQYgIGcAEeUdYhqclVe9NSesYx+n/Klqxzj7A3L3OPX47Nid1qo/SKk26i
bhrIpRSemNLZK5eDgnLsFOGI12PKWDJKstFQKGFSFsoyWB6FPA4cFLiUII4oRNHQAYIY49852q1/xT1j/
wDJLVj/APcJyWPf39xbA4+PlkP7fXZrF6Hbvf3a7um54uBu1EUKgJDmOXh3+6HGYaV32vNRknMDrWpsk
N80qO2mVLXMgCc3yScT4CUSoKsmQ72MQAR3oOZaD3mbvN59vqTpu8VlYFXkRHMgQXpjQWMurNx
QHAQTHY3j2jXA2DohgIJ7iTEsNffsi56F5Nmy25edIOGJEv5pqs2IF5piT/yfpsI64QANe3lDj1hbAN6kpLoT6
JSuLrdCDEttue9JTRNIXlGo2y4JJF3oJ03UhtqzodhIkIp584pNNppTgFRAA3quw0x3b6FYEFSNSziyIyGUHP
6wPbYGQHgB5wLOk7FixZtttppS1tsMNurEbxtsII9Q18xrrZSiVICCpZAjVZ6dOlvUuZHLmQRwD6eXNyo8/
iw1Bhr4vhQQqxczqjSh8Pyc0mquPpjPB+PB7txYbZA0qniZZ4qumDaC4UklgoEj7dPGzadpDAEpVSiZDGy9t
vXHxwaufHz8AWmUdW5RrxN++cyJn1fXazum9Hbqqd+0MQ0wSBy+dhOkcunWyZtx+7m+WS5FOqj/AEo
41cogmUFrt9QlZBdOaYNE87VFYphgSI5iU606R669Wa8RsmXumlD3g0b3zzrkrJRw4xqqM2nxVru3JGp6Sj
qDbQeDbhZps3qzI91pKKCT76pSxj76WcyWlVBPIKpMymqpBPVU05KyRpPVCpU8ROcQ52UO9bzvPbZ9
mdrqjZ6/W76VTIrN3/k5UGgeH5zA5w/QPtsVV6O1dd6c8nE5yJ684j2Z6mzWS4/S941QvIUxMNImcjSmG7U
d7u1yF5IaKQUdtms8HOzfa7PlE8U0ekp+HXbPLOpbUlFb6A2k+BKbaCjt5NyuV0e30tMQyOccRoShIim93k
+KrWk7d7aObZ3k1Ummbpaanp9y0wlQcdBylTj+BBX4YR42hVTyqlWKMHMAzwjp/Z67FixYtotmLFixYs
HMk6K+aoGCnTz0jhYt8i3kUySZjglxmS+OSnxyunyftQ2G3Xht4uS32xYstbjjiW0PPPvNsf3uh11Sw0cueR0P
AWwBhgoCEqHEI8Oo5c9c7FixYsi2bFixYsYlxEpjlhEfXbCRBxkku5S9Cd5wnPCYn2TYsWLFi2baZ7hP+Yz
uifcw0A/BMzrOQZfqIe5Zt9uE/wCYzuifcw0A/BMzrOQZfqIe5aRaPbEdZ/YYp/ahn4Qs3pulfngd+D7mq4x+F
ndBrOFqz+wxT+1DPwhZvTdK/PA78H3NVxj8LO6DWbc4ev7LRn/zQ8B9abKm2LFizdqixYsW8b8OQfF5bF
ixr+oDwh5Le7FixYsWaobs5SFHrFuqm50Uzd0Hzn1gQafsJezfsg43+jwsE3CV1e+JFW0f3Tghr12dX2bkbvAT
WKO1I3Pe/IiJonJNB63cHHQYyWXLyU/TzbqQ3s7/AHR4PPghxddThC0yicCahU6Qc55+/O0u7lYKkySAQT
OYz5e2PULOLiJMgjp5BARCZNEbyOQLpaA30uUVIpSOjkyuZlEtKKEut5IinER0fo7wWiavqx8A+W0Amp
EFciQW0czLOI64QT1lGNl5uXkHEdYK54kmv8IkTZQA5bTloGHOcSwZJjGeeX2edoygqTvCsmfpkZcIy+ux
YsWLLISdQT64+yzeBPET67aJbp4JyXudd8+NNOHE04XoE8Jso4nmjRE9JzPMzhvqskHuHO0/+/e9bnHSS8
kvv8jJlyfscrN9nw7PFjtt0pL/AEhxua43fDQZMG/jULt1WMlziTZp1Z5frQOMOe3NfkjlJcuZ+mShm+fnxc+Nr
u68O6chIBRx1kZHllmZnO2y3Ir4tzuolsDMpBxZg+rXra4G21XU9Fks22Y1XI83CcExNKt9poKo41w5meo2a
KJKKRUlAfMBttc39znv+OqRnKDcyvGHJOSyuUMU0XkPqfuLWjcNnyjrsoj6HXVY0/dBFstBHkY1S7dVC
TlJf1mvMM5ze4+94LPhCMyPSBCOOPf4mi/J7q5tWONnKq8XKd0NISJJGYIGUjhH2+Nn629F0ryWkNjMg
SDhHA6AG3KkMFzJMwZJnCxgkcJmjBU+TMSshPJqBMzmZsqbJ/SR5OPd/v2U73F9Q0fum91qP3YtVAS9
XIcpe8SYeXDX4dmjd4YnGn3hrwhCOD06fXisBXUOv/jGcvLsHHycltrtybPRp+6UXM50GHVFXy5Af8MN
dyEwDHH678Hjkrh2mccViO8zidNOMZ+y06oIcpXCoKlwT8rSADyznMRkM5sqn6JjT8nWy6Qq7zDPKQVI
S8ps7DfiOc4/3X+Hu2bQ2dHeibC3z0XMDn/c5XAqP+NKbnOXDHb+PVZrjZugCDTsAgmCAO9HAHl7nhxt
Hu0xRsKSSO8REzpGfL1QOXWyn1H9xz3QKu1K2NWmnVK2ccYdSEGQ6GacXKtsNuKqk3zho5mipok6f0
gS0jmmkEkFHVjyWuo5uG+6cE/+YRvn/wBz6v0vn/8A/Va+Tiw1Y2d3blOeFQ3Nu5YZi+h0RRyHF7TKiuT8
PUfnssoFaE5eTza3Ea4M5kCRPh42rXb3qG3XG8DJwZ4sETodJMac+Atz6zG4t7p0XDefMtKhiPlJ1GpLP8YP
j4PLZNl2NVyMN0ORjPNAUGw8GevKDXdDbWJWQVUFwI5vM1ZLNlOM8nHinnrt1OrMUd3woT0I7/i2/
CBISzevGMhv1VKGMl0ic8Ef5w6hFe7nzeSXAHJpnAdg2eorwcedLayOGZP+qOXEzOftNpF3Xi8+6WnVg8j
AzExkI8oJ9trT3CuqnQz3SClCOZMjITayNeoFID8vbllBYQeEje//AFqaZTVxicDu2fpW5f8AQ2pByjdbqOVdJ
zsiZpdVWn73ymVzfqdtuhHOK2Oz6RKG/wAeNun5MWkcuSjc+cy5jeLkBdOefQOD+aisZ1/AcPMcbMXsklb
ShnvCNBAB7vL7uvA2iX0lW+bWMw4QAmIj5I1zJMHgBbn+7tJVCOqe6R3h45JjOU2m5pnUgS8nNziRJLs
NrkwVs0D/AMalZw/LhrTBT08+rqBBKSiB1VVVQ+XS0tLTypo8eUlA4azQolkyZLrgdPKJ4NHaP+K121Qf
BmqFUKnVOPzphk5USoz4fE0xM+jC8HQsLHf6hN4/LrFTLcQ6K9GTdF6RHzhbOUCiaU6K5rPShnyNIs8ro
dpgb5MXw4W9hx9R6rWiXVMUzSoAwCT1ManKRln6/G12kIpaLGAfiI7uKMWnQ4cvHlNtXS+5z3/zHrNz
C8hH9kpevSNmHu3WPkHwWnVm5Ve9oOy4KkVpu31YpcwtMpyCLseDczFKkrKxnmiUs2bz4cyPKOaG9E
6Rt0u8pHEGEce/H4vPz5EGPRFTkMo9wdtt6VH6R6XkabkDf2u20F+uTm+nyhTl8AWr2bxdecbbACd5nMkx
mBpx1tXU97PvvtsiUhYmcUwMsoAHPplZkdbeq5Pudl4q/wAHH5BQ2BhkEemfB+U7XJUB0Gm4lE1ByAcF
ISkkoSQlJQWj2YpJtQ7WDrJY6uPRWzx70NW1Y0+7DeKe0Y+yyvqejSpg+52fTlHHHER2587PPimVlQ5Tt7
ycWRyGXGOvO0+ufXT0yXQVKJOkx7c/qnx46VMv0NPeBUIoI6hXn6MNWT7nabSfj4n83VZ0GSn6/k5bL
x7m/ua7M3Otp1LSkSpC5Vd1VYWW+fcboWW4ltWQTT2emHCaSgt5JJHlLAiJ5WVlDSCkpj2ZxWUp34cg
+Ly292onquoeEKXlyiftFtXfrqh9C0KWQF+uNI5TEa5WLFvG/DkHxeW3u0a0OxYsWLFixYsWLFiyZG6P+
yTc9/u5VH/QQvx2W8uvewZJ+1PjGyIe6P8Ask3Pf7uVR/0EL8dlvLr3sGSftT4xs43x9X22tqT815W2jsWLFnL
SrJf38u0E7998dk+dzf8Azu64T9xbde/Aiw7KDX8u0E7998dk+dzf/O7rhP3Ft178CLDs25w9f2WWjU+H2i251i
xYs3Z33z09cWQ33ce/9Vm5nSSljAoEpymvVqv6w6S0qoGalTp5hsdnFUfhApt0odAU8k61I84UhOSFDAdFJ
ZQ/jvVfRsQNeqAbphfhu91ISqkFrydV6nFpB8sadtP6rvJffDHeyOJnrsgm0l0HlIETSJLtW4G7otVSRwwxCzwj
dTNzrk7oJSdnkG05E9mVmo+suBepouODOuCqkXciWTJuxmuzMiKkoEiLi0SkKCS4E5LVRSlVH7U6HUrI
AUQ9D43uXTUhDIV9N0/pbSYkfLzXe4W++Et8OpURyZrE2lshIRccF1QJY9cXFotKSgOQq4gpiApYvthgfK
68vPhy16xHEes+yGs7IqXYS9f1VPXM5fKEK37VXK6p5WEQaFtSAVwcu6qc9LPAUdyGaoUnRHnT1X4J
Gak05R3ayFxYQSrkBq8MWuSWG8qKzeA8mp61wdFWKdbtJpaUrZn3LJP3N9xyJ3V76bzv0vy9nUe9DWd+
Nd8ILkUaoU0a6UfFQfmiCZp0JLiJutSBFPJpFJ4PJKemJgJPBU6faKQCWka7LHoaGjtdDQWw3iEpKbzXRk
duIKWX9YTUdtpZNHSUv/BxEoUtVLMW8q1pZdq31UyAhpxaikTMJBOHgJMRroetksN1A3MEhunTeo6zH
PeDd9FGlSFwuF4SkdoshCdc9xu9aKo6MUXzZtZXW0BIW6RKG09IT08IgxWD4hgIAIb4uqlc5+Xf3JQ18uQ
u5zLwo2sUgdr0VWulzi68YWGGcZ6s8jbIz7R+fKOecIOD4KeitK+21svWLHTh7/daNZH/AHNPcpnLuaCg4
ENiXz6h1Xos785U16h74pcgJLdkvASwlCjyaauSfCkos1cASuj1YSCaKW6knAFgcEtKVEufqTuVI1E3TCn+6
Zx3nnWhvWm09oEWvSgvS1qnWvJY7daxpnK7NOOPhSmKZ+F5kFR16VXhTRVEjhJEMIQiQTt8rjbUG8jf
0uqXT1Igg1sqiXR3afKlz5VjttGVHi8dHnOw1Q23kUgpaFIqP7Y6LBV16HELMVFTTUjRfqX22GYGFx1QQ
FT4mBn1NrS6Ljvi/wCtTdtyXbV3veCxiRR3cyuqqCgR3ihABHMe5tnurzLWKmUnqdTdBeahTdYqAw3gyCF
QExLKriqz+GCCdbWnklJOnk1POnk4ibNgk6RU+2ttGdzE3OQjuZtJn/Rps1ydFaWg9H2WqMly3Qx0pqT2g4
TaATbThFJ0KuOTPSTjIpDeERHAUsUcRHtlbcKhd4ii15ZnTHzRB/o78bxc3o9V0fnRBcQVDNc80U4W8tE
U1wIp790UzFV9p7ZntlioYqWm6indQ9Tr/ZW1BQHlPWOdmbwuy8bqraihvOhqbuqqU4amkrWlU9dTqUQE
oeplwpClfL+URulNLnvQEo0+4HeHoPekvEXornt6VsIpC9I4jD8q9drvGUwXnxR1RqBj1I6Gm7KfPhtvBlrae
AnOr9GKfWs7olYFURwSwTKa/tzcqNfBqxSWpe6J1sYdVmJQte4W00uoUDp8vsChPDcQEInPU1w1Bdbkf9
TzwgVKAKcpcF0rRRM+kCOh1JVBVVusWetBtr3e2oOZvUXcKzXdYH+oUvK1oaZhhrL3R24mOpVR2usG
ifCEqlN46eTE/BxoZQ23hwVA0VpgNYcWGtzquSSNz2u2ELs6VVxbrK0kB7uh2tNccbRTGcqIJB4ASOK7X
AojLqlnpEVzSzh0h2068n0gACHAA3psWLHv7+Vkkb9u5WTr8N5W7veTM3pHvR1VuuA3z1Kmm2KcIDrS
yToR3mD9NOk0rHXUmqJtQcR8k3U/MATAEUluEYRxARhFSusjLWKp0oqjTpBeZim61UlhvBkFX4joxVc
PM/hggnEc2vJLeOnk5POnk4ibOaJT1JT9wWyHYsWLJF3MNzQrVcIogdu+XfL8JeSwzLtcD9lT3xdLZrxcRN
wORLRyasaJqwViTQzHBvFME5RTAAOrrZyu67nhTqild3ne3qPUR/3nr378RQbazXuq8pCS+CzYAmSJCz6
T0yZpJOZ9MWtERKCQFPTtKKgJYqCPCqBApKcKmoFYsWLFi1JcC4Qa6AtuVVjmQJTfRVBeP5PsjR6O
VOHDePF9KcvxiCe7Hcl6KvEuCpUFT+gmw1SaZms1pt9uJa4eOI+ddSGlYVrs3j64KPbX3ptyTtW7aNj+x+k
pKnatVYlyufDFLS0yGFvu4fzyglb6I3fLOeYtPu+7qi8lOpp04i3odcWnlrHrBso9YtZFPzjnMIUBJ4H0tYXk+b
ms1YRyBpKkK5f6UVDaTnykBI977J6cpglB37XvbdtkdrLl232buvavZ6pFXc96sb+ncjC+3hhLzTzWeB6neS6
y6jErC43hkzIj1FO5Svrp3xgdRw1k5GOEZHrYsWLFtlsxYsWLFsQMMJEHiqZJ9WX4WLFixYtmxYsWLFix
YsWLFixYsWLFixYsWLFs5cz5D77FixYsWxYtpnuE/wCYzuifcw0A/BMzrOQZfqIe5Zt9uE/5jO6J9zDQD8E
zOs5Bl+oh7lpFo9sR1n9hin9qGfhCzem6V+eB34PuarjH4Wd0Gs4WrP7DFP7UM/CFm9N0r88Dvwfc1XGPws
7oNZtzh6/stGf/ADQ8B9abKm2h9M897aJYs3aotD6Z572x0zz3tolixYsWLFixYsW1jvkXY2xfEu01Xu6ucyXT
Zb8QfnccBiVl+Cr4RzWmGQ6P8GrhQppbZ1qOH7bOWLZSSkgznz0kfZZYVhzSIPjPqg2Rn3Hu8Y7VCmbk
uK3h4JjYvY3JzY09XmmsTeurqpOTNZmyHk3jYCHCdDTiJso39IJ3tVwSV9ekrLMWT0viXFZNfHYxrxVE
H58z9fSovK/KvrgnkM+Sl5H+m6X1jb3/AC0pyokjZtP99UpKOH8NKI+KTa4ae3pK3opMmgXqLn9YKdPcn
KGUsvih6WVr9QheMEuy15pqzLPdEBsEVHs/g+82MKqlftpZbmFag8O6ZHc10ga+eUcrPvhD4FQ2cOUbuM
9AMz1z+bxFt6rFtH/ySS48TXIG26rwjcpi4Zk3JFUOsjcflHTxwxr6lKdE5qttPO/4OU+PbbchHWkdyJKavN5Y
R3CgrBUsfRlxAPlVxDWE85hmhpJViWkk86RHjUE7j2a9dkYXMGPAYnn7/dHGzG6cAlScKYmZn2QLYw
vGJ+lLu94JKjg3+kKGVgT+7nlOXKT4vH3cbcwJNiyicRj+sC/d1FdXgHuW6m9QCekKf1CIRwb+WoU+fBD
J/bjXVyff2js1fFyyyMvJky0nHXLlDK244Y4B8er47XF0HEmoTpr7MM2vrk+S+PpZeHybLT7gKraP3Shklt/v
NOUgrgl7dc751yaxj/7J7u3Gz7qVjLmQR8UucE74PkDDm8LAzcOTWbbp5d79PvM8RqwEMeboSvA5jjy9Sd
yz/CDYPd+ILRrzTFUnPRQ+xX4WiXuP12k+B+oW5pl+JLgQ76l7pHl9Lkp95KtEqV/l4sHNX8L7vLhqxvnc0
1CBJ3Q25afj9RLvDsgrydmGjiP4RzsLQd0kJaP3Qi+kTAN5k7xlQJu3UOeKmebObO9XitZVyFQ0RfQukKW
U3gF7yNF8B/8Ay8Ryev8AhfwbLW6f7xHgLbB8uk5QnxmU+zTrZwl6JqT48xuZqoy/SS1SuCXv9uHUrDOcn
PxeDkam2d3eibCP5VV0Q/vNRer9WCGU48TjDbZz/wCU2Bx42aI2RdxmnSfoEeucvVZi6+/RMDSFE89Yt0L
Nx5NRnNzLugx+56fOAh3czqM8Cfny6x12UsslruLZiA1uY91oIPpdGqAQmh9p1bfm0dffDn5sbKlWoH836ge
A8zbWKo4amp4wI+yxZvB6I2oXG9Lq9Lq9ppbLKtB6oaFXjEErp/AeqhUmjm/7xTnyktPHnWNWzCzh+2uV
7yi8m8ZdbvA0NnQS5xmpFK3ggo2GPSXQTS9MtM133UkpOHFz8dsMLLTocGcwI05DXP6rJpHFM1AVqC
RxgdNPL+23MxnS4DEmdJj9QYl5IdvJ59yz7cveknKG4Rmbw+fmOEJe5aoMM0czrE90QCaWNB+5n2nOuH
NjrsxIhhNSxjknJMwsbLzc1Pl5nr8hQJ9Rmyuv6+8vFZYNHvVE5O4dvS7NGtp/C35tJvoJVDz8NODS9YS+jA
bVM0w6tQ+FTeNp4qHarqy1/VNbz0Yg5SCcsuBOvgPeBbbaymL3oygBHdMwDy9/XNkeZMvN5UmTBrEv
KyPGA4efkDXZ2/6Gno1GnsG8zeHPlt5Odjoa9G2uYmAOtHZ6XwvdmaD+7jgbyfxdp+ULNI5kyCXLjji9RL6
b4+cQ7ve8HQ73I+jMdDNzvu0tg4TzNbdjSMVfdEqZ6/piqioceHKHtGbbyf3CY2xeawlhlAyKwNDpJHrPq++
0e+F7ujwJMF8Zx83MCSOPERl7clILNrfRLjjjJ3f7rTSgHt5XN4L00dQ+xunOZ+H54fg5bOUrNUPRNDnl/w
DAzY36P8uh7zf/ANQ22U/+b73ftTUAmqbH0I9ckH1WpLrGOtYOkJg9c058LNVrPqPQ/wC14G/ub7VVZfpJ
z4rJWl0Tf7rmS8TZ5Ti4+D2oeTuWYr26Fm49teBp7mhdIJwQbyNcYaw8jWr6YeD8cixxcxsp8trS9FfENpj5Y
OfKFA+vXpa5vhzDSttxMwZnSY4euylHTPPe2iWLFqK2rWLFixYsWh9M897Y6Z5720SxYsWh9M897Y6Z
5720SxYsWTI3R/2R7nn93Kf/ANBK/HZby697Bkn7U+MbIh7pB7I9z2+7jWP9BG/JZby697Bkn7U+MbON8f
V9trak/NeVto7FixZy0qyX9/LtBO/ffHZPnc3/AM7uuE/cW3XvwIsOyg1/LtBO/ffHZPnc3/zu64T9xbde/Aiw7N
ucPX9llo1Ph9otudYsWLN2dsWLFi2VYSIAjnmTP1e/O2CCvAHCFJb+QoIQl5H+o4E5etPTnYsWLRchOye
WyJjI7cpkuL4NmvH4rYsJBSnCCQTHe8On152hWLepcuZMiCCCCZHM/uer5ObHwWJkudL9JOgmQR/3SV
5+ezDEMC2bey+8y0nLesZXpuzDDHXt59n47MgalIbnULyl5Z4VXkmDlUTFeKkJazMWZQT56YXR184TS
SpQDvYRHQeidE8iVmFnv0suZmQ7+TJMRwf3OUOIeXltqjXq45d+vBK/CqorJVE14ZIuVNPVoKhpqrikXJl
MzKFVbqEE9a0cR639cUzSvJbn3aNsxee1V0U9PdTy23GYCmUS2XRlmVBQw+R9dvWPwRu3DY3sQ2/qb
+21uaovC7rwoPRKWou+jaqbwu1wR8aGXVAPE6YcTXDvRlZGfckZjkl3nnJAiSZnB43SpwcPJkuV0jNyaoT
4J53s6u02JvRO3sw/zYOQbYbord/pLd7bhlsUlaRdvE1CaWNLKgYNGlVxrygTxzQ04XCd64HdHdzRSVbM0
eEMmcZj6WWL9ONGJnSJEn7bN44B56htY7C7PVmzFwU1BXPKfe+clRKigiJGqpgE+Ma6W1b4UXa1cfbV
2sV+2ez1xO3FddXQUV3U7TjDVLX3mmljFU1TDPxbdS9oXCtRS2lpHewSfNi3qKXHL3kccHSzErKysPoxf
3UHnq7tvcsuZmQBHJkzI4P7lK2+LEPPu23C3nfzHQ6jx62hWLTGZnfcU770a8tvEcmdJ1T5MyD7JK24+DD
m/HYsWhWLepcEcwI44IJkcBeVlZv9xL6tmzHnt4l7ycXgOSY5ZkmY1Sjhebl5E7DDXnezZ3fHYsW+2LFix
YtRnIhEHQ3V5sKuU0a5EZYQT+THp+bLBU4TN5n/AAvVxeDG2K2kxVhotNsNWOTLPxt9BTkHPU/1g4C
OVzPOuUlpHNNId22bbFuIdsnYNsj200l1U1/1F43a5dVRv2qq63WkPrxwXklVQ0/AcI1zgcDFrO67zeutbimR
O81ExHLgbUNDS408vHHO7JMeu5P6DyY/BgI8ndtXLFi3R9itj7n2A2VuvZK4mSxdV1U4p6dJIL7hVCnnX
nQPjHqh5Tr7qwlOJ1wKgRaHUVDtU+uofON1fHSDkJ9nSxYsWLbONcKkrSeqTHmYn22YBnJME8p/tsWL
Fi2bFixYsWLZwklcEQiCtSjhAmOfHP6rFi3oYYw1xwDB4+/5jt5LebFkkxhGBwKX8gqSA2QYiXApQHkbFi
xYsWzYsWLYSvIVEWKT0LqQ/wBvScs4W+g9YcZWXkE1hYVCaOUVDZP9rs70ht+k8dXFX3veVPct1V9
81eP0Kgpn6t1SE4nNywJx7sZgKOWpjrnBbM0RgtLMSCcZknAcMSsrKT5hopn07H3IUw0hr8lo9ke2Pdhbc4
mVdtVz7kflS1yVplZcCg4l6RPTVA51ZmqQbJHkxQz5O98PDzKd0nMHJjLJkz6kqLE5HmmEuUqLBrPlU4X
J9iZ4b+nT2Y4p+kO2vUfHst5o7I/hR7MdrG2dfsXR3XX3XWsUlVV0NU+5vqW8EURiqbSpLaFNOI1QCFp
X9IWZS8lXD7fw9tsk2LFi3qez1tM9wn/MZ3RPuYaAfgmZ1nIMv1EPcs2+3Cf8xndE+5hoB+CZnWcgy/UQ9
y0i0e2I6z+wxT+1DPwhZvTdK/PA78H3NVxj8LO6DWcLVn9hin9qGfhCzee6b+eA34fuarjH4Wt0Fs25w9f2
WjP/AJoeA+tNlT7FvOqMOPb58vLb1Zu1RYsWLS9ixaJ0zz3tolixYsW8a/qA8IeSxr+oDwh5Le7Q+l+e+sWL
RLeMN6HpB3ndEPh1292LGE/Kkafm+uUCZ5znE6Z2TCxAScH6Ov2jmOfC2j26WTKVzLh96VSreiI7qZ6P
Rt4GiBJclFZ8+Q8DZXM6em28cO9pXUD4Nt7RKgnBpXk1W053AdmvNo7m4wzLtnHMzetS6oPJhp5yabyC
axziqTRymiSn0kRUVxvOFwJOzDPNL+2Vtdd2AeDrvhXiLt+5O0QVZmlXo40eqt5FYT8J8hks9HK543irh/8
AF1q6WqArJ+rrqcYaR7ZDZwCw2O1aXsdmU0YybLR2TT9roDNaSXL1Zm322lk0dJK8x7MSnXbWPXUT/
cs+4otU+7UYVwM5xl68xpn+Ng4S3RNNuGVrnGdMBOHMjiPWOutq2sQ75FWhjhykvQ6xj/is5r+Tityvpnr5j
7YUf+tHrdTF2KElGZ7zWDMe8LI7SdCobAPc5NBWDnwFPhtyyZc7OJecQeoMTZ5vX9eGs84+LwcdrK5x/f
B4Z/8Ay/cbWNxk/HkjIf8Al+73kWU+3GM5GT3Ti6rHBHvM4cb4IcvZlJX4T2fjt0Hbc9zcayM9Q3Ta6bBJg3
+Zuh4Kk3b2OTpe8Dhvm2eEdWHFboR2YvQxUg8lT5JFo97/AN9J8B9Ytzst1pTYEvdKb5kmCDeQGKvaU/x
w122r/wDzevVs2W1juxnNH3mrth/XBm94Ki03j29EZt82z8VtzN2akwSd04vXbyDeZRxsczj9uUlYeGzz5Mde
OgdI1CNLq9R9Vg9Wl1apeflf3m/G2c8erZt5bWrfeo206YgM9Yyn1+y1+z3qRHDeADw7oPr16Wdt+iaieNAL
tpz3HeMeBX+GU4V+T7V7lmctnqPolBNlnboFK1j9Gj3oE8MNftww34T/APlPMR1MrrNXecNMoa5/VP12j3
SYpQn9rIz5zHlZ/JuF5zPdzHoPBB6eMm6K0EJvPmdWnJ/O/iCyulkZNwMMCY3NOnUG/wCw6tVwK9/h5n
vHr+m/Bt1WWbtRvJipfz1CT5Z21qsE1VSJ1APnnYsS5kcmZBOgHeRy5uVlbOPDz73hl7FmbRyZSABBBnFr
9n28uVudXupFDpN3u/5eWYCaSAg21h79FBml5crISOC9VCpN+FCpT6yTjysrJ+36T120D3svf7/eenx73wbce
LDyWc9eiVKIy01+XabyCaW3kDsbjgos7TEuVhllhnmuGDTNG8OVDcLhT/8AA9mwttmpFBdM1JktnXXID
2e/jbdKB5T9I0sqzbjPIyIGvL287ZCpHTZSrNVql1IkeXllKqFRWfT4qP8A44rxNHNmtfvcRNm1Dl6jxG3UH
T0sg301NbyVJyKU30tPQEuXq6SnI5UmjpJQO6QKFPANmHm4S0l6KG6MU3XDJPOUeibNqBV8/H9AJrB
NL4HNPv6cdhQMPrPjws/StW3mqXm0gyEcOcx6+PXPwtR327LzbAmECZnI6E5Aa5czYszq9EsLkk1eMuut
uCPqlDoO8FQ1L/SQclRjhMpyjtb3mFnitmP3oiJcgVN0ER0eCZvwa93Ol5CbLyuORMLC8/HJybOqynh8LF2
oxVUzERw/1fvs1c6Jq0GfkAcNcx1y062QiNTMiUMzv0uUYm/Dtxx2iP4rdLy5Gz42FcyuoMycXzYy37vFJyp
ovN+gmDjNR1g5xhqz433OIbc0yWRmKhgslSYN/OVDRZLlS/04wsGihPXz4m+fu47epw3UvQbbbCDvN5wf
a7fQcny6HQCaOO3EQ1E/gx4rTb2OFDCdcjJ8Sn77WN9EblkTmQMvDD7++Vdt41/UB4Q8loVonS/PfWpba
1aJYsWLFixaH97tEsWLFixaXtMWLFkxt0e9ke57/dyrP+gjfjst9de9gyT9qfGNkQ90g9ke57fdxrH+gjfkst5de9g
yT9qfGNnG+Pq+21tSfmvK20dixY22ctKsl/fy7QTv33x2T53N/wDO7rhP3Ft178CLDsoNfy7QTv33x2T63OD8
7vuE4bPmLrr2H8SLDshSSqI0zz4cMtPfOzqBlilIBEIxEAqMjIDxPXTO25tixYs0SkQCSCcoCSfqstQKdS2ooy
eCF492cuQz16HyzLFixYsa2LNfKdlqhl/RNVTqRnK41tUqOI9JFe8Kg0hMVYfU+mia5nJR1uH9F8CTrp4Pn
UNOXnYquBKQhTATkpUzCWCXk00YLOg7NnmV/wD1U1WPuJC/4G6c2LBMeYHmYsrvuniSqqe56XxTS
A7XWw3KzqBPio7XeDIcS61nSguGm6WD9SDSU4GydTT5MFE83QT1cBUsFZKOHwHVt1L9D/Krtdu5gU
dqS/n/AFAqW+6kvisK86HRUh7Od7rs4wj1HWGGkpZRVcx9SUCKEnIbTKdbk0dSqcPq2I6SxHdLdHPzvi/R
9yLeA/Be5baR+h4fzoi67+6lcfw8vyxYnMes+UffbUbdGEB2Gd3B3Nmnk2qNaUuiF5tomEyp1J2dWyq7BZ7k
U2KcfBMVONLZjqbURA2op8LV0qKZo3SkaPDCAAEyMR2S3TK7GWusXRq0Xvrple7yl3KtF31upr8RjJa8
VWOpFNHsn8KUdGVma9aZVpddRmeti4SCvikHtHQwirEk7fCqI4aLtrruraO+V/dmdxtR6bv0pTF9KKNVaQ
3agKDIS6ikWse0otRCqHGStKKYnugAJwmB0apKCaGJwIsYRhDfVjdU7rd+oKAKlY6yXk2vfpu2UHEKtV
yuYTKVfMhJVU2ezzWeG18XtRZ1ORwufgX7IeD7hUtFdRir9dVlN0SL5SDBBUlQiFIOHTpx9dmipJUVFp
Cl/NW5iUtIOsKSpA9n2yrhcUvNKl4q4dQG9fV+FHZqo96MGqgVQMp8oCLcTQZxtyknY6SpQ3FHCRQ1Ig
0zbx0fDFHClJRzQ4RxBrFO+4aXR91zSqr32707emPmgKrVZ3Usue3YHMpKc6kzJpgw4ShNWqg9mSSPJyB
UCsDzXDwp6svvKJT4MAjnkpowpSQopIQXpV29JS68luD94K8HdhbUbFYClc4qi0m7T4mVLJM6k3BpMO
U3drDKE0bekSJBmkSZvRKgn71MVUrMFfABUtWu+4dkL4S7uXd2+fQ2rN0htsQpPq0lk0t+0Lq28Hkmq5O
rbxOKxVxOBs1yZiAsHhPGyihgntxOihSjhAIo4xxiFJQPjCkqxr+SpRxYOeUCZ8RGWtl4UwU4YxZ91S4TEf
IKlFaeGivsi7CDtHc2N1xoLdIp0oqhC5hugFO1c+0aMKC+vrrcoDX5uGVknEp0ohWjqmfZjHeR9IR09UaCbF
ClADliAUdO4OJQy8sr10F7XvN01vLVKqdWK8cz7qlB2TQ+kzOpJS+udUKStap9YDlOEd9vddNjT5cbh8EJl
kHalCqgmAlKzqdayQEVcUdLUkpSqdR9zcvPV/vr3Nb4Vfrz9CDsdzhyQrSCw6PXf34xoXSnml4XIrFji+56w
vYCihnpUqEKjo0N6AxDojWGCzkMuCWMzeQS4MpNys3Jytc4yOPVWruY6g8GyzXLjln4+/jZQ/s8IH2zZr
vdJoc3aqbr9uoN1581DvLrFCqEMdgHqQsYve6vPpUTIUXFFTfSxpKcBGqgOI6dEFhVwiU1NUERNxAHpY
QwUJ3Pq7zVq6VfJvt0GeFaayVpo49GlQ6uV19UrRUB0VGXEJnm12pDPqEzuELmPqXV7MdPB5vq+ju2yU
caSusa1Ibar3CPz/rdnf8Ayf0f/wDuaVWcTwl4JhiCOCTLjM5LNZUzJdPzc59K538OPdDbryfsHtAsWb0XXqjx
7qfuhl/tJreCs4LqFxhxJ1DqOXd5qwqJNOHJUA66Hi23XVqq7eRT6b0QnSIU9cAtIi9NJtVrJS1gjJGl0zSw4xr
mlIG5obsTuebXuqlTVK6EX5yx6nNcruDXPKsmj55wROgoz0p+t5knTqk3mu54Ty+3V8Rbycljvm8cCGEeEq
vEpb8Nu/m26nVwrZSjc2bpqNeNebPdBcjeMvEaZZt3q7aj1B6sJ5q7KsEmq5HhWd1JwlDeputl0KuGfijquhhB
WFK/dH5l4SfuvG4gma/FaEpSmYq2U4OItEFCoi4STC/RaYulyq+v1CT25MWjwnwDRUaa20qCHDezAVoo
5eC8HX2fjbByHrHtImzr6xYt6hgjmBvIIAjjHvcXc5bNnupcUqAlv5xIAP3e2ygJOESVfRj8Z9lvNi3qKCOX6u
DJ4bNvd88LebJSpCwChQWn5yhonIHPnr6rJB4EEHkRFi1hVWqKiUfpfUWq7kgMzkGmbIdD3Wi5fVPOJ7b
SzqxmpTD6eUc00fh9ecmOF+2td9MpvVIY7wpy7Scw+1X413AzXGSlzchPno7kSziOrZpx59mJvZzctnWyA4
kud9OISNIE5xr5WzZk+7t0Ev4Vwd06qKleQqJSUgoGs/aVO6TqnBVqtVHzrqRLEoSx031DsUHEKorKuHhc
q7l3e4fN6ijLkKVXOE1iqNJ15Pbi86CCWVShezfWUs4cby8bSSWKcSXOpFZPVtHdalXM9L6JStJY2Rnem4
33umO5OCrBSmvVRmE83KoL4Lu1Bas+cj45mU4Qt5aPJqgirmY9twTdKJXGj2Xd3P8Audx3O6RqzeXllPcN
SKgLJdx1BVEfOtBkzJMrmaS10k2e64HSLdI531w9tlU4f4tY9M2nc2YNwpTQBtV4wmSmAfmzpnx45QY42
q6IVSX8S5wZwNDqOM6cvXbe6xYsW5eJgTrGfja0sWR73Xy+xU663TumlOqGqEtvVYrofcEqS+JhUqfPMlj
s8qT0uqN4qdI5gC4onlYonpKj7VJRM+r9uNFiCwlk990LuNwXz2Czxbq0ntirFKlRZVGGqLMkyKGsJ7jKkyb
gZrhNk8VAkRUc0SVBJUPapVJe86kqDbNtM7Q2b/f2Ov5OzAKr59H3tEhKilyoUAAW0EZoMaGFZjSDZsv
RC+9e9oc9ib8L3h6oVEkAqFj7uY1THGqPJnO9PHtsmG0paOqWhTygS1JTgbui1VKHDAcB1PTme6E18M9
pPdEymh3o1m+7kvOPX9HuVLJrBTO9fZ2Ym+9ZsJSPcbbzToexBLq+DSpvTkmoFxci4nOxLdS6so4Gxzsq1
EpGxHPVDEOr3DosErUIgIhosXRSKjJTbR0ZvIhOWQRG+lp6CjJ8GuQTT0cqTJlCobfpEoU8xxtgcfZ4e+du
N/B4pO06np7+f22N5outwf3Lp72Kl1qFkycCFYTgiB83TzqdixYtm3pcaCxagOpsoj1ba80nITA+guRLMIyoT1
dOLnMMP7+8oWr9izFTTM1bDtNUtpeYqaaopKtpYluop6gQpuJ7kCYIxcNLFsD9Bs5LmSZMlwloycuUXlZ
wcK9dfF1vz3HDu6+e2YkNFJt9NLJRPKZAvsmTMcvOMbDZoQ7vh5+KrWLco7Puwvs17Mb4vO/NkrhNHe
N471oVlRW1ldVUlI8QV0lK5WPvpaaUZK4QFK0kDRKUIT82fE/XzsWLFi3XrKtpnuE/5jO6J9zDQD8EzOs
5Bl+oh7lm324T/mM7on3MNAPwTM6zkGX6iHuWkWj2xHWf2GKf2oZ+ELN6bpX54Hfg+5quMfhZ3Qazha
s/sMU/tQz8IWb03SvzwO/B9zVcY/Czug1m3OHr+y0Z/wDNDwH1psqbYsWLN2qLS9pixYsWLFixYsWLFix
YsWLFtTr7F7RjXJ7t1QLwL5zc/G3yoJbIa8w1kJ78qQsFTnBNrlPrHPigqCuoYdamqjryvbbGXLjmRQQQQTI
45nSZUv5QHb3u5Ztg7IoN1k3WKCmhzr9cq3OeaZVHQn5XLtypFYNKZmbKm/dpFxPlI4P/APiAw14f+Udn
WU71TiicCWxkIkE5Zzlz0zzi0mlbC31rc+S35HIeXmTbaXcdbp78Y7Nf9968nnCreuvoH+Hi8YWCmQVWfS
9YNaYbyDmh3tKeemJRwKyftSmqTaTR2JtlqreIumRb/V96yGzXh3tW3ishvunW7GGbg9XEGhrGosh1XeypT
5Pfi8sOh5KjcQ2rwkVFgk3kvRCKRUlBaPqJFINqCt1zS8M8ICPJbIQupcgIKk8pj1eoTMZeVhLb1a86UJ3iV/I
TPyIgDTX2CTFt890YrYlXe7jt5apCqcLljvQwcDIa5cxNyGknxUhLOMNppZT6+z5WFQx96iZ/aO3m8yJObl
5MmD1BeVktfweeOHEFt7b6m6LXnL+Sojx1pcKOmsZrnzKo0qTsMgaQ2AhKBwtmenjZQ6eUlBzunMet3C
BxKapor2n0XbRWZMgly444495Ll9NmzJne+HVz8XLa+u+lVSsuBao3kZxBGYPjnFtpu6jcpGHA4BK4JJyiIJ
A11iOHGdLLW7gGwTjw3RhsOeCTMjTaV0lqg8lQxkekEzCulE2Gk53gPtiedn+Z8ln11kAdwDuZuGgdAHbe
HqSiGER+XmOD5prpCiVyCqj0XbWeHW8aNlPpI+81w2beGj9oJRNBsv8AWqK9wO1IjSdfUBPD8NJNtfvN
1LtUC33gBEz1n3z8Ytz692kDe7pxel/dSm/eAaSsMPgsmy0p2bu5nmfc7yZ83HH3G6Ef4ucO8NlIN2dmZTdO
L1Y/pS+wJX/ukYeNk00WIIVxvR8XCNvjr5QVCYc/x2umf72YTCsxrh5D34/UbbHTz6EwqFTGhBGgAHmB
wnTyezeiMZecXB22Z9z3lqXzseXPGvUgn/8AN89mQ9nw/ohgvnO52lp2OGbV9ovN7o5q8Cf/AM356rMeLM
0AUadRjifb/bw6c7RrpUn0dRk5nlMRHXSPfk+c9D5mMrucKJJ9x14rgV/9qNs58JvbZbnfhyD4vLZB/wBDrq
AG9z/XCHvPeRqhKEftxBYZzv8Any2XjtTP/wB8Pf6o+q2vVndqqhXAgfUBYsW8cX1Hg1/BgPn3NHo90w3
PcuoKSVOvn3f5J9HNGCqoXmPwrhJMEjWZmy2d5ho87/g7SnFZpDTjn5tJUOenERoDz/ttGQhTqZaSpZyyw
ka9c+PTrbWbd0KVkKmbm/V1YnQSgVqLrzHq+jGP0nQ68TbbhK/4RarsVucNfFrswks6J3ZjdcqLVoo+pXS7
qjn6IqU+FRHNVfqwQIKhFncF22qE1gow2QbOkU1Qc55xLhRJUFZwgmClJSWTBIR9KaS61Nc5kzJy444/U
yum47MdnyfD3b27m3EU5SsEcj6o9/D122u6WXmqIpcSR1J06nLofcmHa3oaSkcBNi3oa/HC3VLkdrPo2gGP2
vZ6WceDh2/t44m93yQcdnQtk09yDovHQzc77uLeOEJhBwvhuKFZHQXmSun6YqoqHHIUzvX7XNUG8n/3n
ZSy1NVLx1QMzn9YHPXS2t1ru+rMXCYjxA4wOXWxZgNu3zkkuXdNrwmbTstA10uk7Hm/3Ewj06bZw2V/
hyubw5PHZ/zLhykcEHFlfBtxEdvktzed0eeEb8v/AF8ZzhBvJZm8FUBLK/a7PNcDymzkIt7z22mXYn45xc/I4R
rGE87WNyImpWcUYAOGvHmI5cbYrunsuOpF6e7Mw4IN9G7K+0nS8n9b8PEc4bDb7hKG/wAe3pumJmUN
GZ8H0U0Ym4+Y+Mduy3Pi3Gdi8PN0uuwFo4csWZ6+8Klmsp7nYbDciwU/z7RPNq5rdBqyr0XvHG0RGEx
MzPyeECNOZtm+TL7acUJQdY108IGWuflNixYsWqrUloPH6fHzH4NuzvWjWLFixYsWLFixYsWLFixZMb
dH/ZHuev3cp/8A0Eb8Vlvrr3sGSftT4xsiHuj/ALJNz3+7lUf9BC/HZby697Bkn7U+MbON8fV9trak/NeVto7Fix
Zy0qyX9/LtBO/ffHZAZJv/AFMtz03Izc/qlvpHUHo7njdNuwNKl9MkQ2WIKr1cRShDDOHDJxWiIqWhGq3C
WaKCs4BTVQQzwikJCSqLCkNl+b+XaCd+++OzOC/RdSqvW7cqNyUrZTFtrD2IXf7o1ICtQWu3ippVWybff
l36j4lH4TSSI5+dT26eaQp7s0cAqiUknCCuAaHTFMQrL1cdboQ5TEqc4JAg8Mz5W3ns3ue6Nodtbguq/nksUF
XUpYeeWQhpvQSVFQSZzEYk+emTKB+iOl1eqMjo95O7S2GFS5wKhcgZelM3avKjjYZc4aAnp5wt5z48J0
NODtto5TSlTRQH9DpKoI6Ks6XLmC5wuWOEzJc4TOFS5oqbLTcvIOJ5wrnhQ0UN+4VEjht+DVbmgUbof
VG8ZUBEpLRxnrDzezkPl0qUTTyBkCKPng5mbXnYbHre2ENO7YKygo9q8z79ukfTVndDum9N6e5/pXof09
ZDImqvvlwPa6O29KY4e2OZioeHktSbO3jW1C3E1ZJCOJb1EDrkIPj5W7d8Izs82F2DXs+Nk1Bqqrg6uupi+0
7LLcYHsW8EBzWCmRl3ibXpYsWLbNbzBYs2MIp9cmL6IKrnfHdt1i9IZu2EaKKVDWvUen9DX/UaQ8Fh
Kpuy20UVEkkjEc9OIaiuIytopSDrbElE09XEMD8GDnO3vKR/VDYsWSfvkXmC1ZLod6WkTAu036FV+VQ
u+1gp8yEs5c3rIlEVJ0PBhrCO3iptWOoejyRBRPGymKgo4aK+HR7cCb2lKWTd/pHuZFRyFTKa31aWGK5K
7tpA/KZO9tGCaBwyclSQVBXVgmnJ6cETUcRTepyjgpiJGMIBiz9Nwcg5SP6obJ9XhLpZd1X4Lj19plpuRfd
G19/0hq/PTyw586qIVTpe/UdvGnEb+nSVO6jHElQ5kpyL2GtNsWLJh7oihVun7s1ueleUu7teEe13O6ezYT1Sa
nUzo+8qjpZVYfpt9nTiYlFWyQUj6ycTSBppgr6OTt8lRnTnpYgTYog2ovjXsHtegux1su63Obpd72qNVq6MN
wUaluCpl31+Xc6SU3T36mHG24Xk9qg12IshOEimoZtW0SnN1MU9LKuYY6KsszDHMgH0ke959Y/Bb1M
mRzfVRzI/sk3j8+QLObzp7fws3u/0o9X42TOuK7nY27ru5yJFw6pamSfUl4siqCXXNSRc7BJVnBWwqcJvYm
3c+xiEg3CBsm3klRUk1MiVuDZBZiSkwVMRFCm41Vi9buDzzqbc6vZXb63VquhuV8q73odeEoAyVV+kyK
idzQqdPFSpSOJMFEeSIlpJx10+PKaS62s5yJyLeKyUpTY7OYryl8y7rdJT0c5W9+6EUnJnE1uNNDSzTjeK8X
JmszNqhRvIvtHnuPXBR0WlbbeLs99y79eklrEmidQFCe4UMrnSyy3AjKjHeJNPzrM9KcHlrt0h597YJulErjx2
WrVX5dKK78mrvClTXTh9FLqTUYzBCd3zOeUzl0ttSNjNqnbjc2lbuC83Lgbk/lhFI6q7i2khK3fSYADaV6qiIj
RUpGN7r98xyXwF7TdNLs1cKY3fksgoTVSsl5RudCRcezgzXrS16OUyz5ScDnIh2wdlQHFotqpOZ6IRtKLCl
1r3th9NFBAPpB88eLwYfBaJMnzjEwJ06OZNjHZMmzcuPnrx1YcloNp1tZs3DuKMK9C3t3E3Qyuj8u0VnYV
328agultsSqjrYKokNZTMU4cDFKNI2KxrzQk80NqKx9JEQhFVA6nw9bAUQwcZHyekE9STc5mENKJagla
Ql655PTBU4TzrbqBNzvSOPmM1YsWLNQtybrUd3IZr19uMX26I3h2w5S1c3BUul9VqX0OfdYGRWlBcaU2
mgWnt1UYCOqzDpo+DUJn0WZGOEUKxodZiS1tLjSQxnulJC9P82jueG6vVIu8VoT6EMCrreQStBG+2RdF
aaP0mYTqRni1HNVluomk09t1UrQKrUB4A3AURSmqmI7Qp+srEDulqwi8UlnDheXHJknDEmTMHpsuXN
NyJHP5j5bQZJicXmZYtOMFox+iF5uQnjr8HH8HPZzedPb+FiPs9lsRUOqx0cqYtuq5antSKYo7w0gfbjXq4gl
WrUYWuBoCaSvOFpEjykLY4REeuCS31FT0qlJRwhpjRek9FWwVUgu/K4VoVaOIbqVGNTen6CjrD8VEOa
MhVXlByFQOFEsob+0f8FdRn1frpbc+KKOZHHHH6ePEe98vNs49lrYJtdPT3YvO0n0k+6UtHILMv6XOcG
wOaJVPt7MTZtP249gW1ba6nvh25XEXT/fTnzEqBI01I9lre410SLzHpqglv9LQ5j7uv32HT+jabTEwEbYeFQ
DKaY7PQ3Q4+FSUd+uimekdIIp79ztnFbMNvn/h4bdfmPHtt9tWbCUt9013VP5bMOPfJxEy3pkAddRph6CdJ
W0rt2rqR+TWwlMDNJngNcs8uP9tixYsW3i2vWLFixbASgDRRUJzKyRw4EHl0jnbKjKYAAP0uP1ZeM2LF
ixbNsWLFixbCpGOFswiPlOYSZjmkxqY9VsESUqJVvG3t42oKKcKMviyB8rjn4Za2LFixbNlZyslx5yfzSnHA
pTWk5hICuPAa+NixYsWLYsWLFixYsWLFixYsWLFixYtpnuE/5jO6J9zDQD8EzOs5Bl+oh7lm324T/mM7o
n3MNAPwTM6zkGX6iHuWkWj2xHWf2GKf2oZ+ELN6bpX54Hfg+5quMfhZ3Qazhas/sMU/tQz8IWb03Svz
wO/B9zVcY/Czug1m3OHr+y0Z/wDNDwH1psqbbxvA5R8Xkt7sWbtUW8bwOUfF5Le7FixYt43gco+LyWN4
HKPi8lvdpexYtF3gco+LyWN4HKPi8lvdixYthC8xUiZRm7jX6rUmdMkmab0bqQ8iBgv6/JWEdsLBxJN7ffzN
PFgNkpPQ+tIZLFuDSaon8TLwvEVQfD8caoY1Hjqe21TgG3s7NhyHklxKI/uwfCyjN/BpqT7uR3umeiSc5VV
y7xViUQLy/oxgo2DixmobOIpx9zC2m24VvxMfG5m0NLEI5ec0/WaoU+VC8oMcioIz8WHIV/xihuxIUOXY
OFpKITSVCk5q4xrmRxGv2RFp7R/WFQtPyyR46jpOvGyvVmZ+6Ubm/ujV6K/ZX+q7Pu8KrkYCwvI6DTly
S3vTkilKVP2210dGbxoppt1JqiR7ENqCsnqKZ1qVTh/ZhZ5haXsmnqFMKCwJOWU6ffZilqXKVYU3A5j64k
f22YjsvcDd0jdB+SXW2FSunRDbNVHhV9rz5En+9GXwkUDu0PPXZbC5f6H7onQtyIlSLzLzL3kHshmi6ois
YogmkOiyOsE+rCiorJK188FQT6cPte49FtXHakqlnBFpizrlc+4nCVR1BOXqtIcvOqcThKyB4zwA4/Z05WLe
N4HKPi8lvdi0RJjNXePPT77V8qkEKIMzOpJ99bM7d0U3Ie//AF/vuXiq00wpoz3bTypD3LrzNWJlVGahz5yP
wXbaOUKm0lzn01QJHk7ROj+Py6YJ+4bbpkXWkTOaDt+AtLXkiaaUOjJS+fIJl9Kk88NHPnq0jmKd+1ybhx6
gs/ZtMWnN3jUoQ2iUkNiB3QJ0HUCQNLWzd8VKG224SQgRynKOvDUWSj3Zq71WC8lcVW6aUNZKhUi
oSfUul7tlNNHNJchVUkdtmzhNW0Tps8mp508nZ5pHR4qePjszqVNzF3RRH7PuW3gBH9r2ZpXv9ZDylz963
RxtL2RT1ymGShQknlqcx75+uLN0t5u0bOElKzM5DCdcwIk6DLmB4myJe4H0fq7Ri5y/G3WOmj0pctql4J4L
yO334gmm2unG/wAF2ej6U0Sd64ZjpxJNp/8AefhW8t59UGMYB3xHYPLr+HwWjQF50z1EmZHqAQGXKx
w73yarRVu43FuBChjAGGJjKNePkLQn3S+44tLau+ACIMA5cYzz6C1FWkcs4EVbbx2cYLE3AjLCCbMF/X
5JdZSziObNFAD6ezE5jq1W5ll5S7m/Lp9cKhXe6kEJhZyU3WjBAqoZLIEXS1jg5403kk+7UNxIeaKGrlPo/td
bp3Zgc9xT/vRmyTe6ubmWm39KVll9nlijdvM0rS1CbS9yHJWYkXsj9mG6Svc37xqB4dINNwauCrqO+86kq
Wl0FTuXAhaVJGmIiQeWUaZ55x1NrC7KtdO9hcTCMsyicsuvv6zZgNZTLcu9zzeF/SuSbArJKgQu303WU9
Urc+MjkCKkXJ4GylL28b+nnU8+16to72KtU4fV1gO1elFdNyb3Li4rX6jp94V4bFQHneQpPUZ0U+r7Q96O1
UZyVSt3o6mcJpKCrMhsaNcB1DUEPNFDSKip9dVXP+JNs5/YNPWBSlnolPaXMtr09YzblAVQWez0cqhtx
N91iUKEth5R1dcO2qtaZV3iEfFtpWRPyhlnI+bBjz1iethWXtgRuWgofpgf/L+PsBm6ipUmTLlyBAsXT09PKl
yBBPLysgXJp5MrmZRMKfWKcR638vGGzVG3gco+LyWhWmLU2fEyefv6ra1mcyZVnmRbxnhZN36kcjyB
NPlZ+aMfpRcn1YaNYcokSluWvUBzT3pUKoTzMmc8nPCoL4ds05M+nBcjoWFjOg2+6/hDu9Ju+FUKTSW
6XecqXOjlwQMqg9UVSVMmTc364cDVcmk/58bKY8wY4W5lxOUMsmVg3+/yZUvL7+a49zz12t7pTiU4Z
Hxgz6aTnx06ddLbFcbY+N7+bnPgTHGeYs4W9Dg0+gcF8irtRTJPLSaX0CUCpQ57jWKkPNIR9uztGkq20M
OTVZ6RvA5R8Xks2q9DT03jS6F3mqumScuCN8VaazDRlAfX5yfTdr6YVivPguPf4w22csWi3g4DUgCCAefg
T9XvNq69VhdW4ArJuJPOYEHll46TbxvA5R8XksbwOUfF5Le7FoVq63jeByj4vJb3YsWLFvG8DlHxeS3uxY
sWLFixYsWLJkbpB7I9z2+7jWP9BG/JZby697Bkn7U+MbIh7o/7I9zz+7lP/wCglfjst5de9gyT9qfGNnG+Pq+21
tSfmvK20dgdQCPJYsWctKsl/fy7QTf33x2T73NyOKDc8rhUyXHk4vmM7sGEzu0RYeAagw2eLjsoJfy7QTv3
3x2T53N/87uuE/cW3XvwIsOzLiEkAR3fonMD38LLaJGFJUsJbf37ZbWW3UfJGEOCVcNePEW3EKJyanxG
Y01NS02NQ7PmJ5AqRnnNf03mJHq3D8ey01YsWbQlLSXEtpQkriSEgRH1zxz1ztJeeeqHRUPuuu1CCyhp1b
rpwU7cY2gkrz3kZqkeGti0WXLnTot5IkzJ0WOvJyscPiw8fJyWhWZjbtnfgr2/72j8unMZ/OymNE6FSmwluJH
Zi0qNw9UF8rDWR3IrqriVSJ7SB0gm6XKICQ3x60pYkj6uKSKuojCNfel5NXXT750Yj9AHDy0MHWchFt87
Nuzy+O03aNnZ+5yGCth6qeqqlOFDbDRHfbSVjfYp4KTHWbPPpkudJ3kE6TMk/RemSvkx8P44VmUO453y
600jvVUroUq1Fe72onWxx8A1ljvBeVHURbTgWChwG88mmCzpJQbB5OXCZRPVk9O61KyWcPis9rUtVF6
9ZF03sxerBeQhxkt/nUrSSEaRmPla8hax7U+ym/eym/6a5L5qKGqReFOKq762mdOB9iHUlbiCk7n41vd5rUM
yZMQSxYsWtTIlJHfywo+lMaHz4HS3MMMFJUU4SQFKQQrCcpnTnE+yxYsWLHDl4fZZPt6HQ+NmmN/h
ruQ5ugl4FwVCkmTs4nKp/KpfLUJXSJNNzjNJ6JNJIfbwKyfrwwVdPdy183C5LnnXvKLRtWCZGcLrKxNXp
mSHpTH0CcF2Z3r1kcx4vfUSFnFdY7utGa+EyBaqjJT3JORulIyxLNGkNxppfsw2VKOFF0aoZjyJ+OivDaDR
m7bRa7/JUoKUMmQ3jixKySouHD5pccakX7MzU24Vo6pKGY/tcndatndt5vqex2/ajtHG0xvphF0ivFZuhVOm
893l8RuoCACTmrGB0Jt9ILn+GRsFdHwdHOzNvYuod2rd2RrNmShyjozcgcqqEUKLyxFZqN8yg4wjcYlK1d
CThtnCxYsW9HgQAOQAz1yt835nOAJzgCAJzgDgBysWLFi2bFixYsWLFixYsWyElJwpMKgKkuJzTlqJAxc
ME444E2MAUqS07j54QBwzBnr7OHAsWLFkrSHIC5IEd0GBl4D2WxCRmAZ5kz9lixYsWzpbNixYsWLFi0
OZMkyZcc6dOlyZJeVlppgzNyEiSXJ9lmjZvZ3eUcea0S2hG6bHHgTuZ1LksycYLTFhUY7cdqgT9fJMdyOgm
juE19o9Vk09W/ao4fELV97Xgi6rtr65aFOLo6Y1CGUAnewAYxgHDE64Vc44Etcf5IhctiesbG6PbX0rnWYaY
zVe4HaQ4ivDfQfB/jENIaT0V+22OFt0ZU2CdLkzpM6CdJMSsrKMF5ucSJxc5hmhoob4h4tnfs06Q2mgNdLko
iUmE5JYvKyU3KFSoTzn10b92+Tjxs4WuOmFuddjp7AtwTIICc1wEG5lP1Hk145wewDDsHstPSdXaomR14
W492cdrD+299Vd1VV2JDXoRq2aphtToUsGNw63gb3Ry+UVmeKYs224V6pw8dfC22VixYt3H2WcsWLFix
YsWLFixYsWLFixYsWLFixYtpnuE/5jO6J9zDQD8EzOs5Bl+oh7lm324T/mM7on3MNAPwTM6zkGX6iHu
WkWj2xHWf2GKf2oZ+ELN6bpX54Hfg+5quMfhZ3Qazhas/sMU/tQz8IWb03SvzwO/B9zVcY/Czug1m3OHr
+y0Z/80PAfWmypW/DkHxeWxvw5B8Xlsa/qw8AeW3uzdqi3jfhyD4vLY34cg+Ly2N+HIPi8tvdixbxvw5B8Xl
sb8OQfF5bGv6sPAHlt438XL4g8lixb3vw5B8Xlsb8OQfF5be7eN+HIPi8tixaDOkljkmcTUC0s4QOSjJU+TMD
0g4nnCuZmipv90SIh56rNs9yxWILi+6CXw9zNeBuYQar4dBirV26eodILrBcml6YKJZPb1c4qVm0kdftrTc/Zy
rZEndlLlb2q4ymNfJu3wGE29ZdDml3kgzEOTl1x7U/bapwkNpZT3auMw8UNvBJTw7apR12tH2yS7PU6hjcY
V8lye9yzB+Tx8ARxNplCpJDlMowF/O4cD8njpzH12Wz34cg+Ly2920kuC33Ke39LvberGz5xNNdqfKT0Cr9
P5Zrq5hVAzXqormgY/Oq4vZA01H20SjmGpYTVS2552YZlkT8ZODfnJZBQmlZYSsvllDNTeadSfb3xWbUk
oUEKyWdEx9s/ZxtFcQ407uXE4V+MjzgWmd+HIPi8tvdkB0O8A/zDXpuZSry1ZHOpKF1S8A9l7hY8lRnTy
d6hHYbDWOAbeKdDn8ujgYuKysCTS9RU0tKaqqdXkgVdUFk8FbXI27zlXUNWebhrNVGrDbeDXZFaFSlV
H2kVVHi1akPAm6awI4NdWwY6bwnQ2YRSaen0lfxbHBVV0Dh7JOuit319n42kikWYONGfWy6O/DkHxe
Wxvw5B8Xls3FcF868m322QRF6pFTCNXUOjZdLVGOdRijVeTwqxTel9VEd2GijezEPnqedRmQUcGj07Sn
XU5zWrbgvEXw0uF2y3PU6oiPVRLa9aZqMx2uVNSGccTyapfYB2KiQU0Go6a6FTqp5QZntN4aSDRSVoH
H2bddFBhZj5Of6Qtn0Nf00+8deo8xZxFYsgC6Lxl8knMee/XnQiQJxCsBo/MT15UVRargRyu6EcE0FvfOOm
8J0P8rymXzwdax+c9h9aVQFK13J97SrdVK+UrOLLkclLqVuOoLHQT6Gj1QXmdTlYMI7DqoT0o06hdDnS
DnatRHU00hwNJvqTaa/D/PCCRpZL0lpUM+jr5o/jCyTSriUrQr1gfbZdCyTt+TdRES7XUhBuu0BpcsXor5j4lF
pSDR9rzTWg2fpkrniSaqErEuuGfKJHrhwfTsNFJXXdYV2uj9dRUsqk/E+lNN6mVRVS2cptNmG8Kgn0+Xqz
wuz0BZcmi/8ACOaaPshLuB9H43RTOs+6C1OjmOSvF6iqr5ITXQqdPPI7PR1/FwlUk5gGZcInwcN6W/aptoK
R7W2G20BDjq0hYbMYdJPOc/KDZVO2gNuPuDGG/maA5jjn9Vsxt+7PuxldJMC9X6/4z7qJNUlZXoV3V6X
oK4uIOeYHNFqz3Wvp5O7X6QTnM6OTS2y14TNyXUlorBIfm6TbpA852qaoTJdbirWInP8ABKKh9Rdyyvto
O/i5fEHksj0hfBTccO4n77NirWmMkoB4BIVmI9mnvok6U3HegkrIxn7ye6CqpqXrzwxfEfkif/mRHi5NXftexP
ct6XJcveJV6XdEE2PZKmF76VRp+zmOkeXxd+ylm/i5fEHkt71/Vh4A8thVQ4rVaOGeETl67BqnjxTPPD+P1
2RJqZuSb0ZSw8bwNzy+Nekat7dUII5U06KoVVS3GlVab6Pmf5XNQnCdY+kOuJEoUT2m8HEmOjgqqkiGm
EhURrZOu8mLzlWUNwwU6v8AL0Tao06Pl0Gr93+9xdaoi6qm0ldGa9oXubpiepuoLTVUcNINOqDc0o1X+ld
d0dW9qhVl38XL4g8ltb64XY2ZWVea9S0peclH7wNPyxghTm8BTfNZD4QU832WzXYUOkeD9TqVqO1Wp
e9ExUSfefRax11stNQVIwqUknngk+U9NefA2yKpS0wpSSc88EnynhzPqtYZNyboEypfz1Uuuv1+IFvXTFH6j
PuhDxnfajTq2iPZnnT2v9cxL4htlFm3jmS5HQj09dqO9KLVXcMoxoamdYEEq3FVyGCY9VFaeuwkeUqf1N/c
9mPlUVeRJti6ZeMqLQlPzW91T1QkpSf0qdeQoG0nQ+KLLBf30e9PkXhHVGhR732TlFMdDAH2nqFx2wtec
vzbmg8Lt9TilTr0tCngw1NpH5spDZ9RktcqNwoJlThxpKlPW8inuGCLUZOXM0UGmoJyalqrVVSelwVkuyO
9xbT/ABh/VsJbxqwoSCInFA+r6s7KUrCWlOBLUkJbSk9cRFhPMJayjrBAoqpawnnCoEzaWrFDo6POkVEj7
XqPw2TWqtuOe5v1chORqV2lt0/VZ/t5RtZXqZnpP96Ip7g//wDqzt2c2WtzefFdqkXHbuT2vIFlQtV1wMPKrJ1
wFcxca83yiocJsh0OsoOok6nExyiS4Fb9tDml/bK27e/i5fEHkslC3WPzbmcTlp4a/jnws2HXWFFLThTrnHIjkRz
Im2t90q6vS65fRNEoPSGNyGWejrLocekHgqFVVxrCu8FTPFZUVjhIimp+zM08dHpmOiiZDC2ye/DkHxeW
3jfxcviDyWjWwSTmoyedmlFSlOKUokuc+H3+y3jfhyD4vLY34cg+Ly28b+Ll8QeS0a2LFvG/DkHxeWxvw5
B8Xlt438XL4g8lo1ixbxvw5B8Xlt7t41/Vh4A8tjfhyD4vLYsWN+HIPi8tjfhyD4vLb3bxr+rDwB5bFiyZe6P+yP
c8/u5T/wDoJX47LeXXvYMk/anxjZEPdH/ZHuef3cp//QSvx2W8uvewZJ+1PjGzjfH1fba2pPzXlbaOxYsWctKs
l/fy7QTv33x2T53N/wDO7rhP3Ft178CLDsoNfy7QTv33x2T53N/87uuE/cW3XvwIsOzbnD1/ZZaNT4faLbnW
LFizdnbFkJ90w3Hk5e4qdOvD0KebXZNWlxGb6LUFrviUqEGc9uDZXQ7edBRwopFSUEV1JyHmjeVtIpiolK
qUkJ/atYANKLsWLRa2ipq9jcVLeP8AS49Mvfhwytt2xW2+0GwO0FJtLs7Vli8qNh+laS8ne0hYejuOU/cC4g5
lWc8LN47hG5Fhcvfk69je0qdT+cfo+iuBxtdDaZpUns5nmNFnCZx+ux2rRBNz08noZs3olvp6YOCqc0t11xS0u
2yRfdnKMrDsnEWvQqujqp2XNZrNqQnp6DIywZ120KMg4e0gdI/tfpPSurtTtttdujVPXnVC5fWxnsAmoKrh
MJTfWZqOl51pVYb7beSO5HClkyhHs09oMqb63j21zPCzexPLpqWnkyCbAXLJpArmpWXL6RIkl+fvc48Yct
vM/bL2lbQdlVRct27L0TxRXMhx16pZNQKpZIG6KEolE6AlSo1w8Le8Owfs0u34WTm1W23anf1VUVl3A3
ZSUN2uU1F+TmQHFbxVFvlFulDzm9LwVGUYc8QdiMd7NWpDRbz8ZKqXW2o6EsuqIypLlGpATi5zV1W
UPYKBE8ndr1ZOUcVVKVCdrrtpxcLarkad2tqlnOTMEDK4vOh0Jaec6RPJt9YNE9EZ2U+ktIZobUNfuzYO2
249u/7JXvU37s1cF7VtMqivGru9isfpHCVFtb4TLJcKUTGcKwA5nu28J9oez11bJbc7XbO3NWpvGguW8K6jb
rEgBqobpDCHWgFuA72M0hagPpKsWLFi2x200GQDzE2LFvkyZBLlxzp0cuRJlysrNmTJuQkSS+3Ovh88LY
TRbyV35xOiBmINYqfqrnmGs1Ko5dxlMucUOIqkm+1509zpynaqq7+uK7Xqdm8b4oKNyrhNI3UVTDCqt3I
YKcPpbW/4tqUTHC0qnu6uqW1uU1JWVLDbG83lOwHl48viy6lvGOZOLThbNtixYta54A5KEocdSlhK1hLrz
KgFJeS2AclIOIDFplNoyhgCCoKTmUugiC0tJAWgzmSmc5ieVixYsWLYsWLFi2CYBMTAJgamOFgai2DKp
3hGJSdUTW2oyXA53gsSsqQZ7PS9KrgF9QZ0bHUBIMdXJiIBrtdrDqYmvyXOk8Hngz1svKzo033w3DTcVc
32AaK+150j+5yny9y2PaX090PWau74XiwmXGsuRHlthUnyg6SxziATzPRJsdXZ5U2QVcNeKPyDhbYqZxw
RgMevHbyd3UAc3HjjtG3x/vH/AJQHtRpPhc0vYjTbC09Xsy9tnR7KLoPRVt3uhNTWIYXfgWEKnc0x9MU4
ohtbQJGFHfPZkdnlzq2L/K67wdRVegitxb8FrH+072RJnRWD+DrbzYsWLfX9BUtIVgIEAwTnmJiOduM6Zc
vXYsW9Qy5g47yCZHz4fL8GNvNhK0KUlKQ4onc4gEglve/K3nelG74yM+lgwBizw8ykjlpz152LFixZVixaS
VEtNXEw+iLZAmqo6wVMEFRLUCpU8RUk44VzM2WOFDvZpHw4+C07YslxKHELbUhC23KfcLS4nGFa
Sog6jKMPIRPItpf8wFdy4Q6c0I6MwyuV4JcJzXBvZ2L+qDMMPa7SePFz23GIkSaWRJpyaTLpqanlS5Agnk5
WQIkyBLAmUKlCnuG01YtUXTs9ctxO1b10XexQO1owvrp0JbOD6KIEoGs6jpYgDQAWLFixa5sWLFixYs
WLFiyNN8i9pXJQrgu3e6AufoaI9NyCPNqXUgmQKnnGccKwV0wKCkmzvYRBOImyif1uHSqsq5/120Om2h
11cxQMb59QA+jodRkDpx87RqqqapGt66f4PGfGDZZaxZJq6HXys5F+I9Oqr1OOVabrsmiQS1h0IyWReKC4
ezCnXZF7dIaj2v0eo9qgzAEdW47Ky2Td9exeLG+YVP6OvtH3WxS1bVW1vGjJ4pn2z949dixYsWnWlW0z3
Cf8xndE+5hoB+CZnWcgy/UQ9yzb7cJ/zGd0T7mGgH4JmdZyDL9RD3LSLR7YjrP7DFP7UM/CFm9N0r88D
vwfc1XGPws7oNZwtWf2GKf2oZ+ELN6bpX54Hfg+5quMfhZ3QazbnD1/ZaM/+aHgPrTZU2xYsWbtUWLFi
xYsWLFixYsWLFixYsWLEuKOXMgjgj3kyX03u+Pi1eeNixYzGYMHmPf7bEqEFKsJHEDj587Nt76V1use5u
3gj+6WXB23pKmixNMTb3N2tLlGpDcON84azxwuhJSSergOpHhOOBW0dgq0rdPz3I/znqSqlJa3N1O9ZRy+
VRtvVvomvaVbaoOYLyGcmlZDrYbozXrszXukkscyXE7Vjh1qVUoSCuj9Z7bG/wDTg9amy5krLyPh8A/FZv
pebuJ11uL1YXr9u5akN4WOddLxlzMvKNz2PUJv50JxWVGO3iX99qHA9OHhU1VXrvTfYqNW0pK23k98je
/thz0Ayw9I5zpPSc2sVbcPEB+cnucEfN58s/PKzhHLzv02Z99M2+S5hmL0kE6ZBlMQDpprb3PjwEdfPq0YuN
7oBQe/pT+Nz0uVZjdf7fKl+iXRdyGish/09UMczN52T18J2rn3al4J3WoPbjRax1qtu8GWh9PIi3k/VkpuSy+RM
fShvXy2YIUhYS4SgfSkn1Rl552iOIWysBwLSNcQWT4EDjx5A5W0PTr+FLlx0SW2vMN0JpxLvYNe7c0lB
TmtdWkHHg5Sr9RylUEkCR752GqncCHC31ZQ1upK4SEA9srWY3t1Iom4i7enE0R0SYHRNb5BLlzHGzenO
BYK0f8AnN6iXOrHUnBWNJ0s3k7rrgz17jG1Iae5gMwieLH3/WmqFQszlI7jIdStdmz02tBNfOORWq0UNthD
Tc90idN9aW+4gVUpKA4vaY4UaSS9F32j7nDd7Q5qOWJqTwGNHlI80gXmH2vlwMNvoPktPCU4K9u/ynG
npZwJ3vwvB7ZWXu2+Sv45tMKqXIY1mctDA01z0+wC0ZY3RalZNh0/fjbSDjtgqA3NMlUonUGnCGXZ6x0
Wqb0fNs2oTsWlzg+y1xOXKhN5QVhcSmlpSUlEz+mPau2+aWqHFBLTVKdBNLRqiWnn5pcT5VVyOeFSZ
zNdLEut5390E7rUq4AFk6EPc26DoZOdAiVIqRp4waR81cEw/SVVnkzDaXqbvBppfB47TngctcHeg43k/wCeJ
sKiqqpWnuGAKix11S1EU8vmaeQIZ/n8ZIiXK55MzWRPOZmVzPSglCREE/rj+1qZor3ns0N1kZdnwP32Yf3
Qgt71IyzEkCNZ4erTPPhbCF7BqrD8us3lmYgQGI1500CrAjI0ovhl5ygcYaxmhUp+6J7rePOctoZuF7kTV/cw7
vcCbBvJzbP1Qa6zK/SVknUZxrBv/MVYp4cO4rjD0uKDfQS50H0WXMldInfWvx7O5hZDrc7ycdy2+pfA3O5
yBopk1Acahe+ugmDE3pK9T94BmVQmakh7uZmZlNLJ/wD3NL2HHaS0QtlxE5uGfDhB98uVnmFYqdxtEEr
46QJ4a+2LKv1srwybv7fSnO/IFiNNWD7gTyuhypU9PEw26cvCqitnmenk3H51WOraJ/bXMOPUGAZl/RgkX
JA2nDSWujYOdEY/Tk+cVEFmzyKbodepu21Z5G9C1GUvnHTl2rFMk/rf12+e8gr6J0Omqmi9iq4UXZN4Gl7t
pW/EpLPo7oRlBPKqCggpa6YaqwcSzhNJeTeKLRLR5F1N3O9IJJ8Aw57YEeVyFBfDqIOSCorwR53RQdFQ
XSnp6MgnpDqb7wX6JvFWYmdnSOkUUjwpoMyD4PBO666KOLyRq0l1rbhnDOc8p9v4R7M7N05Zwy4mV
fR0MeJH2TGhtVaoX2KS0fq06qRPNHfBZSZbXaztXnYTS0uezyRZyLzbRiiXnWnNIZ8ncLElwK3WzRWihP
ddvaq2P5O6NUWmJbCVY2TWQn0QKg9D4onqDXQZCqg5416bPBvPJxfPVo/gq82rVinqgk6O0oq/PKCQsJ
KUsJqoNrirBcNZNbHzUJ+Px2ug4ZqQaLlXGj6BQdB8DyfQeBJYeaHSIdQpxGmXbBR0oqqvDxf97Uu2t6pu
XbyhUG9Ob15xUgIM8011RGLuSkrXPTzjgZ6pR9HKCraFPJyeSIp1K6DU9Z+kE7rqqqunldYx4SaKS1YWe
Tn8U/fZbfoy4kKTPNE8vv8AttvnQC8hTO8ojuRepiZVDhBpmmelr2lChUiYJrDwpyz6qE0HqI8pYnm6hvdJT
3YHtU6s/R8A0bbP1tabr909mXR2WpManpldPNs5KY8qbpggUkT9IM+nLbYZtUNmyWs6uPPRPDBW0j7ar
B/2ntstZlxKJgJ4azPHwtGeQhKikDTjPX342JcyOXFv4I5kEf6ZL89fFxbQtjRQozRhYWJLkWaOUjVnCXNAa
lOBQpewzy5JMY9laWOoekM+8XKOy2Tt4PKHj8ljCPn8Py2xiX9IfxfxthDi0JwpVB5xw8Ptm0KII5kQRx+nj
8+74Nfdwt6t73g8oePyW8WEmNQFZeHr42So4lYvH2x91ixYsWxbFi3jX9QHhDyW92LFixYsWLFixYsWL
Fixbxr+oDwh5Le7FixZMjdH/ZJue/3cqj/oIX47LeXXvYMk/anxjZEPdH/ZJue/3cqj/oIX47LeXXvYMk/anxjZx
vj6vttbUn5ryttHYsWLOWlWS/v5doJ37747J87m/wDnd1wn7i269+BFh2UGv5doJ37747J87m/+d3XCfuLbr34
EWHZtzh6/sstGp8PtFtzrFixZuztixYsWLHssWxaZobRY45OGZylFPzLqzoTWnJjXS8+znX1VrIgn59+2FspW
LQK26rrvAsKr6ClvBykf3tKuvZRUllGXxYxBJOkgyI5WtLtvu+rnW8u6r3vK7jVU3o1aaCsfoVVicsnzSLZC0
690pnTvTYsWLFpoGSUlLaUthlLSWkBsNoZjuJAJyVHACORtWKUpRXjW46FkqKnVqceW4ogrW68o4nM
X6Q9fIsWLFley2LaWX8gdShRVHaTbOHEonUCqDHZDtVCeGXJNdYNHM7K6/pFSPlCif/7I9ssLYCQ6S0
2baHA20tmN8E2XJyUzPEsqePHMdedGzZ0NIHTuOABs2cllOlxDR3MlnENeIF1JLOZvnRMxK6R1Eazwoa
+3k48UKKHPme3C2MS9EWrLOZzOOrBwtlcro8xNK5D7UNm/i8Fvmv8ADB+DP21dse3+zF97BX5SJ2cao2
2KtDl8vXeq6nwpJVeZbbbSHqcD5KG9+/JI3YkR6i7FO1bYLYfZqvodpKNblaXS5SlFCmu9KSR+azKC2Ccs
UrA1wxa9qfmDJxltgycjmRztFl5WUM+vzi5PqMoa28ZECmHHa7rQ5UuCTLgkyYJcmTLlZKVLl/QefyB3e7
aJb6CbHXLWbO7JbO3NXVq71rrluagu2pvWqSVvVr9JRJpnKrvKJbLqwXcBUsp0xHUebr5rGbyva866np/RK
SuvCurGaMLxinbqjLbIXhQFbkDJWAYtITYsWLFtkkYTAcUcsKkolpOn55ySWhn9Fdq9ICt4EqSN2BGI4Qe
k5xHrmxYsWLA4T6xbFixYsW1QbC7GDaU7ZfqS2bO12AMJ2oNz0Rv9NIkgJp/yqWvTMCUfFg73838X8ju
2m/lGvNP6IqrfNJGH0TeKFPg+ju5Onj6rFrUfjsLMJjvN9HC0w4TZbScDoNEy/r5wu20s4sZpr41LNLXXakri
KmuRDW22tk5Z9EcCMoICyTmfTiesFDhM2V75E2HHx7bbLVJdXSrTSuYXMKsMCTMGBE8MpnXxi0N
MSJ0kT4TZApDcl4Gsk6TVqpFcqmNgw5OujcZdO3QqNVDbiOc6sSSpUoS8/fhWVLK6XX3853kxziU9Fsw
6HAzz0ghNc5sqVInl5POFc8SjStmXW/TadmZtPVlBO0XpXqC2t8y5+/2vLIN5qnEdwt5LKl0tLVFBVKpR7R
5PqMoKsUw7OzENWjuPntuTRilsmlbZnJs45LUltYNZ+vKBeV0jOM1zMmVKD7hTsB18YnLeZ+zig7T07c1
b1/N3wi5wt/8AKCV4SmqDh+LNESsYt2IOQz6aW3K9nLlF2J9GSlTsAZGDPdknLx1z9VsvWLFi3p7zHjr6+
vO2mWLFixYsWLFixYsnFhwhQOIxiSlJVhmNYjnMcuNixYsWLLIhK1lKwj9hJQfjdOEnDqedixYsWLYsW
TPvEXP3UqVQedXaYli690ROD5p3NvKlSCqTcDbS9D6USQOho86RUSJQpyKqUq5/75WUwsWh11CxXsb
l9II+lqdRmBpw87Rqqlaq2t06P4XGfCRZN67bdbeyG+Ep/wBRU2W3ibWm6QRkOaaKz1ZSWM16kNG8y7C
Ip3bDxDqspDYsWTd9AxdzG5YTH6WnsH32xS0jVI1u2hB4qj2R959VixYsWnWlW0z3Cf8AMZ3RPuYaAfg
mZ1nIMv1EPcs2+3Cf8xndE+5hoB+CZnWcgy/UQ9y0i0e2I6z+wxT+1DPwhZvJdR/PAr7n3Ndxj8LW6D2cN1
n9hin9qGfhCzdu6vMye6B32vuarjOHNhVrdB8eMO+ONm3OHr+y0Z/80PAfWmyqdvOV54vD8tpEJ3L5+Dy
W95UOb/1g8lm7VFpvK88Xh+WxleeLw/LaVynN4/kt934cg+Ly2LFpu0TpfnvrSWUD6ofHb3leeHw/LYsWm
ul+e+t538XL4g8loOU5vH8lodixad34cg+Ly2+dL899aUyg/VB4rRcrzxeH5bFi0fXyh96D/VsQhk/TwR7yZ5/H
xcfdtDyg/VB4rGUH6oPFbPdGgI8CMvZbHeHyVYfAWSBvsblam1Yfkm9dc2e0y6vfcbZowskHw15ug2PU5Q
152l1CSSRDqJcUe16s8NGKiUqgGDwSXRa0bpu6xTuiFJul7o0yJd069ojzZCWVXHBK0HR2sGPUZRebzhz7
g+1zzix604KapT9V9p1ZL7VWWrtrFerufXeL6FPY6b3g2GTdRAvKMcF3QT61PhhqB320ZDs7YIv7bJ4aUSl
XVphJVMLOpdBTheSHDlnMRoNIOgn2WmJeDicLwxnQEnPKIygnnbaLe73Hf/8A7IfLt8Pcsni8KPVFPboQ
w6tFWAsH2qno1P5pWrBc0l6KaDXbVL7yDbqEwzfXzhASPPN8VCpO4ODycmKiU6tD6YWPY3ZPFLOX/
wDcgZGYLxZ0boFueiPjmq4jSv8AhGXe2/8AXaTgpZ61U0j+6jV951Zh60kVjLst7S73fCYMFRbvdSEd+IsuU
X08ly5uYvFnmDntU92md+eBsHtn7VKuoUdWVLYWhYjdkuT1iPWJn1CelhTbiMkFLvH5IGUDqZ9XsNk0
KiXO3+TqYfW2BQGXAWXL0FYHa1lxrymalF2fpist1d4NOrSt18TVBFQ+hyyKxt9JcCdpR1JWmD7R0SHD
W14XC6EXkLtdRG2creTejzQXZd4pfRFkaLlFVWRRlPRnk/KkcF6hGwXMSR5u6WcKerPBO0ok6KOMJIR
9K2WN348gePy2hZXni8Py2xvXRElI/gx5Z/Z6rY9K+LCFATpigdOHq56Wj6+UPvQf6ttKr7F1M/eMZ7PdtM
V4nT29Rd/cnRLuyVYMSukIL4JdlsN2+7aVVVIBwfdidynNL+1ttz8oH1Q+O3zK88Xh+WyGyW1TMj6Pvym
0dpRaWFJ0ykZ+syPqztq3dHvTIl6Sn6qqnW2oUxrPTNeGn14ehbhEeFVGaoE+2yCb92tRxa3BT14Y6KdTVO
bdapjiXdMIj6xdtgp0iN6oDqXqoVCa6KQR6btx0ONcBPZ5VYqQ4TRso2OuBIjmDT0fpDUHVhDDHXaQvb
0GqWhvxKvvXRU0vOvOU3bgINRqX5XMW5fAoeT6rN0kdnF0R271Wo0ReHbVKVetAdZlLG20t3G8XTG
9HSNsVppEqmDjVdEowUPpShKEi6me6Ec1mbspy90kNaK+GYudb1ZPUQ4tL9p1JLs44Eo74TiHFA4ev2ad
etnVBKHBUoTia4jTPjwOvgI6AZIttehN7B2GmTVegKrUBBjMVBZ5qkpiphV0IaEmsdyXaXg5K3cLElaO6Q
4DuGuFTXCntJwKKZ7K22gpCOk9bUsLWrLpff2iYUDVarArYiHzFG7q9L2Q7HIqGp89NqBd7KNs44Xk4
W9pxNUGxwyPVNqF8+CiqaKdSqzv+5uy3l5uvxC7bTMnVRbIS1VE6I1PmavZSaaz6Snvxe0OaNJIku3S5rxS
G/h11VThBI4ra3uq+w9keldySoqbS1txn71Eprqb3b6w416R0N0dY4Bk1Yq3jZIjitLiceqEUT+uIJaV1HxDZaX
nVxgQhXqjL2+vlxtKQ+pfyGUHpOeoGeXGDn4Wwhc/u/qKTVyi1QlWjlRGY3m017zEpr9ECU8kpVZ5c4qU
HJshLVm8tLaloU8orhyvKg009R9qlhfV/bJKAVg7JXsfdBX4vQ3TVJeYdMyzevDn3AffCimH6oET1NmOjrz
DbfWgo9Gq2wc7qTjz3NqCsoB84CqlI/znqypbGMvdXHIsN2np9s0cZ85wvCizwrcso6w7XRmKCj0rVK8dE5r
aWRUNTT+FXBWjiTwT0jov56nh156zttVslTS1GYAyjWyHKSoWrFgSJ/Tnl06++cLR6/qw8AeW3u2vN3ep
FS6olaqnKioNO29wHq+6KXtzofrLoVdMJ7PKlDhtecPCcgm5ieUdLE+t6d9fhbY3N4+QfB8tmbQ8CuXtH32l
ovq9vwDj3ue0rM4u/wDFaoZP9BjzYeLl72NpbN/Tb/XhhzbO548eXXssWTaF6uHix+Afi+XjtBtP70f0sfAHltA
ih2gPnzhYsWl7et/Fy+IPJb3vA5R8XksbwOUfF5LFi0K0TpfnvrRLS9ixaYt418ofeg/1be7FixYt418ofeg/1be7Fi
xZMjdH/ZJue/3cqj/oIX47LeXXvYMk/anxjZEPdH/ZJue/3cqj/oIX47LeXXvYMk/anxjZxvj6vttbUn5ryttHYsW
LOWlWS/v5doJ37747J87m/wDnd1wn7i269+BFh2UGv5doJ37747J87m/+d3XCfuLbr34EWHZtzh6/sstGp8PtF
tzrFixZuztixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWIEoURiKTiIUElAPJpISNynT5Pe/S1nM94KBKFIHx
WAhIR6oM+yxYsWLZxKORMicgBGftnhlbFtQbyl5RepauNWmNLWqTedWnoQMKhUuqTTWg22386Enp5
WzLs3sQ37ZpfYnetLUjq5XKYuE0qshCm55KWJubSlhhzVNKPICh9KZ2krXW9aI597YJynpVK29dLViqlJV
KdVzowJRXSUlQpyXZCoXlysueRzCOvaYKGihTZmKiRNm09Www7DIa7SbVaKwvKxOCAmcKkCxovNP
nDBU1IkSS5PD/AD7i4ua3z77UO03t1uft1pNndmruvEXZ6VQNUNG3Rrdob1Zq1JDrzqwNygMiThcWMXN
Og9AbMbLbC1mwrt53vV0YrAkl4Jqgl9lUCBgjEo5aZddLbd2LFi30AbKy22XBDhQkrGkLKRiEdFSLcBUEh
SgnNIUQk/og5eyxYsWLLsmxYsWLCe6vENPo8I5a/ZYsWLFiwQlUyCFD80UrWnc6fJhXKyQkAQcShyKj7/
2WLFixYsqxYsWLFixbBN5a8XTy6nRd41yqdOUBbDTlJ8qUlo0orPXHI4Fg1mbea7dz0dH584j23SPWlKSs/
V/a22drJrbq3dwfl5e6hOblNk2evO6n1RmfVAo0CfZ7wINsosI7hQkgp9OLmg3CccCQQxxVBRwSA12LUW0t
ded2bPX3WXS0H7wYu81jDR+U4sD80DBgkj5WEzph42TAae701hUHjJUnRdaZcmlBgzjotDe6/IqYTR867K
KKy1i31o9mPtfoxLS1XYKtjZxpTmoDVqww2fUtjH9Ks98oKe424oTJQSJ89OOFexTZT6SPJ/a9WT/apVJn+
5ZiGls54rznksZEablWHmcUNFlWcnoCmYcQqGdZnmwpOZaQJjjrHUPdx2PU7l9H3DQO69RylDwjlRu1ttw
wadBeWaz4umrDkVDjkNoJQ2HZvB3S+jv7z4rFvOXYF2jdoO2l9X7TbRtqcu6maUWHSy4kU9UDHorYLQ3
pyMrBTppy2dsWLFi3qrxsWLFixYsWLY8qhVRh0XZSs/qkLxZvNhHzeVNMTJRqfPOKBzsRLSShLrgdXFH
Zo9O2YcWNtS6a7olRaoi4WSpzYqoxkdUNFyCM+Hg0vnOOGThnMygm1ZFPKWhSKjs0go4pX7b2iP19FS
uhqpqG2lGNSCc44SOfXQ2cS044nG22taeeEj79ONt97FixaWCCJBkHMHn9dm7aZ7hP+Yzuifcw0A/BMzrO
QZfqIe5Zt9uE/wCYzuifcw0A/BMzrOQZfqIe5aRaPbEdZ/YYp/ahn4Qs3Muzz823QO+uOGobtVyD8LO6DYB
r73j22cZ1n9hin9qGfhCzbG7+azfdA75w/pl2q4/r5fy2r/e3w+GyVJxRnEWi1Rw04Vr3ZjTRSRrn9VlTID2vHm
4vjw+S3uE54fB3g2Y2syBQ34+r8fNy/jtMwqGwd/4PBx+Syd319n42pd509v4WvDP/AO38/DaNnHND4bWk
B7EcN/t8+e0aE5y7PD49dkQeR8jY3nT2/ha6s4Hn8f8ArW95x/bf9D5bWxCc5OLv+INXwWjZ4HIHhDy2IPI+
RsuRzHmLXIBjV6vDm2Y+D8dowGIItW/72zV3rWxLOQbcNezvateHmFo0Jrj8fw4YfGNiDyPkbEjmPMWr2
XlfVW9wzuWPWPL5/EA2oWX5vF8tvUJjDHi8+/8AFbFkbzp7fwtXsvzeL5bRMpzeP5LUMDEA7dXPs8Vvc
JjDw7B2fHh4QtmDyPkbG86e38LVnKc3j+SxlYOXxh5bUzLfV8W3HX8mGHMFjLBzeAbEHkfI2wVk6Zeu1
Vhn5Md/BM9OHH4MfxbeeyQV5zcn2Y8KgR3k7ltQlC5Ne0T5pg/KeFO5RojTJ+GBxOmytQmSijo8kCiHbZ
RbqZopW9uGm6BsrXlObx/JYynN4/ks42txvST4g/d7PCzrdQ43xnOff35WRPprupVUrt7wRKCbrBSKbQF5q
M3RbSvQMsgaXLudTv20Nm0XSXBg9jrVlBO61JI6lhJa+NlrUJwILoQ0pzthYR3I21wgXVEFwN9UKriGsp5
zsQ0kqxI9o84R2a061n1Dp+wKsM5Yp7VFmNaorGcErJLLTeCMVXEM5/eh3WSPDt0inddUqyPJ/c67yVy9c
VahbllWzRrPOGjCy47kd4BUNOOjrk4jZWnrsOntIMtcUfakVLRar/3WWdwh7hu8x18Z0jOeeomz807/ABCJi
OPTpygeM5TkuVlIPqgtDinb3bh4/LZLS7vuplKKkPmXQG8mz3JctvVyJpcoao/WibopuOpQ91UyqEc0a33OR
UdiTpHRaqq6xR9KWU+mTBlxbyP0kYfQpnf8x8WuzSmXEfKEe/lxsy6hxj86iB+gcfLkOs5Tlacy/N4vlsk1eGJ
nNz7rgsX6GAmnJ12Ssiyjpd/um6GVy8hnrBzM0dpXyGmkkg1nm7nRRv1uT07tq1Tml+3GqyqcU7HucfEHx2
pSwno7gR1VvLyUnryC4EtRRl5DVCufJSwjrBU4TVktWKfTpFRImzaf3eO2GgQqVCRlkRAjjnx8vKw0+nF
Hymv2o5cvnaZEGIAzPnBXGzTqsjaasa2WR3y0pa8x6qtI4XNZ8hnVhtmibwp66Cpsl2aRz7NHAk+1Xa/Vy4B
qFcXobUolTdKOTqkNtKo+w0+n1L09l1GdCGRZ6ejvJtvAoqlCmf4LK5nzIbyfpBxaU61I5DrR7a20ruXuZYuf
3gXfuab8VVE4wNDLFZLhTsWDWXnrFDzho4ce9Bzisd7NXKMrmd6J/wC5X/BY22kv2LCrJoSmaKnZsp9F
+k+azM6NEZGccKOpCxs2S64ZiPtrts6llaHAhC8KfpRPq114Rn67ZdfVS5p05jXn64nT67ZIT7i12MmiwIkDK
cB9NloxZuI0twVQqg4zDbaxNUOLBRrsg2tOlSUGYh58bxFvt3RaV1GQ2aNS8ZBQuC3SDkk4Tjo+npRMxN
LzZqe23G6GqRklyemc7QShRsLiaQJIjiIuJwp7sb6d1qdSU5D6OsJKppK2jD8qlVFnvK+YQdWh4KtVAS6H0
vbiHTc0vKqVJWHiVOE86aZRaDSOfcFc72+2uGrDAB2uuZPRyTKJvylZ8s5S1RaFn3Q0UtPdhXMXVo9YS
zjkp6aVko7pIc+6r0f2zVNZPntlVPVBOIPJI5EDTjx4e+htGF4yrCVODxn7vf2W3cbbRbbLBy8Hk3RUDtdqy/
HHLlzTXVjncmZ6WVOrewtI5mU63p3WrqPDVa68oGG8w9Pjt1dzD4/iwsi5d7qZd7pqyUSqiw9KgHLzKPT
mqDkqqjzF5+HpBxwI5o7gVqwknvnfRcT2iSDS0lovrrt22wgmvh+Nq73eOpXUjh4iOF8Nyn9cm4YeBU0hKs5
QWHk2ylQuD3V2kDrVz42UUEnuH7Au1ZMbxMEAz5Tx8ctbNflFP0VeR/qWcJxemhjDuhj3MMfjt4il7fSeny
vnycm38dkH0uZeiI1koVOf8lYSltnNKpFJaXl8qqfPgoMOlzkWCjyKFPbrSJ5WbwpKh7a5mQ2WoLLWkGSjs
MzSt1PBVfTguyV4P3tC5xfdCrPKOAm11jNDTsKLR4U9FXE5c7U6O+sB2We9AV+2J9nTr4+zrZHp6P2tfv
6rL8BBH6eDeee0fj5+/aHZvU35d4Qq37rSa841ktSVl1QpeqM10TTSpIkPbowLyO5CiXnft3wMIlFZP/aoDncs
4WmGN6YnD6jpvnx7McPLxWjVDIZjCveTyEcBPPrZ+nf33yk4NYzxTHgOdoMe0O58Y28WJkzKa4PMB59
nEHj73n1EPFj8I/H8nFZi0iUfS+r+tb1bxHsDu/ENiDYPd+ILe7Fi3jfhyD4vLY34cg+Ly292LFixbxvw5B8Xlt83
39v/ANG3zfjyB4/LYsWTN3R/2R7nn93Kf/0Er8dlvLr3sGSftT4xsiDuj3sj3Pf7uVZ/0Eb8dlvrr3sGSftT4xs43x9
X22tqT815W2jsWLFnLSrJf38u0E7998dk+dzf/O7rhP3Ft178CLDsoNfy7QTv33x2T53N/wDO7rhP3Ft178CL
Ds25w9f2WWjU+H2i251ixYs3Z2xb1riHn+APJ57bebJLboo8qhOiolMbt7VciwyWS4GasVGqWsIZo0RVV5P
Jrwo5Rr52S+kcCgdb9mlThDTHa3C2m7eba3bsFsteu1N5JW5S3U1idaT3St6PzYXCoQcxvcJAMd3ObbbsLsh
X7d7TXVsxdyg3V3q9gacKcaUtZDeEYkyuZO6kGIzsrRLmS58sJ0mdLnSfWsoXnZaRq2eH8VvtkHqNt1NoG
6Ep1U3OOhHMk5peUsk+FC8eSngjj2WlOFJOntHneofbDRmlUpV1o+HGu7Lmb+XJnS/SQGJRebz8uzz4+O
2i9jfbZc3bDSXu7d911101dzPU6aunqil1rc1n96uN1CAkLW4GqnG1gG73aJUd53d47YOxm+eyKruhm8Lyob
1ZvpqoVSOUmNt0O0f99odYXJQhv5jhXDkZAcIlixYt2y3GrFixYsWLFixYsWLFixYsWLFvW/i5fEHkt5sWb
LSJSrdtKcDIaU660hx5a0xgc3xTvU4eSFp8bZScKYSMOP8APoBVuXtP2OYSZnOTw8LFixYs5bFixYsWLFi
xYsWLFixYsWxmd4APjEfMJiZiIVGp1iLByTiGZ+iNff1WLFixbBVhKpgyGd0EkKUreRj3iRm3u+M4p6WB
mJiDyMgeZEcvOxYsWLKsWLFixYtkHJIUArIJdkAhxGXdIOXDiDwtAlkycs5OUoCZOBVMShlG1SWVKy
FWcXxHqU2rdsDpHz2COMexYsWQhphtvdtMtN4X/SEFLTMhyR+c+LBcHiQc7FixYsWV78rFixYse/KxZN
XdFGGqvSZd1NHJJg/TpEfjomu0nrAjpg4hE+CZpW+sVHNVZP8A780RiGkba35OOZLgJyZO/wA46lKky0r
14ewihYoUw8+7tWwOEyagVMkFImXPp5mVkjRM4VKz5E4vx52UO8XwfBYyDSemjXVAW0JmIaaq5bKy
jkuUbnzyfMUz3sLD9rtvJbRb/wBkai9bzTUtPqbQIVgBxCMtVYhy5eettgoL3RSU+5W0gqOWIkDw7uE+MT
yjPO1yNMmfTmm2CCr6dVT24jlT+Uw7YE0snne35QxtX7Fi26tN7pkNYsRAAxRGmWknhlragJkk8zNtM9w
n/MZ3RPuYaAfgmZ1nIMv1EPcs2+3Cf8xndE+5hoB+CZnWcgy/UQ9y020a2I6z+wxT+1DPwhZsnRmbkt0Ev
hD/AN7Xcp/Czf68vf8Ahc11m9hal9pmPis18pfOye6BXvItmN2u5jjx/wDOzf6H48A29yxaNViaVY/awB4yQfV
p1sozLNRxDqjw1efN5hx2nJZrH9GOvw4/Bht12sOWci+r8gD4fl5rT8s9s5gx8PJs1dz47JUrDGUzagtfMs4OPq
9viD4vHrwtMyz2oPT7RHz4+TkHyWTLOeeOPlx2bAxDltOSzH9vx+Hm+QPjsqxa84Dm0Aj58R+Tz22jQnP
B4e8G3C1nwmsObz49gefLaZlmvPz4u5iOvbYtjPmPI/fa7ZZz5Rw8WHxiHL3LTks3/b82rxAHixtaUsxHr48Of
bj8WrZaqy5u97vg8G0OPZYs3jPIe377XJDO4xj7mPn8IcmFjON7qw7234tXLtC1Ezgefx/61veUx14Y8+OPx
Wb3fX2fjbO86e38LVnPB/QdM7/mHmNoss557dXx+Pi2WokuZ58QhxCA6/PxRt+HIPi8tnLIk8z5m1ehNd/4P
FiOPdG0aEx9QHMHdD4PBqtQYYsNQ7Pgt7ym9EcMeQdQfHYsSeZ8zavZzz+f/q2iZfm8Xy2oEMyPaOrxfB
gId+0zDMji17eIAHXj8FixJ5nzNqrlh5/AFom/HkDx+W1Mhij49XIG3y2mLZmDIkeufceNsTGkj12wReMuw0
BvaMeZT28JTRv1CQZcozoY4blZi6msYOe2jIdhL54GweHV2uU9Fe/CSqcaYJele6I7nD06gK8sboRdCSumza
D1EVMxvNUrb5MexqZO0fZoRTSP/J/rphq+dNL1qoLc5KDk8QeSxkY9UcEfydwPPbz2cS6ofL7/ALI9RnThp
aS1VOtccf8Ar976xr185tpvdRv+Xab5BU0QpO8DCVUhHExwtofUEhwOrEz1An2YWVmmd7daO98G7pRK/
cq24syZ58YjxiI6/PxJv34NzTo/fAl9EJEmmKIXqG3J0hT68Qw86Q3GTcBPtSVe+hTyaoOdD/bAPnqSvadX9q
lTWPc4b+Fb1KtT23PS/UTlkL1dL5ShwSfmJWQXrA30crpg2VVjZLretLnBXNHg03inD8/7Wz/TCTphNVA
VMhG8TibgkT3Yz9ZH2jnZ9dOioT6SwcKuLQgnQSSrLjOUR6rbIbqJRN4VEoCnVwoxlCF5C526C94eiywXl
dXHOB5UTlQmH9ekXm1Shvrf7a6HIBxW20u510Z96CgtKK9tKUXjb1UWanuiUnGJWX0EsdhuBBN8WfN
11FVZPHHbmds8Qwyd90+TLMyfWppeZK6ROLe5dXfDv2RY3KeZOovWDdArhhuOZAm3f6+mKoUlTzG
HSaTVg68EyhTHHqFOPcHlDn0wobcLKbO8ZcTMLQflalXWIgHhOf2Wbb+PpncfeU34SYI+/Mxp45KfVUq
81aSzmZptsOhzrD8cZhuNhPZbcKrjjUlgmVzwCuaHjyb9I/BayCd8imJhHZC4lMmqC2fqSqPhBQUNvs1LPOq
coU3NEybhKqxTTntcJzV9pn8bWDXNvVveF4ajJam7abZhEpGQMVaKrD0mryU1VJ4HDJxt8FzbiRSSl1cnE
c0UNHpwe77axtu6/XJ4FSDVXmNTs4WovVCqEw0nvFZfjbblQi9SCqOsG1RuqyKRTVA6hpx7Ow0gnaL7D
5sbSmWmVNSpSv4x4Rn5cuHC1Ot10LlJTlGQSBlkdSfs+2d8Hpeop0w5yJJW6aVQjWHgwz9Sz6GTp8lz3Gjt
dHNHCasae5TTmBIU7M9IKwhpTRPUG2wF7WnSwtJqCiUxqw/FI4zWO85vBunyWuaHb78Kgcb2lsFzqL9t
u/bGnzPNYHYsOpzvaOmbeOJ925wUCpm12WquhVSifCQpmelHCrLRHSAkE3HR/toq2x0Tuj1dQ34z3sTbV
G3sZa1OKLtchwseT8Q9Auim6WTJqy8k8GCKaK11cU60i4uXtSAWVuqbBh3pxc8WU+E+2fZlZW9d5f8AD
ZT6KXJimQRxyS8c4vjmkzJdPlB9aa+ouPWHJbxLKk5URmOWTJwRnOz8mVKyM85jfEdw5OTuWN9vvTx
7Nm3weLXtDk5rRoP0P734rQsI5r/jD+rZ/Ev6TX8UffbxkSwS4JObF8iXxyRebKK5vJHlKB9JeTXz2mcrN5P+
jbzko+TxD5LRciMXMI8n4h8VmMz8oz79SbLGWmXhl9UW++n/ALbx29ZWPl8Y+Wxk+fxfLYyfP4vltiBy
HkLO4T9M+377e5Mzz7nH3h2/HacykEUAfV8/jw5PB4rS0ErKRdzz8+7sG0TI/wBvDZiz+86e38LfI9gd34htC
tFjh2S+7y8/w67e8hz+P5LFnLS9i3re/V8ffxHV3bG8i5PGHlsWLJmbo/7I9z1+7lP/AOgjfist9de9gyT9qfGNkQ9
0f9km57/dyqP+ghfjst5de9gyT9qfGNnG+Pq+21tSfmvK20dixYs5aVZL+/l2gnfvvjsnzub/AOd3XCfuLbr34EW
HZQa/l2gnfvvjsnzub/53dcJ+4tuvfgRYdm3OHr+yy0anw+0W3OsWLFm7O2LYDrZQNu1imIK3GZ0I9mmV
WCCC4JcrLl9DrGZnFZBVim06Rz4oUUP2qVSfINs+WLUm0ezt0bW3PV3Ff9Imtu2upfRKpknCHGucwYc/
T1jgNbXmzu0V7bKXtSX5cVSaO8qGqFXS1EFZbeEcJTKJHyJA620mp/dGnJLgT1h8uFLVU9LNFz8pCRyp
oJCkZKdiaWNnfpHX2vtuzYsW1rs/7MNjezG76m79j7tN3pqapurceW6t9xbrcQlwrMrbTCg2gkBGNWsm2w7e
dpm2PaVeFPeO2F5i8XqalcpGkoZSw2205GItpQe4tUd9YzXx52LFixboGZPMn1Zm2haWLFixbK8KCEkkq+
cEpKgnTXPr78chJKSrIJmElRw4vAR9/jYsWLFspTONRkNwCysjN3Se7qnjxPA6WSZOEIKFuZb1AVG6nP
WO95DWxYsWLJtmxYt6hhjmDBBBBv45nl+TnHXyWQ0vAbsUcbtVnPTG7NRlIq0TYawYQXbUR4ONU
Q2qbWCZrM1Yq0yiKR0gdIpx4obT+ECip9dQJ9aEnQ+yqvW+rsuVovXjUhhPzJHysxnqMoz8rXtw7N3xtLW
LoLopF1VQhjfqCZCBkO7jgxM6xEWXJsW0yub3xEe9i11uM4zzlN6kM/R/C1jmFQq4yOj1jPM0dDTcJLRum
kNRPFDaf1xTEtVSlUOvHtWqhubaTdtfSXvSIrbveRUU7glKwoCfaR7bQbxuyuuitXdt5U66WubXulMOAgh3
LKSPka9+I0yM2LFixaZaB787FixYseFixahuhwJrTba66liOZAkttGUFk/k/X83RymefJz67Vy1AdjaIPJruFpKm
U0a6EdQQT+T9fzdYKiTzrjx4w89US8DUGjqzSA+mhCsIGZKgO4IymSI56WcZSN+nenCiUzlIic+Ijjnn7MtK
GGoXn60Fy1SZ1SCdG2kqTc/aTTR2ulrk+cjga6kMq2muzdI8iip9ddfWhLtui0zC/MR5MlzmUs+tl+lGlBHKmi
JFSxHqRUFJO45ke2db9KKgbOPXa3m621Bvt9vIM6SXnRo6MnowmE+VkCU7Q5UmTzopr6h7EHkwG17J5
WYVlx7/ANXMDb548wdzXbxJ2J31253l2r16Np6S8WNnELvQXiivo32UMhgwx6OpSSHcQgjchUD29c2to9j
Wtmk/kx6lXeRAnC6EqBKUyYCTn9sWqFixYt7mtx4aDwFixYsWLZsWLFiysJxADNPzlfRzjMcfO2QJUEgg
q+cNAjxJy8NJy4HIsW9f2+HpNvnr7+GHit5thIxYyCkpRBkKBJ04eef9tsEgAHC4vPvhpAcKdNYVw4kxziLF
ixYtixYsWLFkpSE5gqnmVE9PflbKsKvlCfAx9h+uxYsWLKti2me4T/mM7on3MNAPwTM6zkGX6iHuWbfb
hP8AmM7on3MNAPwTM6zkGX6iHuWkWj2xFWb2FqX2mY+KzWdhzMnug97MRj3g/M1XMfFVq/fqw49v
xbLOmKzewtS+0zHxWaYEXNA290IvRb8tnMBy7Tc/H13IZHM6tX5P52A8WvHZtFSU4pziLR6r+9n/AOD9
QsoXLNf2/Pr+PxavDx2qsox6X1WPj5eXw6uXuWw4m1EQTHpJ0ZghH/dJWXkah7nHy4/FjkMioFjkvfkzpcz
B9bzeceTy2bcQvLu6defPLLw9zr9rslmP7fj8PN8gfHaflmPU+H4+Tv8AxcVrblb/AHoYefh88MLRtKEC8wY
DJwnJj/uhor58f48NSoX9H6/6ti11S5kcQYBHx6vx+Hi22n5cyMO4HHz8n4sOfba2y6olRQ7/AEkT5eyio9wM
PPXavE5kkx2NOlzvsc3L83w4fDYs3vOnt/C1YlzI9vg5/jH4PBaflzNuIePxh58mu1Oly4/CHhEOPV8WO3XaY
ykG+DfzpcH/AJ75cPCPxWLMyr6P/ELVWXM2eAPIPi+HntMwzMNuoeUNng/HalZwWkyunGS8mD9MmT
Svd18veD5abNeDbJb+CcsF5kf1v1R4Ne35bFiVfR/4ha7YYsNQ7PgtGynKG/DkAAHDbbESpU6CWMyBHJy
44Pdih4dZTAdfnx2sM1UBzzJkE7TG8g+t81kSPl8W3i4hJSrjHqn3+qy1Ap5H1xP1+3zts/DFHx6g4vxDj8XjtM
w7+LaHc1+Ufltrwl1RWy/pDkgupSdf9wMeXHv/AC34m1UbxyHquQoJsezXKy8jua9YePvDrtmDyPkbMqCk
6q65Kn7bZSh2ek248+3j59lpiXjB48Q7vFa0i72Z0zCPhCnQf3OZ0jyc/ftcieoJSp2ApEzmHuc1l+IeXz28dhIB1
Mer8R5GLY7xjCoKn9KPfO1Sh9Nhhx47ea0xb7LLxw/Br5xx5sbTMsv4vl7vx962LOJ3itEJP8McwDw9+ulvE
uGMfSfHh3dXl2fBM2jQl8MeLz7/AMVveRDm8I2LKtLb3fasMePbh57bNp92YKyLu9+bc6L6qFJEgflvJPZD
3UC8rtknMR0I5wM792/OO93Yn/uUTIceqzmfN/S4d7m7nd7+3XZu16JIR4PmU7vzqgg3hxt3glAqWmYes6Y
py5Dmv/J4p57ZFHk82lOQWCecZgZ6T7Msutp92EmsQiSErBOHWCmI8ffjnZwnOkQS584ZMYRycr0qZ9b9
zweTXhZEM5Mjp/6IASoCcfUd4C4yZlLJf1jrgwzJzNDX/wCpBTZ8Flp2jOjVGWyVWPCONUZDPVJszHHs
xro5zYP23t5uTGyHSlnj89ESNUiTyUZOh9zJQmqmT+gi5Gur9Sm+PUeqEU1/JbFOE4qkzlmIjjlPr68+NkUUh
dSgjLveGqSPGeHrsvGXl9L3nwd/Hj7vctPgX9LhHHzgIcQ6+Xb4+PmtrfeJvcXe7pvAOCvD/T2SFQFlQRkCX
MxPHpOh0E45DaorJJLrgSQ+pOD+kNGdtVggkWbkXh/RDD2ViT2QqD0fb5BsGHG+GkQejwmqmfLFP1lB
WEdpr2iSR5NUGy+E46b4QagVErqPRHdebZfWnAkHxGeXhkchPt6wzSXdUVOTbZgalcoiT5mM+A4WdlS
yG+mQQb/fzpnrUv6P56/it5MZmTiMwzT5MtGTKlz5qWYNFZE8knnDOZlFU37iI59gn6Q57c+R8XjL3tbKh
XXWNV+8O+IE1QKs8hSV6E1Dg4eQUd4aHbZRe0s2NGqC3o48klNLKCipj2Gf41LXR5LfrrVBUjMvasdX
DNXXBUeoF1WoMx0Px0zz0moDbQeElJ2u4TZ091a1XmeSVZv8HlHrUCqj4WNy3iwl9U5fNP0Qvmf2OTw
7/c1ztbjZ8ZTUnqN2PKcVn1FYL4l1S72pI6NWav1N2MqrCposqjnHGVVVUn1KcO50rJKLpJQRUPApo/SCi
maK0qcIBiGk8AuQveau8RMlmVCOVmpumtKoDoMMxkLBx2oOYORwE144j6LSTmfdW9XFBUNvao4Q
HuMD6dXewqg4IMwjWDAPBkF34g5xnU8/1GqdDerCCrG/fylVRlZJUFYf1K9d7a8SSakRT4G2pFlAmsS5pi
VNTpmdSJxNYJgcJmy2ae7k7NCifxD3tVsobQ4p1CXAS38mE/LynITlx585tMb2cYWJxxAmcPERHzuMdOf
E26essuGTg2efJq1beT5I+Sj5PEPktZdISztL0jpQWfMkuWe0il9PyrtLl5uXkSXQTZqOScJUoa+ners7w8fHbIu
8DlHxeS0G2rrSULKIJgnP8PebU7J8/i+W0O1Si3mGr5O/jaFMx1bzHv4823Dv2LP2kt7vdWGHHtx89lvEUO
OsNvw2mfSf2vit51Q/o/FiHwjhbEDkPIWLS/TPPe2MrHy+MfLaJHxbzv8Aj5e9aWjhji5efEB8ni8wYs8lWKco
i3uKZ9Xr8OOPjt5tD6Z572xDK2ZT4PPuDh3cbFk7zp7fwsmruj4/PHuecf8A38igGrj/AOAjfi193DZrst3de9gyT
9qfGNkQ90gl71x7nts/NyqGzmuIX4x2eSy3l172DJP2p8Y2dbHdxc4y8+NrqkHxQ6gH6x9lto7FixZdpVkv7+X
aCd+++OyfO5v/AJ3dcJ+4tuvfgRYdlBr+XaCd+++OyZO501DYBHc+bihE69WmROkbnN2AobLGXGmSDE
gwSokwwNlDhSI6EQawwEBABDjAB1WbWCYgTr9llogHMwI+0W3+sWsjonU2/V+zP8okr+fWOidTb9X7
M/yiSv59ZOBXL2j77OSOY8xa97FrI6J1Nv1fsz/KJK/n1jonU2/V+zP8okr+fWMCuXtH32JHMeYte9i1kdE6m
36v2Z/lElfz6x0Tqbfq/Zn+USV/PrGBXL2j77EjmPMWvexayOidTb9X7M/yiSv59Y6J1Nv1fsz/ACiSv59YwK5
e0ffYkcx5i17216vQXkGZdXpGsVXeZY4qwFz6egtZrpc3IKrqeCxnmiUEob+kg6kNqCsoB2qSiZ/mC2TuidTb
9X7M/wAokr+fW0M3QZmt6vFK2HGz3gz15YpXVBHqCaa5dyJefORv6LWEdWKpJTPurTybnZRwZhq0qJ
M/qtq+2N4XpdezN+VtxNKqLzYu81jDOCVOOD9hSqFEH9KCSeEW2bY+77rvbanZ+hv55NPddXeApH38fd
bb7vxykynENcsQgZ4rawMPdPLyx5cJrb8oDTOSwDk3Kmm+33QvJVRiaecNajRQ2tn1JvnT2Y+16kmJelf2rG
y2DfcCU6m+hudEM54iOFLT1pLMB0jLJ50rnhXZqz74rNsCaGtKhwsTJppyccUDWalc4lZjIzg57rNnR0eS1Y
dseWy9lJFhh05pewGGfqOxzh9rtxPSz5gu40vIT1Dsw3mnV3YOfG8MOUeK3BewHbLtD2pva+qbayjvBmgba
Jo3q+kXSBqqyHooSSrHxhcpOnd1t6C+EHsL2ZbI3Ts/U7IV9C9XvvAV7VBWJqyulIEVSlJgpk5FGExwXbPli
2FXxeMonT1NLKTkqEj5E4azUqXb8pUeCrOMfuS2CKkoagwtPtOvFG3qill9vVCbcaaYm5HrwZNNxVkmNf
UptJc+jT5PZ72cnJb05vmd/wCj4lbzlgOvn/b9XlrduYcUJj/XAMZHkYy58crZZwgmb+COPeQTAyWU4g2/isz
udl3953Y1xepg/EcwlH090OA0VXDEo1op4p5xeOnEh0JKt2vOkVFDzP8Ackes+qztzonU2/V+zP8AKJK/n1p
M4/KSqkuCSqu2narJLzsrKLqqo1z0iSYwHqspnuHi8ltQ212K/VhRU9IqpNCWPlOpbLxcGXzcbWHTST0It0
Xs07RP+b68KyrboEXixU0+4TTl/cLaMyFb8tPYhlpgHDOyUe5V0eeaWtPysy2lKCI0lhrl2a15igVNkZ7kMaeJ
rCsqFM97NQ07NCifpDbpU5zWWftZHRMpv6SAH+y8nL6VK+eNL+HPuYeTmCx0Tqbfq/Zn+USV/PrWuz
OzzGzV0UV1MrceTS/LdKSgu5g/JxLwzEkFSs7UW2m1b+2e0NZtBVMt0zlSndIZbUlQaZGicYQjGv8AzmBJ
6WvexayOidTb9X7M/wAokr+fWOidTb9X7M/yiSv59bYMCuXtH321SRzHna97FrI6J1Nv1fsz/KJK/n1jonU2/
V+zP8okr+fWMKuXtH32JHMeYte9i1kdE6m36v2Z/lElfz6x0Tqbfq/Zn+USV/PrCUrTvFD8458/Ixp80mDx1/t
wohScJUJEwqRx6cfO172LWR0Tqbfq/Zn+USV/PrHROpt+r9mf5RJX8+thSFGVAJ3qvluqaYKnJjGFw2kwqP
2Mt8JmLKCxEKSyoxqUZcNBi6Z87XvYtZHROpt+r9mf5RJX8+sdE6m36v2Z/lElfz62cCuX1ffbEjmPMWvex
ayOidTb9X7M/wAokr+fWOidTb9X7M/yiSv59YwK5e0WJHMeYte9tZb4l4aTdXu21OrloouvKrTS08q2EM5
ONyCKw8HIqE223ipsCWvMc+N6QV+IUomftmPonU2/V+zP8okr+fWwneObNFrylE6hUTc9SWempr4Sy8o
qsF11Anz0FwI6oTWG8vFCefBnopy4klOt/tqlAfSNlod4oqhRVQp5Lj47hGrZjkPlZgj5uefO1bfCaty6bzF3kCv
CTuilXePdyw66nKeB5TZsAl3nL8i46JdTnRexqwju0xM0oVb7bPpZFjI+d+1fAjMRZ50jh7X6MHuWc/3N67
Kt4igbVqE5CyeWeBc0oNJ76LKmiKUccDbzPO1RJJ/SRFSImyiho/2qzw+j7MLILHLidbC7o0CWXqNqSbn
WSlPgvVlryG5m4+2hsodPA4CX7n6M0ry8eC7V2dq0lu40fbdLiFUWWtnE+aoLLjcGnksjph0LBrPFY2UKZ7
1ER7ET0jEe1RMh3Lco2ERtl+WqpV8MVibvkgY2lFMd2DJPrz9dvPPY832js7TXo5tGL0YuzEQymtUQkiYy
xAiOIiNQLbZWLWR0Tqbfq/Zn+USV/PrHROpt+r9mf5RJX8+t2PArl7R99vTEjmPMWvexayOidTb9X7M/yi
Sv59Y6J1Nv1fsz/KJK/n1jArl7R99iRzHmLXvYtZHROpt+r9mf5RJX8+sdE6m36v2Z/lElfz6xgVy9o++xI5jzFt
atwn/MZ3RPuYaAfgmZ1nIMv1EPcs2+3Cf8xndE+5hoB+CZnWcgy/UQ9yz1mLYirN7C1L7TMfFZni6zMcnd
BryG89JlLsl0/n/52r7GI83FrHuhrs8PrP7DFP7UM/CFmb783/5IHeNg3+8xu1XUPwtX1+fX3tWvwqSrDOUza
NVmKVZ/bAD4QQPXr0tnonO33q4/SauXl1YcWHx8lq8RMxgPpJ2Z/wB0l7B89fw2skvM9RBB6jlw+Pl4+a1
zlvH9G2Y+XHD5LZccUJ6R7fq14WoLX5CsLMRfI6VUMjh63nRrVt4+L4Pht7Ll8nDHHHHGP0XJGJuPF58
XjtSifqYPqMAyXdw5ubbx4Y81q1lI5Ywy4w3/ADc2Pw4fisxvV8/afvs3vOnt/C32WoRl4YMjlYMp9Dj2aw+H
vWuFPXDPq5M7Izg+iF+kcwa/J3Q14ha1YS+cR+ng3/6V03X3dm3Xs4vgqsuXk95Btj9aDJ48XH3e/j8NpWN
PP2H7rMYj9A+37rX7E6F6ZLyM5YUI4OTK4fIHHanzD0e+9XMji4spNy+3vY+C1Hkl50W/6dLkyfXf7v3N
QYD8HhG0zDMkyZkcmCAN5+mZXXO7weYc9mSUDRc+r8T5/VZ2U/R/4jasRzjM6XB/c9mUx26xHitB9ai
304zM3g68lL2fH+PDDltJzjMyH0kHq/Pl8w1awtRzhgzvvV4wcXe297aPwWW22peow+3L301+uyHFpRojF/C
Pn4a/2WrZhQDXBGIwZPGSAS9nc8+a1InGp3p8nGEv9O6b5jq5e5aHFLkl5UZk/Olky0uVlZswxN9ZLk+yw
OY4dQ+fEAW0Hqg8q/VaY64pUheVKbo9Dph1abq5e+vPOcqwGtKFGM5obb93tvxaRdtWqjjmhsHU4EBtqS
SwMCDRRxB4AqqyU82hpSsKElUxok/Vz4DnZNDSVV4OYEkoRIOOMQ8I7sznkCPXx20etY22xjUCacgcK
2tx5vN4PsduKjqVSZc52IbcBsl877LIqPtSoPNTa6Uq+09sTql7pBIk4FKMzSNtpss0BU0cqRe+uqtU+miT7Mzt
ptiqlSHhx+1rZ0qPPrCyRLqYG5sTE1IJ3q91kvb3w5CYaysTDoBRx5A1pBjUOdE3ZXRbiTj58daeLg0aCqA7
MdoXE26a+hzXgoEMhVndD6FwFulHy7pbDOd5E5r1GtLNhqPgSQa8BHwgOwHQ2OJc/kz0/H3Ge2s7P0SA
N4pbkR8zCZyz+USfv9YspCY3QyiabhOM1mujqRaXjKmkk+8E/NOT/tPPrsvB8duzSfwgNst0/vyUreCXOXk
dNeCkjp/Z7kpfKQK4IaRh77dBdcezwRSOzrg4mMlpWGvC2hqFcw9Dtu6dBLSt0xrO2w9zvQimNzLDyZ2tU
cTPGPdtdCnuKtz93QyXnueW6ms9w1ab5XTzcS3Q6WbIVZxgn70uykh1MqA2D3FpDg0qd8MbNOKpUqwr3
iBl3t2Ty5EZZxyBzJyIs8u5LvUPi0OI4aKM6eHLLplZVymN5Bn1YLzp1Iqxt9+SS03qos13QVVVUnhjnZVW
b3sgJY7euKZbPCTUh5kd5HGoZ5BhkskclZfLcnnxctmkzwvMVyu+1gM0q3RS7PT+8S6m3NLDKqIrn1Sld4y
S3w6jKOik97qi4NxwvQipEQ60qDzF+JelRxV8B0olApJT1XfL3og8rz1xGur4vdU0pQVLrFabqlbzItW/bQJA
wOCcU29U1l4p9WWq3iJMVFJPqbadCUqpRMIQaiqspqolCtKAtveoVib5xGeWUTqZynW1c9s8EJCm3VDp
hicxHz4menL1uA0+tiP0mSsJpwnO/TCfT5HLx8WOPdwC2QkeoLMVN5vFguWj25NQlZjx+ENgcXlsgDdV3
QBSrAYIJVMUOjd7ReUexaB1YeRq6te2k+60tkOwke+Z/vBHuNJ4O8A3Uq7eh8l23qZ26M7nuVqeWoPecpT
X+5LWCYaIETTbrvJVC7UKKCybzMka4bop9TTyaGoncAFwqKalpIjr0sADhaI428jRrF648eHj4ZWY/Ilb9A
eY6devvnCo81RSi8vfzlVPkwfugV2+DuY8Xfs3m9EiuBvHLldLkogqp59SMXh0+bKLEzWXGSXJ05fudmtv1
3rHj8FnJ/zOdGS/p5KCoRz5cnKlco6FUxIOfXXUR7q3veLXi2e9EqNNmN+mdyZjNhEJo598V9eAn8gaVJ88
4nk2u20cpneentXVzs24a+SzNFXsKqqdsFRIBC+7mnOYInXnwtIoLsqm6tKoScAV87IyBnx5eXGy6lK3k0pl
N6XIk5WmQHJVOafkZsyYVNSMTBNro5Pzwx1eNnI4L+Tnpjfa3VC8VRkhwkqo8CqxS+lTwLldLIbDps23k
js92PweI6eTkNqN7gn7VaVOaXWO1oYrMbrJQB23N20dvRUQcdQHbdjcCWj05vDUU6Jb8IqlK3QcLZlT6sl
BqhgfUnBTEioruZp6snp2lGqKrmCQsJSoz3GKUlNp7nrkedD5yVWMhT9Hf7hrAjVgYZVp1AKpS4wLxVN8
1Jo9b6SN43jwhp9X5OzvhBT1wf8AKrTBBI0T1ySwdFnTlhTLjzcLDhgp5GRxAJJMHhnlabd12+jl115QWHD
IGHDhOR1lQn1Z8LYtqslqsymd2C9W5F5ZeE6qDuqg16luRwLRpxKs58U3fiOsKxZWNnfp5RarsKODR/dwt
mFv3WTjmr5euuipUiWdf6oyFiq12kn9MPxYZ5YnVRvILex7OP1Eo6rK2iffVVJ6I7tHR4k2Td/vD3Wp0ct3s
mYgte+5daeBiUGlQ4OZm23ul5p9JHnFStWcLfqE39Win/Su1pVLrw81Sk9ySuSOpqCJWC71wopBKf6NKB
KXDifRN0NupFBjRtWJdmrjMars4H6QUeuwpSOQSBs98elYShWEA/Rn9jDhnP6Rwa569LW5bmMwmCD3
E4NPA2y0YLsy8FuddPVVsOpvt69XcPdDwNrzHWD5VKeL7u3uRUJuRJeTIKHfZOeow6tTsT9SqlJQn1fitlS
ojsbFfKuOdSpOpcHjl/iktL6vsPhAaKttDat/+jzoJk1dm8ITuCf88TrSXY30lQ61pX5ajS0wrJekrYNcCWeRK5V
+qcttVCc6xSetPRkqNTdL6Qhuqg94QrmdQiySbJdcNBpwOxvfuUlPAgr7U1UtdRWmLbgb9frqkCrMc7cmMh
QvcXLakZXIHlIu20HTCsllNfUXRVo6UV092N9O7VVUpWQ9uE0LQlFIdMKxaSc51QvzxrbJ5IKkZYJL+6
GDFl4Yek6zbY1PqIgqBgy54CxxkwPCslcHaaQ9F8HHVROvDkZrb+aau0vdvDpLqFxEWR0YLvbwTlP2VNs
/Tp4NPrkqaLwtX6gSqoU/at41hwM8m0ng50+nLoll3ulnnIm1AWCuhzao4W8taNUWwRebqSVZwJTgUUzRS
q1Vggr6Wx0rou1DlRj78XCdTpKpL0lVFr3V6v1GUDk3pHRQpuqPxh1CeRvYOfOJqtN2OBWw7a8JD+GO
NtiziYzJ139h9FpeMJ5BPppn7NSzk0qeVUaoDap0sPDQOd5jwgJNV5riQk9b1HSiUlKrkPq6OkJeklS0UsvNv0
rqVkTO8b1yyEEk+vMHThZ1pxIRuMpgysHpwEeOc8jxs9doMkvlDobRlBqdo/oiN+lNP0F7zEdUKriVOdCO
10dHVjSSrEut60RUT5QFBJUB7a54PFbKke0O58Y2RA3Ie+0lVNuzwUcnQS1J7Xb1Uww5sswqGhVVKm5
w2cOU9eWaHeuGYKJHO2/x6LVUfRFla0+rCPOi3h8gYJ/3QvNz6Rt5sPPw2k7rv4cWXOM9J9z7Lc6q0hiqd
bd7pQTBOQMxpwET11Gtsm5KDk8QeSxkoOTxB5LSKe4ERU3mYKRMz/cxnZCf54/CO21V4/qPDr+DAPP
uJ3fX2fjZKcC/krB9X462lhkwD8eOz4rQYpfpePX4+55jyWmYt/hrg8Ovz8doMUUe0YMPPwjZu2cCuXtH32l
Mn/cvHb5vB5Q8fktGjmd4B4g2j3/xWgxTIMPV4dzz+MPgs3u+vs/GzyW1JnjPh99vFofTPPe2N9/b/wDRt5mR
f2+3v8nh+Kzdm9319n42TR3SGKPhHuefL83KfEO78wjfjAfx+McMbLc3XvYMk/anxjZDzdHPZNue33cCx/o
JX47Lh3XvYMk/anxjZ1s93DyjPz4WuqQ/FDoAPrP222jsWLFl2lWS/v5doJ37747NQbm0uAboN1QRgliPzN1
DvwXtvWO3V3cBs6+v5doJ37747NRLmn5j66p9zdQ/8Frbs4gAzInT7bNrJEQY1+y2x+Th+oh8I+Sxk4fqIfCP
ktEsWelP0f8AiNkSeZ8zaHk4fqIfCPksZOH6iHwj5LRLFiU/R/4jYk8z5m0PJw/UQ+EfJYycP1EPhHyWiWLE
p+j/AMRsSeZ8zaHk4fqIfCPksZOH6iHwj5LRLFiU/R/4jYk8z5m0PJw/UQ+EfJYycP1EPhHyWiWLJkwlJCCI
hwKQCHE/RIJgDLr4WSEgBMFYUg4mlBZBQv6QOvPIEcOti0PJw/UQ+EfJaJYslKEIC0toQgLf9IVCEiXBE
HuhOWWhs4txbilKdWtw7gU7eJa1BtsAaBRVnrnr1zNiX0r1HS//AAPMPPu2IvTenj9PgO3l4+Ue7YsWN23j3
u7Tvv2yB04AD6+PGyZOHDiX44uvKPVaHk4fqIfCPksZOH6iHwj5LRLFlWwqDpKfXNoeTh+oh8I+Sxk4fq
IfCPktEsWxA5DyFsyeZ8zaHk4fqIfCPksZOH6iHwj5LRLFlyn6P/EbEnmfM2h5OH6iHwj5LGTh+oh8I+S0Sx
YlP0f+I2JPM+ZtDycP1EPhHyWMnD9RD4R8lolixKfo/wDEbEnmfM2h5OH6iHwj5LGTh+oh8I+S0SxYlP0f
+I2JPM+ZtDycP1EPhHyWMnD9RD4R8lolixKfo/8AEbEnmfM2h5OH6iHwj5LGTh+oh8I+S0SxYlP0f+I2JP
M+ZtDycP1EPhHyWMnD9RD4R8loliySOAgDkRP3D2WQlIThKSoLE41Se/p5eZjmbQ8nD9RD4R8ljJw/UQ
+EfJaJYsZ4VpC3QlcZJWBp4J5dI6WWYISnG8sfPDrgXi04hKSI4dLQ8nD9RD4R8ljJw/UQ+EfJaJYsqU/R/w
CI2JPM+ZtDycP1EPhHyWMnD9RD4R8lolixKfo/8RsSeZ8zaHk4fqIfCPksZOH6iHwj5LRLFiU/R/4jYk8z5m
ykm4T/AJjO6J9zDQD8EzOs5Bl+oh7lm324T/mM7on3MNAPwTM6zkGX6iHuWi2ftiOs/sMU/tQz8IWZwP0I
It0FvGQx7PmZbqGHeqzfWH4+Xl7zx+s/sMU/tQz8IWZ0PItGa3Qe8aEEG/8A+DTdQxHVx1avr4+IPgslSsM
Za/h062j1ScVOUTECJ1nMHT1c7ZQJw76ZB6QfPm2cwavHqtdpeGPCP6Jq+h6+LV38cbU0mnmYfoMwYM
eKV8XweS12kEuMxq3+/gleDEdvf79sLcQqe8BMddI8OVqPd9fZ+NpkjFBL38e8mQfpo4/jw1+TktWPTzJnqx
jg7m34MPh7wWlipOCEPSf/ALXz1cfOHNavFicEP9p5h3O+A8uvbaNvOnt/CzG6PX+KfvtBky4PUZYP/NfQf
PDu4eG1Sk9Li9JAG3k1h8vyjhb3EXgmekD1eoePz8tiGXGIY7/w6/PwANm97+l7Pwsbo9f4p++0bKRx6gj38
H6YOGA69nyeYeM4x3kEEHp+9kNevzx7uNjJxzf/AANfTNXF3dm3n1DYzWOHeeuR4fJ8PFh+KQlSBkYI/
wBbhZuDyPkbe8nOMen9ZHKgPJr72ri48ePXaayeT9IPp48lkumbPLaSkzJ0v1cfS/Pva9m3y28Ty5kxMj3hnpn6
Z3+bn74Y7MAsrfHEAFwBxGk+Bn6/VOVmInXGf4P42xXWR0NVspKVA+k18qTMOTVBUdywz2uquNDa
rfYaXwwN9Ew2i9cGxTl5n0gpT9WcHtVwl/dRVsgy9Lq+6Tboo7J1fmldJrA4adKBUuQpAlE0Yq1aZU9peT1
Mhh0nKPRdTU/gq3UPNOuLd9lSrn6usKyosqWlbLPXhX0zKbLFN51UVtYgp6oLKcVfjXR7w5WlfDBng6Ef
hClq1HEUipvG8ERUSPzv8H3FoulaSLkPaYVlRYU7YSqT6IwvacIFuCldOKEU0Z5M+CW0m+qNdeeKqTb5
IczJlThvhU208T+Y+16cmJaUlcYjaRT1NYl4pYS259AlQTiOUHQx9XOLb5clMpu7W1NpGJz5xEFOQy8Mz
9psnZL3CLdRzCfpKddsJpvSgmgnqlVaTET32rmnCru+Y2xEobjjumSXMNQR3S3hGBcOmmC7opzPkTsQAe
pPn4xO48QByW3mMeiKN0OLnpxw/Hd/WCEsDErRZikpojJ/hhN1Jqhr284WiF/RHF4w8ZnSahUHpGtkMkE
kOBay8mOezgPprq085E8fPntLcqb9SnE2y2sj5swcsPjyHsHO1oV1KYAKVRE93l168Mpsg/Wai9Xbv7ogZ9b
6aPClrkmSs6lJbsS8xzwuH00km+153/ByoHHxYY4ciUJxc4WUk0yYIHyc0uaIKCfNNETxMwTDqQ0UNkuu
BM+OPnxOLp26xXV7zCoWTbz9NHA1WwXmmDU1HXEdKqo1TnUvuskRBQJDyjowOPjtVVi5vuat5xSK
qtJXCy2NG4NRUnSupZUiYkqBLqw385DnPKQkjyj73pyYHcswm+XGkBN50SmyRAKW95M4RwwkefLrZ/
eu/RR/FH3i183T6uUN3XygbYuVXwF6Wz71dN09Qm0HrYXKpfCNydS9lFO1qetLgf8AOFT9Rw4VJRLhcj
hphNsm8Cbfb3E2+Egu2SWltt7I+kJSC4C+cqtHbwlL86J6WSxN+3TVUepNLJ46LdTAVcwV+tawmpdvt9Tc
w68XFy6LWBBWzj8onpRHNNysjTlGkNxsNwazjeKvcoSPaQa53PtSS8E5TFKVVX3rWetQqv3P78FKt1Mo
3HcA3QUmTOVXyRc1SCsBeaVQ1x1LCOV6kXkk37S1wbxHtt7VVUSs/wBMJI9c7YS6W0irpSKigRlUNTg
cZmMyjvFUHgcPhwtEUpX51PxjXhHLIDPw8eNsIXhrp93rdQaWuu/dubBAuxbwKHJF0Xr7iRaYULupNXw
HPFSotHihImnCeUVE71xSok0ASHZgIowJLw0o1FTG1OXmv7qhcUqRdhq0rGHZfWuJNpfrRdlfDtEzOftWa
BN4tmVYaEutXPxAoLLrZ5PMzqTCfhVlaOYWb8QAApyvFFobWyld6Pcnr3Bbgw/F1mPxt5wvUlrI05Roih1
Op+cN5nnWaHQ0edIqPsfqEz1HSmilUmfSOJLVbLH0bKo+6QGC1+q6u8G3dR3SmkaK4EutTPRm4lnqZVg
WHI11lt8Mjbe+keiqRVjbf4QddB0r1oeCSqLCalqtnXagUyEvuLDlKYxPJGLBp82VTMwRPGzhBCQoKJzHq
B1z9h4nnNlidxbvcKVatzfYyw9lgwtu272qLNG3koHOrlU412eVR1hkKhv3ae6HKskp2sfaeyWu7zORKqBf83
LWm8mdpIhp5HeSoTLzcvI0O8K3MMmTNc/WNpK3d1W0b3CO9gfoPeMe11p854Wp7eMRlhBNI5yV09q1
oYaWsaJNG8ffFDKOFnq23rpoEfa0MLAvEVf6OG6mUWIZ/LOELv1OE9kEDkvHshnlakOTOuLq7PnCkgG
PMPENoDVMEXnUrQEhCqcPtkJyTKR3Rn65jjpaAUlqpcIKiEDWYnQ+eWudlv8Ad2rziaydz7eDDbyxLjP3k
KgtenJDNzXrzPJKnDx2f3joNplE/wDwyA4jZqbd5OTnxQ+vFDS0ahJqMz5SPewoEYJzcguI9QKP66mpbe+v
nFSr54A5FWm5DDtbq3JrRVSO9RX24BQF1H5fBKm5pYq1VCOYfy8gnph0HHi4dLe4tHU5p6UT+T55OK1
gXaXZwXun30r0aamkyb5Z95G7fUal6oXIFcEdwE345FhwoJQ2O1qOJqvc2z3Y3x7apSx14G1hSNikpMMYie
kTzyk8R67OMLcNIUrzUeeR4cPfgJtr2mviTLqoy6hIyaXVWw9EZ0PyU0JfSCJMw8EtYbd5ql6TxZionuFjwS
U9N7VKxxB2gpYWpqC2yC5dzvJ0lknC6krUPe7Pr6zTmsdMMc5+VXUI0U5tBuGnrw/vM/zWydXdvs+jdaan
ILMITJLAY78pfegpKTMTcueR6X1US22sOxm/aOYuFvf5N4a9Ja8Yt84WpPXaTOOGC5lpF1l8UHe8yZK6h
UqXvAqcbYKhv6x4Ku1uuANX0npf2tG0lClOQ4ghWURBy+NDmv8Aq92PXPC0zB3Mc8YiPtn7LZdWn4W
aaXczvXQpsxVbzopysXZLw6OAdQuToVlQpu7EFW1dnPOh7haagk6R1aVR9L+1trPnLkdF3Yms8ye0lOu51
LqAltdwF5vVC9ReqlOXIspOaG/cP/KHiD58D+u1vs/OYro97Sia9OLmVWjdT6f1aQQ+mJKgTVVilb3NJO3q
BRQzhT+BkLa7ulyTlg4jnj5zLTibIpegrJfK5fSRdHQczzXm6x52njr169tmmKcLecK+6G+YmY8o+U5I6jLuiy
ytARgKgOvqj3ztuZdXYfDRJbzVII8tYXkc+jzl5LMSjWQkt9nlWGzyaUbw1fPE+K3KycKf9Z2ze7Jsk49HCc
OJRdwprHbj4biCy/o78f7wYTbonTJmlB/bF1PdWcH7VpTPXlf2ttZlyeoDdbbdrM7VVSllnaoJYnzJg4f0Ghs9v
o69wwKG9LfqqedVDbT0Snp3apKZ5BX16N1YQZtRJMt8TlWc5xZBYvpA/NfAoIrh5ntdHH54XQ3m8dPD8
9TiPGylP2mnqOOiUlYXkizaUrXU1MGE5YMicAyzHUCeMZ2hht1pYcVoCNNDHLzy/EmynG5OyZyHfCP
kGZVxvvOnSfSCpBpZQ0M0gmDyk4NKMNG08czIhwgOoenCna5RU8UpVKD1p65Wctl1wgYmRyQjyM6X
h65Lx89uPJZnNdLvHKDTvjsaqK2cXVtHyo06dD0cFKkun7q4Lvw0KOKpULgWR4PrR7ThtvKHCBR669R8
VnU/DAtloyx/J5zLAxqyuE8fP4ddlOJU2jDEnnoOekT7frE6ZtKgi8g4oYUv8tE5AZ6Tx5c5tnuWpQS4ulmtXy
c3FzYclrwS344UuZBBJWOpv0sx0+QG3DHDzxtrSXcEBiXv5J/eZPYXmfHiPJy7cOLXaWjchrfRw78xB+m+
Hx+DxWj4yNUke/hakbKx8lRSOmk8uGXvxtu2Uqyflw4nCBM5/dC03Iefk5tVpkasbN+lFxgANhc10/x7Objwt
pCXdB+LfxwGd5BKw+i+Du/Bh4qlwyjmBvDMyXv/ANMl8uvAOPHv8toqncPzZzjXx6dLTUuuqjUZc/qyztu
4Xqg3jEW8M5wTj/ukrL+evD8Vpzh41Ivbsp3eqvPxW0dluiOYGUkzi0/6F0ybr17fJs4rQZa5HO3/AKTeR4euS
5uX5PMOfZzm9SNcvDOz2+e6+Rtv4VWE05DvyBwuZg4s3m5cPGHNq8lo2eQb31evz1/Jjhx81tBpSwfLww
Ti07eR/phc10/EQ/F37XOTqc5E+KDOlWXOg+iyzk3L93ixx5sQ1Yclm8SPpH+L+Nn98QJU0E+vw44ec+y2J
90SMQTnXufEEEQ6r7ywI/yEr8IY+PDk18WNl0Lr3sGSftT4xs29vi1Jgd1R7gaTm4SJ0m+W4DwzIJvSRD5ia
+sUAA5BxNAOocNQgI8VnIV172DJP2p8Y2dbBwlREE6J6Z8bXFF3qcL00y19vr5W2jsWLFnLSrJf38u0E79
98dmolzT8x9dU+5uof+C1t2dd38u0E7998dmolzT8x9dU+5uof+C1t2cb4+r7bNucPX9ltk7Zmu8UxIVkrhTSmi
oql0RLdDjLylM4YN5hOno5MqcWFZLSdo6cUiRQ2npOocFQ6I4Dsthm0+jqikgqyUvIhswmrCGqJ6yjKBObk
J6aoI5rPChkpt7XHig9zGzlm7b5VRpJSBt0RrtV9Ep+oEDBu8DPolS9uzFlzz51JiDQNiTV117Z6fETi68QJmlF
KT3HCqJCUC0gYCIgIBllhkqWJD4uR0lOUCou5E2t1JqfuN7uhxtxTPPGesLBh4FDZkocKLicn49YCg9ckxT
1mz22HHHQtcvCVacheqhNYc5cyQrQfR1SpaeCCgyCK8sNzM9ErxQoSI4oq4OaFOuDd0XpXM+vPNFkVnq
yQc9JnrAG8WqGtFAQGAcMNfqFIayQZVwbxpWK6hO9WqxsNIKOtVDDAQ1YFi2eClziNeb1OHdLqDLR
ejPUbgk10aUxFM8loQrFRlhnkyis4RdYAApxBJNqAJ4psPYeiBHjtdf5H2qwOZxIJmqg5s32anu2bLL0vXuG
AlzjyV2hmptkHnUmqCL2p4QJKgoKeCqlHNLaxtr0j3i60FEtiJqcTa6gDEcZc8xFybS9CVnEjr/Cc4/NFpLrFDz
8AFbNmz/B4FIMUo5rtb7VrJVRlzn45E8mlqxSrB/JPcw+KfJbyarkWCa8cchQrmjnIqTfz5OXDZsdH7ErM9m
KbrLPwOQ8hbJCfdgJqFGTdV5FVCAqUunNQKspbLjZCnInqLHYT8FiGjYuEV0E8kdUT5sof0eCWI4nQHZ
iNrDu90NOXgHottIs5BbHB5kOB7mjmgTTjPHCyMaJk9FpKSSPJvVyjpb3z2dy2dYr31Wp2UZPQbaYNIaO
GKVG6fk6clZCrJR1hLzM2vlVck1eEBJDUHUHDDg+KZooVQnzaVtrRTh41OpAbW3O00QzJ0g3VdkuiY5q
fi4m4cb6uJOJVS3CUWSQJ+0mUxBRxAQxAcQHCxZG76+z8bZtXLm7wSyt5E4QdSWvFru+j5XU6MqEZ7
8n8F+GDhKpJQ6e6zHmY1R0grYaUx9p8eO/lzc9aioDTXn4ceyBOZiPSBIqeQVy6KZzhXPq4njZpilSenREkc
b5GEooKrh7VCCwnjojEBwxcdvT3qoDkEB1dcZGBfWlg2aQxY+ikp6qDkbBJoG0tVb2g01Pc5FNayQTIJLf0
WGikskAo+wLWyar3eKUjDhzlYdBktwT6Hy+h8FzXBxHRxQm23DfzvZiCe2FzQjfSU/hD1rVeo9lixu+vs/G2
Qa8XL3nQNkLz7c7qSzxRMqeXp0jI5dLNElVeTjiWcNlHkGB7rMRUDySqp6Wn4YKolIVcB12sS7/AEHSq8
GHOiS6i8FXSjpagskEfgaqOMjodGSzhw2vOFWz9N0Kh58U4P8AW7SarpU4n9adD4DaiPyvVaauk3CSeawZ
chaoDyR3afzdulZGk3Qz0Hg2klm+JIiIiRTkM32gTsQETml+O0pTSslU6SJp+JjlkwnJjNmFkqvq9O0NwqrW
WATIW6bXmo7FhEBQbJ4SRrR2fp6mICBwYR67RRQi3vOnt/Cxu+vs/G2XmJc0eb3Y9J3zLdKQjlqs8KJKU
jT0szPPps8mhu9XZJY2An0zPoapnmSrEGphrwAgAAqxKYAMynXIajn3A7WrGsF01bZ9FmfVU+nqiCpkT0
50PxBWFhJo1mmfdROoBbqunCo/WeApO21JJuy9RWRjvBmQHzCkw0Nts9GVWmsTUFqkWqnsMrphvGm
QkrR5NUSTqDRIaWUG712VROENMds0sbW8j3trxaXCQMN17KKPGgSmSaPmEdCLSDJtPpyhcHGqVex
wmR3yy1U4kb0eqpzhHRSoqmwhVsFeEAs57+/ts3bLbauFup3sClL4RahpMszVOXT8ynpCy11JKIlS79UzZT
NiTsA/o9zrbdIlTi8rN9PSwVtFgKxgMOEQ+WbcoJVEMJ6qxqvTFtgLLOcDoRnJMpoqSHIcUG2/CdN3Cgm2
lwq6i0cuGyihpAFPtVza7a8KlXKzLLgYbsnzVgir0YIJ8pmm0hpAlEGUnlFQ440k0cJ5gKeSAdLHOr1HtqlY4
9ZxwteMu9ZW+YoHliTAy5ybKa4tc01y9KmbPpyjoB10E3h7E9B8HyR5RdQlHBpBR7aqokOexYtXHPc4qW
jt4w42xNGoKcj1KqPT90RtxFyGgE+nK8kI5p4mypw8J88iKGdG1AU5MTh0TmYY6hhEchrFw9XRWPU55
maopeRpus1YS5pbgQqZkpBR/svO1UkuYop9xYdaetipj8GKJd6K8to1yE9KmJxkwvOhZXnCYpymT3UgqD8
zPhYV4Q6DBQZZFxEShNP0enaLAEomnpHHacOXlLzkwosohwlNzl4KdQFiaYMUgK8I5xh9iTOVCKt42d
Q9IEiLiI5onqyem+1W3ZYs5u+vs/G1wp9yOoRxco2gzl5PknawU/c7yKy5aWanz224G2zSb86HKt1d1auqKGr
JI6QEUvETihq622uorcRPqS8WaKbV1HjciI7C7DqgTMM1UkEGQ7zdL1eqiUVSTgLeDzQ8xSjbeVlDFLHS
oDhijAOGMDV7G82qicWFJxqawTMLKvNKmFRpZ8httQcbYWGIqoLTz4jmDYIqCIrG08G+ne22Ih14t4k3r
ryRc82Tsk4XgVmepjMz2XTVMz9dc6QzTbOEzUAdB4vJ0t1jmTSfg4MFVKSw320cRLG76+z8bVxBugLC9
wV3lQUcuLoC7QMrrCangT+aPKrBxJDHP8DvAzRXXUB1qwHBEBS8NWRSdxF1Ns8243bHLeCksNKrLo
6F6HOVG46jgsNUbaM3kEXCS0kKKuOLhukuDrimKiUlD1oWElUG1kJ196tCckHiiq32BNjPpbImsNYL01a
7WBuKFOV8mdZK8lZmiCDnItwkTNN9HTwwS0jOz4Q4QCMI2EXvI3kpJs4EhdXwVzc2pyUZPg0cu4gUK
vCjnagFSZoCIKBFbUODySKR7atRKJYowWLG76+z8bW/ebpQTodVlwsdPMkziYXR0BxJejzxtUkSSDjTCa
uVKg4DwAK0GIanDglgrbQSUwMBHJlQLnbsp+iU0UpzqT1lWrIvU/QqXt5PRjWfOQw8UFHWFY0cN591lI
szhAlJ/XHrqq69DpNtfngqVCqQsQHHEjraqsN9rtdmzZae0VSRPTUBtoJNHbxVWKEiPUR7QZPtipdtea2aJF5
C8wlxpZidLN74gaaBpsAs0zCeXSFhis063GqqNQDqH1EuC1s7TxUE/tsJMVfWKaNjP7/Gxu+vs/G1TULpplu
1mflL3VUtLSkFh0vMVgm1HT2kqLhFeZ5Mqj9VJLeJHgUOzlY2n9s+2qOoDa83xcbUmE2aiuRZqhLnSWG9
1BiSRR6cqh6QcUCaW2zpQyrG+FXWQionnYUTx1KnYYbdeGDD94+ursRTrbVXUdc85ZaZdkqqwYQiy6/l
5oE1047wa5t2CRU184QA8bNqKsAYBosmKT2oThtVHLeirO60xYLu+FnLRR4rh94CouClzXnmJK8rpaQjqi
401g8QEUU7CRQErA+3tmajhtxse/v7bN22cqZcWgQ5lOk1NmwslRcldk+hJs0qKim6prk0wmHISlRCaSIpsT
Za6iebziUkpvH1JVVFSE4G+VwSE+EBxGcuoNdLmGnGbrYXnUpSqap9RVR8J1OVMV0C6xU9XpYkoKS
yDi51Yf4UpRvrgKml9au6GPtp3y7wyG9HK6V4hw5WlxdMLsourtPDQNTxYZxntNeSSoIajmJ9uoWd6IZ4C
AqnV+AgO2GcvW10VCLZRCdOm3JXmgjuBsOguTo4mHUJ1NBXXSTkbyE66ZA1gb5Ei3VsmaX2mf1AK
qsH1fjVcW9509v4Wc3fX2fjamVOusptEktyR1Xq6mN5wS3E+G5T1LT2avLhF7GWGlI5w2aVlYke+djhFwh
SU9JHRip11Hrxjrwv9y3DVxmuRBbznqihkOEBB0O0odLtJUPflXsNhpDwe78zTPuzk08rE2ekt/tqqqogr9a0cR
ww+cr5eQOJbnSluBQW4KgLLgPzlRyUvKqq4TWH4mCTcPQ9VjyHpBr8IkMpo/R7e9qiYaH0WGq0581Be
WOKR9bjOGD5lLcWnz4mKclTxFBUOBpNiKyWbKHUPR6KhuJqlCie7G+o9alXM9Lq4aYDS1jedPb+Fjd9f
Z+Nr7T7naCclFXAZrmSIMNyzKMS6eufoaLx4+5QrubVyTTLKrdJLmLYPJp5vmk9XHSaok6wx1jbUx4NO
Bl1AdjDVVsvBJZ73cDNVHJmprMc3ba8cRza9oklpJQzHqTSGj8NK/FlRcvEVvWJclVUjhcmjnHHTheQtHsh
LQ2qTUKPgc6HqW0yhIjwfJIbdzs5876djpX24x1Wx6cUKiq1QFJ5mUhwTn4cdBh+H8kzTU+fwgWFQ4saU4
PaE0fmOfCAAnqKZorVy2csbvr7PxttOuXG3FMlyZ1OHrMf85QpAo1abiHPZotVxrxdHeSOzwSyhQ66VFPIk
XHpYHAkqCip6V0WU68JKYsaxoLguXvlD+aEyLhT1ILv6O3z5qXLRjMic9lBZZxOpDgQW8InuojzNa2dqC
t20FVEoGFrDeFfq6OZAW0VZJk0RoKDdWWKsIaBSpMZzVLkHI50dxOEYCaMhpyeQdTidCSlH1ZQhwV
RzQRwxERGv/NX3m5ZuOOS5D5CWYXjMpYRybMKkUp1LJtmo7D0C90nMdHufBqpCSQSW+o4dhaXDk
sWN319n42veRcUqHMjTDp5xFUtsr5qgBBtuowjQzibgMV3NpBM2UJkya8B4kNPdLE9KaSEAVQENEb3X
hdLVuIOoqYaRh2xy3IpL9P6oPfoVo8xVQnVO4Bmm2jt5r8IeuQIrqcXC1JcGKgmYJQ4o6wkhrtgAhWW8Mj
LKg5iaesFlSb0KBUDA01NjIldAgSY0z6kFDHMgbolSgKoAOCoGEKvgABaMWvK3jCAqIynGrlzx8zU9FP
H42sALcg/Ws0jrD2KAaAgCgSXFA8kpGiE7WqJWZhofCxY3fX2fjakXl6Sk6KViXmAmmSZtNLpaAupejzxt
Ukk09xphNXKFdKnta0CdhqcPWsFYAxBJTAHXgS2RHOqVIqY6C0S8jrio6kdpN9ClJ5JrmSKrJa7QTCaQk5
2kEiOket5EoU64YY46+ULWUYS1UmnpiqcSlQmlLAmdDKhggbkJSzmfZYJJset53R2zrdhYs3aQsWLFixZS
TcJ/wAxndE+5hoB+CZnWcgy/UQ9yzb7cJ/zGd0T7mGgH4JmdZyDL9RD3LR7SLYjrP7DFP7UM/CFmdTw
N5nuhF431uDK3abqGqZs/wCNq+xj+P4rPFaz+wxT+1DPwhZmnUQ5OL7oXeDgk49UXa7rAeta8Aq1fWw1d
8dfGPcsw+vA0t0jJvhxMkCft0Nm3UlaCkcePv4+w22JJq2UmbzLTII4NY9K2c4d/nwG1+I6hLl9kxl4IJkoxkum
hq48eTl5se5bA8s5AY3mWOGJPSsM4Lyiusx8WPw+EbkLyi0vaqyz87ZNyfr/ABd7yfBVpeYJgqI9YP2ezW0
H0ZX0f+EffbN8rezId/1ND3fHtEAwtVZcvGLf5aXBB9l2B5jjjx+C2LEsnJmR7+A+oRwZUJU3pvU/f5PPiC16
y/Sek3+WnY+t/EHe27NYauSyN+19Kydz0/4bXbmm+3kcBmXGOrucXn5dVo0tMjiCPqmWGT8OrueLuBzW
ohM5HJ9JvMcp9Dzr17bnYYePXjb2BydAG/gkzI9vTfX/AD8+a2cY/bB5C2N0On8Uffa4ZSSZih7Jly9nurj1/Jx
2nNBzt8Mcc4vBB9lx283wDr22oBdWPy4Y4IMoOU4zEo10nyefPjNGFyOTFBAZTzE+OZ61LyXw7fPktjeE
6YT7+NmvR1ftftH9W0/MbcEQ+kOS4I9Y5TDpGrz/ABjrtNl2zBB6TP8A0+Pc8fitYZZ3HZZ6dJkIhycWL5vl
TEuUa6SYOGuxfxD3LTpN+H4ZcZyc3jmRLmslk5crp87X1Jt7/KNlBxRSEcSflT9kfb11sblv9q9n/lsiZujlcGon
1UY1OliXRdSSidc6XkHnLR2QqK1aTjHZ7oZ5xwpdTasHSIp7YaokTatwTp/TtT0r1YfV3h1461WXdem4pb
mjeEiOO2mjedDMJnJoTZpmidX1Q8lFDGw4V4POcHsnksfbbUlbdXEFmf8Af+diw6KiMleW1I4qmVBUdGd
J800V0UTn6eOZ2ltMoS9o04TZRP4QKPXV1KpM+r8uCulO7s7w3R67gj3k6G1UT6dXlqfoKNT6qrf08vseQ
6lBhpZNH08bcLYPdROpxIZRJcGkFFM0Wq5522EcbS6+nVTJu15uoVTNT8Y7GPlEjEmJJOU8+UW3GkhN
3NIQ5u8GkCSZw8JH3ybbG1e9D53eGqTPn0e8bXRElEipibN4QILCXA7+ZEW33vx2R2qpuT78b7qJoNN6z
M986Y6alk1huL6GudWdiFTeZC5E8T23DHjC0tVS7futbDKn0pzwXmFtvF84mmjDcrKqP9uHC/urAk+FLzH
XbCqKz901lxTHCglr0MnQ5XNdIE3GqSFQmX2e/mkPPUHItt+sQvE3ftMpJgjuzllE9/gIPQwOFn6dp4JxAlzP
SIjKJ4zPS16Lm4/3yU2KPeE6XqpkvjNFPJvzMp+b+6uvaGmp/LxfDbXJ8XB74dPz0cC/d7ekebys6lKDf0C45
Gb+6ihtFPqXf8lsiJKhulMyYpKqa6ryE6MnNyp+X0QTR49JzMM8xNpJ1c0hs+W0iTv4X0Ge6E0hUV8uFVJl
5peVNR6gIKXj1GHZWd5imqGfJ2d7NJ4c+FrVl69FKg1VBUpjVSQcstQZzJ8+hsLQ6hOKJPKAPbB+rysq/u
X+6KLdP6dp93O/IlLjkuo1kPuClVNKqVISzS41UdYJ5mTdlJXurHuzWP1YV7Y9dWAqj7z4aL1p3ULc41K4
+9EetlBFVYnUCXHGnmm4sk1Q1OcdE3wJoVhJQTbhI9cDyGo6lCnrw+s9EK/XjRelChC8Wrgh1Luxv9KUD
9E7yhp0VLpK6JhAp+VveAOFeEitok32vJdXJJxQFP8AbVKOH0j2yVLbFbn7eAeFTmPXLc3L10EtwyWegq
DNIGHB09WTWujKnBs2lGzh3s0KdnuDzgaah21Skr9zUu1TvVMVblS2jCFd6pZmWnmDHxwEdzX5MK01i
ze4cQJH5r9q8tVdc8sOvW18k6xSd1suB1AZlRURPP3q7u5UuvILlJyksieUlAmlnDiS6Cm0SRGohFJNt+oSd2
q0rmCv714pp7kFUZwM298T0CZmE43RS+oBA+XmesTtDlSbkKZ53TyT57LXbuU7ujoffQfLMc8Bg/JmMip
DJXk6X6wpLDDXiZwpnmH0j1pN9853La/XcVRIY9/xyRlTOZoKe8q4JZAwT6hyCec4SCUK4+4fa/XxeEZ7
bBaTeFG2ommLLD7aVjF+eI7okwcJyJjMcBbM7s4CJjiTyjKI62rtJ3ROl7ppOc6Um5kZJ3gqoueUnl8ZEiThw
wOG/wC8eqzYa+K1OufrHCC9BeNrAvR55wTYdYHlNMGc1GRnBxUzMn/mPN47YopK7ICd6Oor/nGS5Oc
nn6sKhAwcm5eRJWFg0sI5TqsPrE2bw4+e2HKfOw+06Z1sUiGcSTlQCqe0spLm4T5yebVM8NlQwH2xzvn1
2uUsp7ysgpbAZxRmIA72uemh0nWzLsErJSAXIz+iRHnMcT9Wd2s98HEdu1aq+Zj+eSoBVQpe0s3xy8kusJZ
PhCaKf4DNpKf/AA+21a4XWCd3ugNx5h9cn5XSpbffj3T0vp8+SsLAk0dvJZsSXvdnerD2qbel8baNqhgul8EU
SAJkaVTdGLmj8uXqzx4LBnTCtyfT2aJ/H2HtspldhQ3EwUMzeZMJqg/74FcFRQpVdLpOhkc+VU1QWEvg2
rVGNpP/AHOoZvR6T7VJWoNLdtATGqshpoKIjXueGQM/h462XCQgKiBoU+rmR6ojW1q3hJKUvV0rA6jik
XkUiZ6gx7lE1YEqOQ6zsM4jlHRnZINH5i3FxplD6t+1RzAbafviWsT4CZByFs0cKOVkU5eX92WGGV0Ok
Kn+EacqxQdIe22h9L23SejBU6P0+UqaFq3sOtMdMyDo+aloO281yEkHgvEzjhXm87P+c58U7PFCmlnCnYa
K0OQ0P1n0pjqouIayvKxBHgOAtrcvgu0pSplfZIXJmibaZDoD90WO90kP8Dn9WvAG6RYDZA7qBnjOYPK
B7NfbZ3GjcxizmdPx066zlE2xu3ytRX4/nO0mMjqDnc9VGanoymjo+2cY6z6WNKxv6SI6cSTagrKCj1q7tl77p
91mnt3+nakWc5ZvvypFRCpcg8lhQIZ8Rkp4/wDJdvFDvYSH1X12UO2qrzda0q2eKN3AW9QllqslgL3DN8qo
507VgnKKl1xSUAzzrXnf0mhp3VeiW+nfuv10WFK14LlG3ylzD8nPJhmORNL5qXL+vyU8niGdGzfH4duOz
VZAvWhUFpDoSVnMiMiIyjLXPU8o1tqF5VNZUu7umCmgTkr5Q15QOeedkarw257uphlXQ57t7hOOpmTJu
mT9H1A0anvEmYJZ51K3jfYD0Ip2PWlPUdFuri66cSTpFUVTBidAcNHCcmZNLgfGXK6ukl0c11GVzU5rJa
OPZ2odcRHX13WLPBG2hH0tcTY8/wAisKEoZuj5fT5GcEyvUn9/fBhrskJunl0dKp8YP3k2NOLkCyw6UchV
pvy5XUEl4OTPCZR5JPH88R/tsn60rSvXfujFfTF9bSikbwD4zGOAEQIE6aTx6WsLqqKtSAxVDEcu+TB0jQ
gkdc/DKydDf4JTcscnKa4iGS6MoGj7sb1QTTy6fmo5oVe7IDRqgdIqJ4NHq3B3SnZul8bORrs94xyVaoPSuoU
6DSS2sNJPIOQwXlAPzwM/523Ds+nlE8k5/wD353bNU+iksEipYgjkEpDJp0owGUl50ePHDHYYqhs2tHlHq
79zRS8Nm2zh/cm0t4I91I4WdqaXTW87H44HJTSeodnKTfOFUcmbXs01Zkh6cKK2iffXq9X2haRWPttNBxa
QCY7oInxnh01+u2b5oRVMtrWpCVIM5EKJyHIjx0nQ87KQE6kGS8eRjLHI45nTQmGZWQ4/Fhj3O/ha6i9Q
JJqXJndcIJhfErNl5Ien/GAavJazDxGTJLFjk4n1TNmmJudlOn4dS8X1j39eHLa0pu/L7wyQjzkzMmhKnQTOk
Zf7UN9zX49XHTuVzC9O7pxnOPDx421xN3KTxP8AFiNJjPx9nW2fk98QHOlRxgTCX+mTfj7urjHkxwtXph
yTM3m/OF4yxjpskwXmfS/mPycuAZxcsYLmZxaAzJNJ5UxNzOD6MY7N1bPIPetR091Tk9PkwTJxiOMvnG
VJzJvT+URw2eezkhl5pycKuJPvJHO0tNAtIzESPo+HXPxtnIw5M3ijjmGs3kypXrnH3O74fgtbaxU2BNl7+TJ
mTpMvpU2YXm6vPj148YcVsRSqlIihv4I4zJYyYmgVzfNDQZbqXXmg5jzYbdY2lo1Qnm5neQbzOJuYZSP6
P1KGJr7R8lnm32URvklQ1mI48iIPsPnZPoavpH+KenXx9nW1+TK4TvSRwRzJMnJZLJy/Xw+QOPHk4reJlZ
IJxiOCTOmRxh0o0YmasjgHZWzHw8VsXSYkEtPkzsz384xNyUrKdPkayvj7u3vWpRyW1ZkwmWyMyCAD
WVm5vNyHXAcepf8AB3vfy7eK0wP0eUJHCM0zw6TOvXzyZ9BqVfKUVDh3D6tDHP2dbS1SH5Jc1eriyZB
Py04veldJmb/I3vZkw1B9t7bPAbr3sGSftT4xsy8WFIgF4+5IklwAZ0N5l3mZs0Q1zC5K51eyK4meSIc53o4/oY
osNY2eh3XvYMk/anxjbCilRlEYSNBnn45cOnG1xRpU0xgUDORE5aAcM/PrbaOxYsWTaTZL+/l2gnfvvjs1E
uafmPrqn3N1D/wWtuzru/l2gnfvvjs1EuafmPrqn3N1D/wWtuzjfH1fbZtzh6/stsnYsWLOWbt4meoi7llLH7eko+s
3f12lzdLKHC1wXdKLs1edBxHVZBhSfFN11uAUZpMdeZIbdQyjhUAUAwSlVVWduGICmtYsWLKM3SLz
VI6J0/ayY8ixw+7ke8CZeSfMmJiodSme0HIzUdoOt5FBJBFppb0IUVW+kp+ESp140uICGIWqRe8nTAvMoS
4Qqi9yTVp4VpOjO67YnMhUPNVZUGe8VdYcL9OKx07wPxUc6KO9J0cIupUVCQJCwPECalixZzedPb+Fl
EILw6CyZ1VXQSvN1Qq+/wBxU2Gn7JVzjXdLVPN0HJU4q71YwkuFZPgoEiLdREoIvTBEAqyvohHhBJTQ
ihy6/wCu9HK6t49TFErTwAhflbXeeNmnAhVRSiU9rPCozbWCho4cJrrcYBIiCGUOaW6IqaqilY4o4pgiOKS
Vix9tjedPb+FluXXebosrQuF3wV5PrQFKp1PLN05GhOcXRSqTVOk4s9qrrTSDx2BxLaJTxcQTakqqTMDrX
wjiFJCEQDf2/Ty+hRNrzlKBaqU6FQ+nyqQFVl8z2c/NO1UMsOmCu23Y5yhRGOdu1M6bKJ6Wn1V0mlqmh
+u6SqiKXECM1ixY3nT2/hZUZk3h7siA1qCsiYpuskYog+mBViW9DDRM5kvOlZXlg3VdCAojERPkjoEXCI
5/FCKSrcG0/RGoMBGnevu/J9PhSltjkyAkWJVkiVpO3yrzPNVTdBysTcqMyChxwuY+oKGYuLg/pF2b5SiSE
rA+k4AIQpkKXNize76+z8bG86e38LLIJF9m7+QqAdfSpAfcSqdvCkHsjqZtrruZs1sK9EWGw3q8iZMYRhiX
M+QFhoJKePXUEtY0vvYsRw0fu7VWpjT12V3Walp59ebj4p06EtFbkgqaxeCwL8R3e32wrG/aVEUYUkQVl
BRw61Cf58dT7FnLN2VeJ3tqbnKkVnf6rV10Em9UBpFyE2m5NkvISJxwHKII7PNuhvZkf4HnT3Csobb+j6iN
pVStFEyCujh7a21Quq1ip7RtIrVw/R43NNcjKZ0pntScVNz0pddzPeJVyJRVfNEQHNERPPkyZ9WBRGAFRJ
KKCWIxb3JzNULFixZUOrl6GnL8I1AFh1yqDSU6Yf7/AHYaLttkr35dic8KdNBIbyUaDP01OI6PPpJpviLywF
MSjcKskCO9DCCN7dEckksim641HZKyduzUfZMFVQIPJxHmhVBtvDhFU0SpMid4QRi80Imjpqs8G920Ak
n6YHGEAsmFYsWc3nT2/hZV2oF+5gaLOplNEIyZkvWolTjLjLOAHMlJKAz3evtIeFPBQkAILodalotWX0rS
cQqbUVTQb0IVhTiGK8Vi+ZdqWnkQlyYF9usRPrTVF0Kk5Pbq/OWnSgVIoi8G24HicHDHTag+HZweSSG
AKqUlEyA739DZHGxYsbzp7fwttheWrYz6wLFCF5qpUtvE2PTVHaSw1yZE1JIs8Ed4q5xJQSmeh160c1hSs
D6cMWlQwwHiDfxt1zu7EXI+Kuka4FziUXvPl63qDfnsh4ojiLkHfSV30fKpKSlHcFF0Hk88rlVFVUW5DglJI
DjokcAFFOxYsbzp7fwssOo3u6OKkmqCem1bWG8qudjUZbRB3z2vWXMJygxUx9FHCbSTbYXU2p50j1/Sl
BJ6IjmVRVVUT4rAqiPiFsW0qvjtloyKRueoD5qg/FukNJ3QjE2nlVQ7pap7jqG4iRVdzxzAoIAH27R5VFP0ip
DEIJRwEhGiwCGCFMqxY+2xvOnt/C23NKKgUfpffELVFTFhYl0UT3a+D6UoSEZULrZNrvBrOUkUS9Eh1
wz5OPOHg+Ih7j0vr1BaWvR1oY9aCFDOA6PwYJMBiL7TMNOWRNSS7bTibwNA00vOjgACye4Lk0vSx9
NGLFUE+O+wHew6n2LFm7LLNutV3mS+6hVlLVwkGyc2vVKa2KrWPsdzIbiJpCSw3HSs2hJQH4YuGq9C
ddZRwKoN3GFLSikW/hj1AHmdfDo0cnv8oWq2sIyo4Ka0naae8DDWrdoPS7Qc78V1YylHEZcTqwjo4k4koc
Xi5lIVRVz5H66IwClRI12LN7vr7Pxs5vOnt/CylTEvbppZmU6ZjorDUYsqlaS3hWErPkxKdC0LKezudQ9Ceo
wlQOConjyY1IjxCE+3sFRrJayKNjDvhEM8M2+tQpFnvYTr+dMqaYX2DNMuUWY74Vyo8Lco6UYq+8CZ
QgchTgWl90iEEKfVUFVM3pIFdaS44tGRpiIToWIG613U4Y8hBA32u4HHgY9Y6zoJxX6r5CPUnmAa062jf
UfTJa5l73jU1nn22boFdvrSjF6RoKohqqaYvCPJYZ6S1lbogvjg+dIpx4oU+eDSaWldWH7G76+z8bG86e38LO
g0+9lRZLTmqpH3C63U3y8q7EnlKCnWacFDpUo0hVc+e7xSTZ6LggdOuIiUAEoG3ECoq52AK4QgEIQ2ac
vLo7XIVvmI15qqlR3a9EJny2G6J6C8WrOa+Z1iOu9WayArHjvCEkRBkGwFVFQFLS/SnUhHiwxhFvm590N
oIzjzpRV4u+CzpZEpRNuJnliLWPLhJOR6TI9azaoIEXUKebROCqqVb+fipgli6SZ5J7SxaWG62ffXpRUVYIIl
N23VCopw46HuhZRntIqfkE28xF5nttwVQN56uJv5XWnHu3tFH07SisqJWfq4pAJCbqcsbzp7fws4ZqnflZMS
A4USm8me5gfFTqrGV6JeludKSUZkPtUbhwqvQtMIYW+51vMUlVBJFxYKrWVcFdGgh0kO+v8AXr7V38+
7cs35h9uNlPrm4KgGlKFrOma43gjOKjjxSHU5yhsnEnqLYfCg6VZJZzUxiTFRrJaORWcAAd7ZtrWqptZkepx
ZgUoOUrTZCfQKoFbl5QqI23S4884HulHRyiCk8GHU2sy0jpYOuKjpTvjbFNO90GYa4z0047Wq7JLwT6S0
XfjyJtIqgnkqc6K2ILCONNmshKPOrhgt6RXKhN5vpKgopmiktVOdeFaxHsy9/KxvOnt/Cziuot8RPXCdYIGbU
So6FJebPuwkWqkCvPE9PJLLREoTrGVNKxw6GenxQi2jldwqIY1AzMcRVhERHPirfdu+GXQc4OT1BuNst
XsxUU2qTWk657keKM46TvBIdToKGyUaaCK69NqySzmCOkktWbSUjp6vFhDCEFmxjiv2UiZr0VqevZsVY
Z70b7E6KDtbTgaSXIVWfT8m13g8HC6HCUJLilgRbpFp6PVRTtKaVVXI0tD6U0l1roaluh1FkNws1oLzSqug
ux4OSe0ZrXWG61yC621koqU4JgVVifDjFa0iQquyXAlEGWDpVASzh9XFJ62qYWI9/fwsbzp7fws4dZFVSd
VL+dJKmsF1i00RLZNP5bxWHysmetqO22IJSoKArOFzAmKDnPH9TfBwKIYqqqcBXERHEbSVY3ZTUxdJ
c5MpGUnpD3vPO923ZWoWPFpzhp7T/Sh3hCqKhIRE+iNVxH+EWim8oiljg5E8BEQwsm8YLemmSZ0EuPJ
zcOKfs5/PitDycEMUccEEvfzA6bMyXF8eOI7NtizdolixYsWLKSbhP+Yzuifcw0A/BMzrOQZfqIe5Zt9uE/5jO
6J9zDQD8EzOs5Bl+oh7lo9pFsRVm9hal9pmPisy5q/KLzN0Lr3CZjMYS7tV1ibvC8w1InzxCsl8vHsIMdWIC
OPLq2jZ6NWb2FqX2mY+KzJO8CuTkfdCqySYEkFHSl3W6yVlzpnrMswNWb5WaBtwwP7eLWVHbgFodd
KqR7CDIAGXORJ9h99XqZAdd3ZgaGdfHwtl6WoIkuYTzkmY1GslNziUPScNXVYDq+PntW0N4IkRzNiCP
MMzuqJU0xhjrznM+PHC1jM9aTXYcWDMkysRinlpCXNSzhTIIc5YOFOpTRQ31tD9sMe+PLa55csyczYmQ
naNMnComjSwnEBIyJOZmh6rKfujq71tQceA+WCnKNZz6CPv4C030UfRHs/rWy6Xck6TLJhPIZHqrJFcnx/
XXc7n4/cD0kzlHN5xyVlhlfRJuQkfXePw+O2Dlhvu1QmJSeQc8sn1rL5WZMzqQqzlA6azzNc7x7NzH2v4+L
Xa71hnziSPArLEBydJTzRf6VNT1VS6lOdS5oS7N7Lw7W/LlTjKY+M1/R/HOwmkCtZH8Ee/ri2w6LMLKkO
bEzm/OTCuWlTcrl/poSgB8nJyWrxM1JhHM1iNPklhldTHJc01l5xnHj6g6i/xnbWZruwmTOHERKR1AnATlF
86LqErMZE4v2YaNZod7CPf4T5+W2eEtzoigajMxxpWkphXNT6fMzYZ+j81+lAz7DMf55aPv3jmlKlCJkHh/
FslVI0leHBPWdfVxn22yFkzMyVBJLGeoJc3JTc4mmuyPdPvhy49zbhbHK9LdUyAyWTVUwQgyWSziYQEv
Pzgn9KlDfuHwW+t+ciSZ05SPr0iOAvKzogjJ6gbPfWelDfV3VvJo8eUhbxMfknKRxpRmWckl8CBXJqhWfPn
Z4V7KzQ7h1f3NvPxMN1ridS4r+AR0jXSy/Q/0PZ+Nq82yawXIloDK3MnGZmcdLMdUT53Uuvi7B28lqkuT
HEoJ59GLEDEnOCuSmqBeUV6SGvOzXFmR5OI9qdvXXMB47UcrUhvF0+TIXnUTjVS80xNNCTlpc+eTT
+zChTiHPtnXG1p1Aq0wCrZXF5HeBiNbT0FYNJifMNZxIJrGizmic7KEg6t6uKcXg5JrdfUqI+JWM08+JT08f
vyNk+gp+i3/GP32a2X4Hm21C8pG52AlE42xSd+N9rthnyyA9OT2GvEyei9EnQUs94RHiatpb31zwbKSXc3s5
Lld9Q4w6buou1KGXzEFPVKVORUlaVbiOoLJXTDTTFcod7N4OnlbgerDxpSwQV7IhPAxOS6gEyaqpZ4fT
6jJ5pUWZm3SGnuqzWr6+J/BxbVTquNdHfFI+CqasKGnqRrLoms0xLzoweJqCQ6Fg40yqSa+kusfB5PAOchq
62jboNY0h+mp2HYKXxKQct2YTqeMnKcvrtkJS2gIAkZ9OXjbMF6jdDL+FA3g56J1po+z0SclqmUS1SYguh
KkLyecDPSi+kuFGW+D7nQ1H2pUU7/AOMWTuUr+F7p0Gj5BqkkZtxrgGJM2Yntw1l9HnOo8NLOc8pJ+Y
2UFvHX3r6roo/S42+btKe5yDkp81zTXrQjqipPPL2eJZMn88LeAj1E+E49naer6O0XpVV6781kl3A07xU3TDn
dSbIY0BgqXNGjC5NyB/R/0oVKdsuTzwxtU3ZS0mB1qrprvaU38hSakOlemcBKYPrPHra4ZJLXdUEz0nSN
MxHH6rTJ5+XnGGmzlWOp0yCQsdXn08uslZ2WM+5ThQSP4ubi1XWHcqvQ4QMryln04vnAmjGPr086azw
5zcfd2Y235ue3fxeigsVgqQvGJzDZyyXbhBLmSik9KcjwWCodSq2ensNBppH9rFTSqqcIJGPbQLb1XsNz3gq
Y21B80ubDTZ69T+anoJuY124LcITs8NdSIL3SUUjo86fz02UT0lwN7SvXU5146zhja2RW3fQP+jLSwUmDv
cBEfJOkn2nXTkIbtSVv4QJTpM5HSIy+s2SapnVRzsdBJlkdYMJ+j6gt92oJeXN7DUCZrDOSn9453gId+21FP
6hSTl+AnUU5OmSZKxTQxNcYF5odVqBxr6H6r/dHNCni5LaJPRj1Com8JjYqo0lxnrZeaYzWWqFOoVIuH
UYGklW7XrRH9sE7nHG12sl6E2+eWHDGZmwHzBACpCWXm/S5Pq3qv+/gKBzZmNpC6Zl9tbjELLncABi
Gcvi9SCP0o5Zc3lOJU18uDywz7Z8cteEHht1d7cxAnfcrBUKcZLwEEedUCaBiXNy8icYWFQmjlPt36c24CHI
FtcqXq0ChW6q9S44N+mp5qoKznHrEj55F45mezb1DnXc2c1sZkXYfZ6GsHE0/88LsNGDRoxLkjlxMHM8z
Tu6jYKGvEAzy1oS1gy322ZapDGM+4O2kyXN49v8A1HDk18tpaKeCkrkHcMMKP0tzHenXMjThlmbRnAn
HOIkmcgnnHXpysIapGnNt5uGOOZAdXJpkgVMfR52eZ5neGHJnfx2qUuXJLl2q3gg35ZGlcI1iXq7YHOxCu
PFz+HuW3nBPKEE3VAmt+Vn5vKbDih4w73JafS1ototQPxzi8Z9YP9N+j5EuI5nmvJq2d20lIBOHE3MTAW
NMvDnpYUCpUBJj6R5eEfbGtqwXlmc5zyOTLmR5zn83OByEicoHA6kzvXqBOI4WVEuz1yuzUjZjwOLBat
ldbxVRGuZp8fWKXLxVj9CunCwaJirINJ1bMVNQB1OLterKCcmexU4vYqyXpIbJdp8yBUXpKHHHLjkmD
ReV1RKGfI/gmsDv7n+Y7ho9H6nN5LMprPTbyEaasZvKybXQaXoWlzBzsTNCenOEA9Xa9HeW1fXGUS73
RlCfWOPKY4TZxxjGnAFYRl82cuPHlPrtJVeXqWTl6TOZN3twXbHahSjBpkKCgvKiqReBdH1q7XdmmiPV
y4okfbD31G2xG5v0b6Llam9VdVRzEdIqPrITZWkM6AisOANMHGQzTfu3g7nZRQVv2qJoPvlbXVv3e6i1E
chCkpNVWD72mGs7WWG7NOtx8UfWEfqxWeb3SnpjnrH4K52oK6gzFNU0pmfWbZZbO7+y3DSpvkKSsB
NMTmG00swaVKgCQNESPzyFuEhReVjZ0PZU4j2v9qknMLU9617NJRMtNKAcXkqCAUSNIzk8tM+FhLB
WnClEj6U+HCNPAz67b7S3glKCipSUeSXIaPzfKmE83qnFs1OHDedmw2f4O5tvFZLkfkkvMyKUTmRlk8rk
pUpQzrPjhg5h2IUwHPSIZpswx72q2k7oeDqaaWtnT6wjn1VPN5qaLo+dBPk6YNZmk/4x6rUNgdaif7ZjjiJRq
BUBxJ2jZ0Bw4uZVPlGk+ZnfWcuSVB1q2ekfcJsponx21Ziix98PJ3eu8xeE5SIM9YmLRVUgT8liDpMz5SPC
c9OVt+VCrDGl79YnSczOE52aluysvOMD2WaKFCfZx7V4TmrG2utQK6Ml3ob5Ya8zC7taToSzCCqF3BgeS
p5c5rzs2U7YdnbVAOuqVmel8MdVtb5k52uxePqByM4fkEz5crKLy1DIdmZmTKZ2aw6t0ieKe12rEnqwtJuil6
xMOOGAZSxBOSyGVlKGizUgjOzzqw2l7erVzMdW36c2arWdK3d7Swp14qUI1JyMjMyeenKOtmF0dSpQW
2ko00E8vDhw85tro17mt2yWvED8aOqTs3P51o9UdqoeQ5xgmbzzRZtJ2HSGOaDipKerHVZQ9KVz5c4mpsc
cyAsXKmZpDJmhLyCaeT7LK5mPW8l9KJ6Sn8W3bbWxj0ycgk5PCdvOhNgCaoSpRjNQIz9H50T6/HM9HqI
iHVmidI6+oz+Fr2VUN5p8yccJmZhYtNlF5SWXJrOlpCl1L/17MeuHc5bWNXWNPuBsOoWgQAcXqGWfWf
DxiN6A8qN4lxcEaqjQzyNs6l6gKUsnAYkmciflgXzsvLNGp/U4GupDRspn3UWJ72v+HimVS8BosqW3kmX
OnGNss50gDmO3OyhIOPy21+NcOW+agVFhHlwEDhAua0wYlZfrfnRzHsLYe6k7X4c1qbMLqSgnlj5kojlY8
rkiEonN6okp4Z72XzatQbAswkUykhRUgTwxA8un22PRnx83/hV99ttCNaiyolwTtEnCxyZNkSjUw4bzGRJ5M
z8+XDELT64cjMFxgnSS5nPM3zUyTDLkZuzPCpQ2JG2oSSXXZu8nFoJc6AvKzrODmdZCcXOdWFOIcT2
Pwd22UYXc5C5gmTPppkt1KoGiqhLKdaZxcmV7KzQl9tlO7mfFavqlNtfm1A+GWfXPPpkfbnMp6dZ+Wkq
mOEese0++V2k08/nmRnHJkEEs0GVVMqOQk552JtD2t8Q8tqUsKCUlmJO/dqxJglyjBDKE5WXyPuvO+LW
Af55j3aJw4J6NnGTU4uTzebkTUvJdPUs8NddupPcOv2u+ALWCqLE5wZEzJSs/kzJRjNC5iVkDxPAqPVRsD
3W/MfgHXs2REV9UpQQ6BGWnLLgfI58Z1tZC72ggL3enCM/Hyzj2WzOYfxAsjS4Cx/PIyxAvlZZyb1dO+u
uwf8wwwDbtAbSk+pDJnZtMnSRnHDipkukesSTHUfVWPPq16h7+Ntey7fQeDaxJjXt+TKGi80/k/X83OFsc1J
56e72HxWso8522nJZZHkrCfOkqh/OpSoTzWRPklzhXsXapCS8O0mQ5LPpWlWi3OHzDxj9Lrr99seiNDVA
A55H8TbaOSpJRu8fchLEjmemQvIPA3NMb0MhOD5jm9MAmhxIhnmsfVBrH1I6ohGz2u697Bkn7U+O3P3o
1UMo474ly5vSDIzokutr4mlsl2Po4ndMvHk+pdWzE2G3jw48At0CLr3sGSftT4xteUKVGmBWTiiPAk6jP1ffal
rEJafKEgRJ0y0SDpJ5+4i20dixYtLtGsl/fy7QTv33x2aiXNPzH11T7m6h/4LW3Z13fy7QTv33x2aiXNPzH11T7
m6h/4LW3Zxvj6vts25w9f2W2TsWLFnLN2LFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixY
sWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFi3qXMycyCPD1ubt5dWHexw+XjsWLY4P1gpEllV4+p1UpuQJt
NaLtx0HDj8a8iQ23AcE5miC4TefdZFxRzQ31vUeuvUZ/VaciqhTGWYME46kMCScT2uXe58nNeTXkHSbP
OFc8KOk2UA91C1cx2ODtV1ZZPc9ua8ETbOIKVWbM5yefZ5VkKPAM0RnprXZ9RqkVIKcN1ZsPhtOB6P
gFypqsPRA0m11YUpHIdaOuSpa9Cdw8+nvKN7dGaW5FiUQUD8lQflK2u6lVXqOs0RaFCHCvPdW04m8J2
OoNVplHANP+teinWcPrHCzral2LFs41sUKH10pmqUcUq8stvEqsNwuqSjDbqE19OOSn6OqaYdnB4dOJqgd
ariQ264W+rKCdr0Vp7Zo22uRO7vcVWHo2zKDV1LPozwZpenyXTuC8i6HHIe3Bt+Nt4U9NNNWO1GUXA
SPUqXG8bT2mnsz34P2prY3Mlkp8qcLwfhx2mS9NF9mtcuTRlRDQ0F4LD8rA/Cj8NlOFSkoPTgYeqwbT0lP
eamqKvWjSywrKiwpWkCe5xOEurUKVY66p5aKh7XZ7XKl0+ny8ekOQuw6jdEhvGlYo56qOTPT2nCnXZP
UdKJSVr4HpLY0al6LRiP0D7fusWzk7KT3HphE4gvlYp/OkvxyOhPNcKa0qmlXU8CbDSKJvdL0sdfAKC06k
5qlElnuxP0lpVKVeu6x14DStoJhn3BjBNsOrhDRcmlp7yMTWusJdWiqGhznQTS2HnbXKG0V0pyetEcwadP
VBWp/10Sus6CsaJHXhYtL7gM6m5dnJ5mtam8yLXrEYrvNicDJTZB86+XJR14UtqFEUNklAQJEnmtuEm7c
FEFNTSlNGxWFRUiUdMWtL8jhPqFJ2lSVyVjSzaPTthPhms04l0+XsvKWH3wDJnHQ4Qc9RnIoHdHIbI0ek
t9uqbXSkpVWNLo+i9G6KsuxZQYu16e1AWgfhPQ7nU1BpOij/AAoSlnPiM5rrC989jX6iPaOz7hUk6PVvbV
KVSZ9Iw220Spm37njwbLmcMFJX5Tejhhmp7IUHxVR7mmdR1eSKVqiPStplShToqKWZOpu8B0kGm8FFs
Jbq+dsVdHVtMWz3dbuzrd29cqQfMVXWHygvhyLC8jMvMFRKbjVMLD9eD8VlTNDrrcifpxR4WcH1ZQbq
W10pVSkch1pFY0qq2xun3CWS26VoLVZ59noNS0aqBeqqpVA5TRLXJD8cCM6X4sJJWoTTOrnzzoacRe6s
n6nMl9hp6vxWLFq2oUbuGFlg+WWxpHptvtJHPrxdwVVz5Vk0/JtdyI5Q07NNOoVA61XE1amuEVZQcXW
p1JTkIK6xpTFKG1OJ0H3Po4oUxyI0vWD8uasOin0oxWRUVZ73E2vI5xWVDnz8aQqcR05T1vB88XChKSu
B5BI9rRtr0obk+3oibhII9ZlSCSsUlR6SkOEDT0qKOno9L2exOGJQoSdSan8KvnTN9cP1KuQ+0Pa1KVbZLZ
u57mWivNtYnVaS3VJJ0+qxTl2p7hp8qT5C8n1geTweDhNdRVG69AncNzafhUTh5pXM9L6V0xotVSyxbb27
206bsmmJNEpW8+H7SMOh8OPhZwoTHjpJwPB0HHI4euyKGj+tx42Cfo5Ox0Vmfdtmy2BLtdEzl32mMmm
5x8qD+gLrywskFAyl6KIoKesZnmrXbxQ6uORQ0GnZp1p4ROdUVcTh/rsKPotKtnuxYsWLFixYspJuE/5jO6J
9zDQD8EzOs5Bl+oh7lm324T/mM7on3MNAPwTM6zkGX6iHuWj2kWxFWb2FqX2mY+KzF69i03y6N0Lq3
wVnTJKUl3Z7uRpx5MpCen49Fm96cSTWa+qHq4ob1RACmGeYw64ogB9DWb2Gqv2qY+CGzG+9atwpd+6
uxCTLGcorN2a7FmMjqne5YlW296cBTNGgDMCRNNIjFvhURwEBhwDEBxg3ist0b5TMwFa9QNfX75Wm
3Y3vK5tuYxjWJgQOGU5eFrBZD0eBcuQkn3JkVtYVFA0l6Q61GDmhymZm1TNCREe13VeiU9RDrrrtcLCv
IHUdcSk2chl4CxObmBqYnlc+IyU86aN6Wzs2dPJvVwYm+t6cHWpVA/a5CYU9ciwmnHPJztwpZDQJRPLj1
q0gTNYJKorK3W0cxTs0NqHvSrZ4HPaQIF227HGgrBBzk1Lq9HNaLLlTSXIUlA4lnOpVfPsfdZRQxUR66p
XWi2mqrGFZONKEfXA44fH1W2v0Pr7P/PbK8FdG801EsjmSBxSJrE1QmlXIgFc+kdeFTqQp1ae1dQk8NIJ3
arPD+h7ZOnVGLKJyaQVY3BJLFz7fQdOKBoqldUHCpw4bzTMjykJ3SPUmlseLrRpYbY3Lt+mkpP4GJpNc
QY0uaYXjSeoIOW6oJZ5mioVN9sSXXw2b0SoD2qzzVpS0gos0sluBnu05AcVXUXNKCMjNdQXkufInLGd
HDnu5N00eTc760qGweLZaBvmFHvJw6R3sXiTpnM55ZRYTQx85P8Xwnprxi1h1QrApIawtpU9BOJSlLS9P
ZxlcvpIgjpZw4kr/AFF2F+56jz7dVtZmfWl2rCpBGhnDGWjm5WbLJzTWQklwK4G/7+UeJQ8tt4czp04HJOa
U6Mw5HcsJZcqfUFAhkM9IHDRzqrq36R0HpYUn31Suu/WvSSXbWxSaLJGoxBEaQhA25h9YRnRoMiakZF
PR+rDfVeOkOt2aaP0h8Vr2ivGiS0G3WEzxVjzzI4YTp46TztGVd7qnZiBzjhpIE+PS1NVKyOeSXnEFKcSIQF
9HDJUMrkJGb4dSZoV9w+DXagp9XltPlmT5BwmDh+ZnAylAJRqf/epTVj1x58ObXbLsVJyDglzlveNtNOKE
0uqOhPWF411GnnFTtA3g2HSOY5n1v99e/bVGoVN0pPekZBEW8wTS7oWMrm03PpBNr5qTOFCpTMserk
4jngf34QSOW1lT1V3vqgNtp6kA8AeQmY6e02aVR1ITIUSeUe8cfYNbXYbqhOME4y0CxNFSCVkjXVWXz
PPDWo15+1RMO7bHcl3Kck1OMxnCxzKTVDOpcybkJEkc16rNE8Nne47WG9FhKJtVtyW2pF/XcqaQJqfkJ
8kvnXUhpWVtagePKOaG1D9ycbRmeTPyybbgOIKoZjOGs6mnJaWayGcHDXVZpWN/SRBuEc01CmYaVO
Wsw7TNtb0pbGcgQCOEGZOeWYz9ptH9FHJyeWI6+U+yybNVCc4tVRSLH8pOkmHkjzc4CVkM8T+o+qin
xePbZVac23mYlk0elZMw7Vt8PxPS2uTRz5WfPnLBwqTJt1LzTP8AqLq82UT1bSPWrSuYdduTW+8xS1VX
L0NAWrAQUCylUw01zU0wcRjWQnOBYeWeK+aFNq0QTupE/k0Vy7Lbht+n5ZJS82e1OlBbSuFDwa9Sxc
DNfi5d6OOc4VJnOhzUJw0xIqVQLvq5wVOFHhSe8g3Ux0NVquomf0wkaH0oCW7VVzb7dCtk4j6PvyArT45
LOGY4ROLmYA42QqkcOPFKQ3xgmcx4R/ZbKdREC5tTRLJot7+iO6+XZ3mXSkeUekGFop0I+HBRLJk3C
vN0SWKcSIKS2UNuECCbtzwbJVV8mXVFQvJIUHrHXypZxQNdSo9SJWYyEcv9NmjXUHVo7PBzDZVN
51wr3Rmm+LVv1V4aTHRppeVKpXesWaX34Lui+YJ9iNdvXj6L8JNCriiR7Ut+qrGYaqqpXafDWFte6J3V6n
XmCbtr+/Eqm5YysJZhxoLXb6WaZyWvNfqxHNqmaEuwj2fCUUUlvqKn11wIWhoqqa71IqKh+obaQPn1ZW
HchpKQAMuv3v0iHHd42ylSwjVUETprrAMnieRtbFFXi36Sl6RIjDWzhBEWCqcVcaGodXKqxnhrTCsqGyn
XJPAXEeJhoniBK79lRKd3oIEiWpJSxJMk0eYeA0qKLflPIieWDCwGmNKGyhE8m56udadH6QDrVoonojX7
aakItzuBNdLPdbzJzUkmYP5gyC8uaVz6c12eVJgbXnDoXDHSK4b4HpKenDopV7brGjEfRaVbc85SHhtopB
OGZm8mLWSITEubpVxzk9HzzrErFMeoj6d2vzBRTP3HVeuVtVvm9aJe6cQQpC8y6F/I0iRGfQzyytcUVzFS
cSwcRzzTwkRnOeUxlrHW1mXhKTt6uCIjoiklKi23lhZzVG4UFSphVkq6yVHg66c1w0hoNRI9b0lPTcOw/flN
66J9Je523b1qJ2yVJ7PBmH2nKMZ0CO8kE+hnDJPPO1OmiKlnvao37ZDqOBy42V6rM32Y335Sg+51U41Zb
aNFyq8jmFkqkzzigTQSZzqQpn2kDodV7NGfTh724trSYas4vWxyLZMmjttB4Rp+YNMwg59lk8kzVh4JOl1Y
6e4PnVzMPngBP66/txgsKWikqHQ37VppsTdSpLYgYzmZy4TpoNdPCz710paUDhxjiIgT6py9WYI420fb+5i0
Wdg5YhXuqiJAXS8/0g4WuzcxJqGiyZzQJsoGjXARXOq8dH6h1EOu1ssMfch6DpifOedUau1NUkRQK9ZjBe
Ugs4ipGDhXPChoobAipKGYdip4p/Lq1Cm2VCu9r7Slzny/ICZhAlnCieVPrDoPpc+Q/DCvnmaKitnpFNTyR5
xHjZtPVverE9ajlaiEEOmdRT7knJZZSTz5ggzWmTSyrqPZwj55naolJJIVLq7PjZvRKgopuiuz1ezT+0t+uOhtm
oKhIlQTwy4ernlaS3ddOkguAJjQR4fXFtTidyu5Iw0X8rqiZN1OVUXk9LRlGpEpeeWeFzmZk9PFOE57g+Ojs
TahgCZorjwS7JEbpBTvgvVdgZFht+nWcUlR8qltNBS243FjMnQ5M0XihRFHR+fKJHNNLc5PuiKwEuqAK
Wij9MYlAzAXmp58qnrh8rIPTjBNUJk3CqGtNHlINBqJ5vGw5NR8eKyd26QVVb14CfSQ+iEDpBSR0aoCCf
WJhXIJSlnioTOFDST9YJ2aG+PALX2zNReTl7Nt1K1PNuRmXSmDl+iePh1tBvClabYcLaAC3GeRxaDPSNP
qE2SfYaXNOPRBJxxzJ0kwfLyZubzduv4NXmIWUqmGGe01xKR1im9JzK0X6q0HUC7vmLxOJ+a9VmifDS
qjbT6gkdvXBlvnSvHom2m13ttwE6hoOfjInSUuaoHzRgujGnURk9hk86NpJLritEeq+uyenbUm2dagOgsYXltP
SlhPMthtoyga4Ht9erIeapNQOFcz6kZFQWqpuBl8gaO61W3i8Ct2p3YGIAc9Ig6Rpr49eFIFkpCsOZIEe455eO
VlEblNP3DXxcqfVRNMkzLepOQLU5poy1Q26JE9BMPDqx2Gm8rVBXHLUAkx01DzRP4H8JnQlJSqc0RZ
Wh6M9SpqjE29GsGFVn5Iw49IS1lLSlySoEyvUhU2UOhgSI57mn7VaUJoNtLbirLoyxaDFia881BsPDQJhZW
ZkxY0VPkrCwa+fcqUDtedQk48Oj0nRyZpXqM/r123wPOBt1MRTkkg52mqyTDSMIJBvqB8rPdS8387E4rGk
lJDRuehmPXDSCd110r4bcdv28XnLyqUtlwtyQkLBQE5gfpDTnGcZcLbTdtCQwErQNMictQPPj4+22GXE3a
bzVQ4gnCBeTHwXLrzoUCBAqenyRJGiawUS29t92aPVlD317ltOXY+nbT94HCaaiIcmSYIaGXpiMllT084X
0DwkKFShM72aeUTxQ2npOkcdFaHEMbZUUagGUl9OQ+WQTE4+sLJZGlJ5xLK5fQ5wr1WaN579PB1IoC
PbXRWYJHLamrDsja5idLWELeFlQ0XNM1YOECmXWD5zswr7W57o491wSftzbqtmhqXWA2halLDg/Mlz
Dh8VRnHgLS13cjQwD1GfhrMROtqU0y85PTCcDnYCegr7ga5hUS5ihjnybniocOJJo2UO9bzq4o6xSfbX2326
rY0cFUngqVCTWw2zigl8HzShNNaQKmlUjPMEypM5+6B48okTZtQ/bXntm9Sls88jnyCIuOCStrhBYPqigcP
5cj14NZ4rYgdI9REU49miek8eJTZrG1traempaOtvNBVVWCCYlFys2YcIZc91nE4jlF439YKPUmiVBR67JX
V/KFpLVchb7alBQSvgpWGNIGkevIjIEcLR/ycvDiwDwg8ucj+zPS11TLxDPJyziIsHDEaknyckMw5nRdVkl1
gr1H9vcWiVDBV+K2BFJ6aHlgsSXmcjbZjOSwJ6oVHSsnNMzJ51/nZvUne7OLRtsXOVY4WTE1wkCCwcI
HCuanzihNNSD0lPzTMw60nQTFDsEob0TpHHBKzDDG2vENWJ5o0tmSzeOE88WdFkD6xnU+Rq1q3UmY
7E4jmmltG469mONrOnp8SSpElU5AOkngOWYy6z7LRVMISMgs//pgWUIl1IgMIyOcmk5k4mYmmCpVYL
gVAjJ7MzQqUx7B6hx7YclvBPQM3No02AvJP50Xmmi6hKGRl5GdZmbK/Xv03z8ttXC9Rl7QKkgkyxwgjl1
7KzVAxO7Wp5Mqc0svG+2SgSFO9qU9P666VG2vipU5bVpZODOZc6cXmo8qVk/WCZc4aWAzo4bO4KG
YpxEoU1ceeH/e6zzNGtTfyyDrG8niNOHqj12jLZYR+xqJP6Ee+vvwUv05J0oXJzo0dPgLmjJnLlzRWfIkp5Mr
mfYnJ2IGrC1sOlcjJyzCxAW0rGsEM1lKCeaKziJLqrMzQGyhL6xKcn05xWS7cTud0lyKSTpIwpHDE1PlJcy
XNy8j3YbVTeZdm9Q5rj7aqqrxcVsrpawkt9UIGVh56SXiecHzUxLlKkiRo8n7rN9r8+2dbx7ah+6VnHaUtthXp
BcemAzgj/ixGIngPri2WG0BzApuP0icuB0jjGk+s22QWDiCc0OdJny+RTwMaPOZU1PPKXVXVZrNMx7BT
vD1byWxWsLCw2zy8stg+oHDKgaMGkE4l9PSpChmuZ9lnf7718hwfe21eLvhmO5PnHy0Zg+1SZXKo0aWlZ
gqzlDqImbztW629XKOrn6sC2BJC43oUU4cPu0mVII6pn5VPMdPzMx2Zos2UO+0Ynut49cw+nrRGVOrXJSt
RnTCRkI4kn3HC1gaYJRgJRwMyJz6eBiNPVa1Xo6j7mmLBkypHJxouoZgQLpZoes5jDPM6dhvMdijydzYFs
LLb4UkM5Gc3hc5k83lAcL/QTGi8zNlRxw6h7L8FrzmVkTW2rOecsTkd0z3Q6BNGiSeVK6D0f2YUNe9/0ob
9rNvXcVfitYao7GAuKCxHJIKE4spqnVSdnRuelSS+a+1PVybxh2wBT+nLbLTrWj5dOB/B4ZeEaceIztWPU6
VfIcQeYy6HLPr4Z+q2x1yB3TDl+a5u1YxA9LCotQHIVU1EqWkKsoBu1XgyWigD3DsHWIbCGvHUPSzuv
ewZJ+1PjG3Nfuaqia4L+d0A+QJim6Pf7vSwTwHLF5JcndYvA+qN/ojvUghhtx3sX6EbdKC697Bkn7U+MbWj
SwpBKU4QOEznxzgcbaleicFZhmciZiNUjqbbR2LFiz1oFkv7+XaCd+++OzUS5p+Y+uqfc3UP/Ba27Ou7+XaC
d+++OzUS5p+Y+uqfc3UP/Ba27ON8fV9tm3OHr+y2ydsi0kpo4Kx1KZtMmzB14d6zIIZxkhMSE1P7NVl00A
AIiSbqIUNqGAYiOZ4AGIhbHVrzp2/HDS9+NOorWM5u4WevJ6yQ1dInZnqOJZv6xUSOdp6th7VHAs5Zu2
xD4u1tdm07q9VSCpR9SZ7Pqh0IKTmJjdKyJ1WXQjh89ioHXsNDNVuqBRVwUE4FMFUEdQERAQCGK9a
bXHlepb2o420t4GCjfqBQ5v1me7vnpBPIsmJyqau3UlrFSmfhpo8oLKUUJJQCppce8BQEIR0aADjV43nonkz
KzU+M03QyLRqg+y9Tm6mF15UnjSZ7hmXCBUagARADpFwn88FWT8EvDTKjvcIYhxy0l34o0tPuqtwmz1
Mm1aDymuaf5eQeSxXKjq7QSlck3ihQ3jgTQm8KqqqKSnqAwgKqcABxFNxEsW1oT7u9aXAjnHO2adONda
EhfV0Aq5C8pLIkVMwjrvBw2aKFDp7SAktOAVIKygA6KSlU32222r3zJl5WFcjbcVHXRpsull1ian50g9JTzZ
rMypk2b05o8lpE8Ap6SndtVXWCQGrVNvSrdN6gUwRW25GO9JlQmQgvhpsNcTHalpTH0O8H2cd5RUdaT
mQOA4uJ2lTSfo5NUtFKo5iO0dWUIr0dO1ty1CmO6nz2MM55rF3h4k5LZcKCmOlMeF3xAR0cnnZo4TUC
B1CcURMyI4RAqpm9IBiA4RAWXhH0x7PvtgCTd3rqYa8D2k0sdcTVmqphBBYzUrjJWCa9wPOFTZTPtIEt
GukNAK2kUzRSUqhq2agnd7rkoGCxMnS51mTig7XAyCpeWWK9OdDPKnDbsSgET3/J3NDelVDtV1Gf67
W2OeV+pxuRMaSckNgu1pnDd7uip5mQVQjx5xt931aKVT4HNJwHSWn0REECxZPVxAIRVlQoQVh1AGO
Ql/dByLkWCJ87Tc+XSW/UCp7jQWeTjQQbqm0X0xDjbKsV8FTuo8SUXUaVHhUEAhDSellBIRxHUEJZFt
DlSk9R0KoROlCqzVglUdQNI5Ag0Jui9KnFByFM8SSxXE9o/riRNlPbPVgNq236BVpdExKgb1N3ApRrkp4G
kvJzUqQXOF6bqhNtPc0Js6eTeoW6uGyieraR91hbJS3eMTlm9Gw7w8bSMEk1qH6Xnz7UTgSiU+aLEa6OjG
yyQBLrcSIqB5J60p4gIJaXmHFgFtmkO93QRpN1qnG8g1YjPo8u8QzTTXWOAaouyUevC8jPw28s7OofQ/PE
U5dJm2+kt9RTFQMNSwkKmuxYtpnMux3gZZRyHzVKHQQJs5UMIzjMKE1BShTVAolk1gCvVq51b1jViih
1u0p1qODyWqpi6PeWKqqejmaOOiSpKJAwslSwmmtkNHkzJMobVDRvTgJ5Ejnxson6QUVPrrnnWfm2AqH
fGp9UhgVUZKkxH+3gfjyUXamT0c9Tldk4nKctpnkyzgOOhrKR9EADzeicCwFPAbGi89BIRooUeEd9Y/zTT
AXE/ge9mG9JjGWLvFF6LOOY015BSnXwgom6DjkKOhvGzpFST9BqJ43o/R6j4tVixbCUq7xXSchOJyyqW
OcUVomV8i5zIS0uTOSDzP1ussaSjh7T4g3sQFWFNTdYDjstWaN0jbD3bNSKm1Fdiy0KXUnlNeUvGWsjF
HG8V1YeCnmjeQW8UPHk0hnw5oaPqygoYilCOzDEbbVKt/NuOFt1IJrdOHJEtPNUq+bT09OVGvIbklPqQg
o7bSiqu4hQxf5M63iDeKArAzFJri6lU4oCr6USMBDViitV2cz2fVGlFUUFyOKmlVyjXmqh1ln0tKeLbc7QVD
hxvLyTpojo84HVRogrpyhyBjsCxYtMKF3xXdiwumbvJlUrRT1HIN9QPufMEpnHm2fciWBwWw7Ci2eTE8X
SmiUNYi3VJUStnHsxooUrqMlEVhSUWcrlCCA02g+lgxMEoMhOaL7MiTZTnNdX6yThPQxJ6VCGsN6PE
A22xbd5ihbVa9VKcNullQGqw35KZBUsYR1Rhup1HODiEsI6qvOzogIbjbxJceWlhD5zUtMFKAmGh4kvAd9
9X77B1Up6qsBLbignFpdKqEMlpHDBBmz56M76QL6QsKrnVlXMeEC0iOEEkmCS31FTVEtKzPtSIqYiJ78
Pfyys5u+vs/G2IKK3bHXXVlPRcZMZo45mw9actQihSiEM9HmEH0bVgVXM41YYt+iorPIJZ1RVN7DFBhL
j38cMQwQxwJ13NzvR7PlvXdCbgrk2GGfT0ZUeieQQEOQbWDmeB1pKHVzq1DUTxU3olR9tRJ6X5rZBa1
9eqLfT6nLZlSOnKsvt7UfdBZ3kyqCiNzQ9N87Jm2w4W+jEU0TpFwoZrR+j05MHaOOvXavol6CjzEXRVab0
leCCScFdqdVneKGoOFBnpCPIpyWNnCTPp+UIkoYyRI8tqqqfFQX5kAJaUdIpOEI73eN7zp7fwsbvr7PxtgG
RdvrpPSm4syqZOCNPd54gmNiaJpAkTl0+rmzhMqWKlRXQUA0geKGx7WasztYz8py/aXrMlvVBaqo0lgwnl
1QqTVM26sTzho4TzsobJHlJPOkM+KGwAU5T+k7btFr5LAi+Z/UjjKqDpmhi0jqspPLzqcihruZqTiOGzQKx5
DF/kj2YuA2n6PBypTUESmOiMREbajVMrA7aoOgg5FuJLJyW31KyEJDQUJDQ2qjaeOLJMqUbyKR0fn2fG
9IK6h7aqvds5Y3fX2fjbFEM+TF6iZBH8Xh5cbe7Z7qBecrTVBsmWe9nOlqreOmk80aJlGGw0OfOMI5rPCnX
ZFaqaoYZ+GA4qfftgSxZuxYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYt4mTJcv00
cUuCD+6Y7dfnzc9vmUgjijggmS445eOVl978fFq18w2LFolixYsWLKSbhP+Yzuifcw0A/BMzrOQZfqIe5Zt9u
E/5jO6J9zDQD8EzOs5Bl+oh7lo9pFsRVm9hqr9qmPghsxIvgS4DG6IVMJSTZ8gpnLut2qWVNFywzycov0Y7
2IKxg4GOyEkAqMI70MRKxhiOGEL7is/sMU/tQz8IWYr3tRlF90RqkpnJmJAhdnu5TTZaYZNFwmzgrHexEi
OakiWkD2jxKxBhhooMMVkR3wAFZe6kou+oUSJCMh0xI9uYyta3GneXnTGYkRz0A99LYBcDXMy1Asqn
1twQE5jjzormc3RU+cYHAmBVWV8x0ci9QiUDhAo6UxSjh8dtsuriWtorfQUlYjmQLxkqXWSsiWs5CQjl22l
5mUzs2dPKaf2CT4QdbutQ52Q60jstLHHI2HihnEqMy4IOm5/ky801JkTlgmV4SZrneY9W9Xe2Cj7Vd20snui
B3qCM+ZzeUIY5ZUuVSy8zNZ8871KUOZ0OZaSUMxTjxQpolPxH6f7V20D0pwolSElUaQOgiI9Z526LuU+
8/fbMDdVlJPmTny4ZJiNWdCLmq9LTypqeeJl81Jk8ChvPuspHqRWDSGk+1XJalQ1WR+EGWRD6hGmrBo
vNNTDCWVz9qo6x9KJOZHtIHVxRzsp3MLUo4oPCqEElqqqpkVWWfMH9DqHWoipI5PsPS2ZaSz7svR/tW
ldn8dq2z28QS10m5IFXM5DfKlzU3RaMUn54ocS9mhHACRHE31pD2q/bRYTUtVS4O8ZbSC+qCSBHWch
PPn10sboYsMCPpQI8fc9bXOlqC3w4krznJkoFVGIFzU0uZRtBnzhg4aJttplc0JHva722T+1SqlEyNrVezscmkD
M5KXm+hFjCW35M1QLnysieTL5rplWKm89Q1LPQ6rNp/zu6U0r1BgrANsxsNvs+n7Nk1Frk+VhER1ya4D8
ptJZBLkOqpCejmuq9E5kRUlFFQ0/OyierVAxVOuufpCPpRY0oq2wDUS9YzFYu4m80ruVH3DJLylghNLrp9
+P88sJ+lMzzo24dONvQupWNqCto7j968LS6Vhbz2I4sHKIGmXLOCD4e1px0NpwwCdMUgGZ1iD9fG1sLz
4IJZxcTTJ9PM6QRjC9KUYM6zGcj6LOLCSDecOYqWZHlHmUx7M7U9bUu0RhpcahLkxxokssSeCy10sgZ
LluEa6c61nOFi+bE7o3q5RIikp+kNGJSUlZnpjHS+i7XI30m6o8zBaBVSkOjNSwK8DUHN3QqLl3oVDNUc
mkpmaOc8pOCmJ7PszT+EGlFRqpSqc68KyXpLSqXAa7sVW6oLDPUm85IHW33aoNdeY8sj88aafJmuuzXE
p1tTyX7U8XtxpbQ9nqgLpmwadBVJ+VOGDOunU6HkJsulQh1yHVBHSAoerT6jwy1FsnP5vslktsypM9h6eq
EcAxwSUNAlTyV1YazMNLFDursHvaJJjofSlsVt5Ldph0aEW1JHJqrfRixBUVG+sleuVQFjMzoNdJKEiOjyR
Fu9ViraN9tsw60dbbSCw+JxeXJMqxkwtryWfTz82k6HNSzx5SUCZU4cKFXDwZI6QJdQ54odcRS0pKzMhjr
66jaVJTCIqGFyB1IMuS7lhVLEFRvJa1pVcRzBz6aNKxLHQpHMSntdilWaQ5WmmdDjqlKRmgR8vhrOWvI
mLL9Gpd/iCQoctBllrpJ00nPja4byFJyb8vK3Nz5o+YnMNno1SEZUVGesddUZQ/5JpZs2e7CPOI9olPVvbXq
w/sxthOpFOZLVeFWj5OdL0w8CrfnMyY2z688XizqcaBJ53mhRlnnJ1DnxQ2n6QTqQaJ0r24qF7VWuqr1VoE
9wEEQhOWd+TdGgT8wDSXoo4nk1Q4cSTZQoSPaQO9XalbR3tV+3Gu1SfiOsVQp+mojYnHD6C35SejrLL
R3aqIchYL50cJpJs3SZaPUlZ53Rw538+FVamqbVavUCQjtNUWMLWdAt9tVAlZUlJY3BnPV0O4oMEGISE
+ueFoV4JaQioKECITl48Pvi2jCu8pdUKwUEoqWRzCkgt+bkVlh/PQRVZLfbeeLCswtLLTVbdQCTHUdE6Q
VqPvMXQ1Wqq5+r03VktHUhSktZVErgZaZWOBYUkZnoigaMTW4Yb5ArPXNIHDQHNFlDZINIZi4j2aN/t
ZorqPrPpSzbNYUJ1I7whpeRCGfyWG6DEoq33Al6DPZuTKiTVkF2N4ke6yrqd1WnuxPTh7akz4I+2yxLLSyb
sb7eqivPkw6mSLcTzXClP0EHXAmV67cHih08m6FPJ2Gj/niBLw6v5bXG092tbmhU4FqpUfnFBUSSRqBMS
Zyg8eFo1yPECpbaDYenuoKflaaZ8NNDw0spMhGoKtHIzNN55MgQp/KMKmemc60VnBIrnhMqb00RUtaiu
G9Hinp2lP2n0prthk5UwzQ8uckuGTllBPNKBVUcjfWSs+ejuDNlhYKGnDnukk/Ps+NlE/g/ovSulVghrth9nXp
Kb0vkwMlkmXAQaTkIFj59Pcua8P5KgcNHM0NJKsikU3Mj/alwJOjkz92NKaS0VbD74qIZdRxUkppxppRY4
s6UFCWEYqqyJKwTKkzhTrsi9cTp5RzvDg+oqfWrPNE60ftppbF1ulx1DrJNI4e4omcAyjofuPjbYS82kYwoA
gfIA6DQjlnw14W3AJvgzXTRWWPzFJBa6ysZXR8oouKubiBNHKGs7OkdHkiKiRNm1BW0d7VEz+h8dJaV
tORznytSThyopBnkI9Ml09pLCovDIQyaejmiaPnXURHrKGg87T9HqI6VVVXSCR+6mkijVjgekQMyM+TWz
KXKLles81eQ1UmoB1GIm0lEQkzPSGfGyihj9ee2vaq150/rsWmUzp6lE28oLDka7jUFRLR1A0VkaN6qWCeJ
sod0lnpECJQdWk9WeEO2lpLl1vMJltoJpR83F4DOANfVwFkb5DsDEJjl5Rp7Rztmipz6UmuoSUpbny45LoW
S6M1y6eglT0hyFyRVYWCmaZkR6iI4q2j0lP1aKVTev20G2LzikgojgSk1Bcie0lImjKDXPvg4qGnI400ujmjma
Ghz08Ce51xRztW64p3WpKVThBI0tstkhxVoREhjnF54NSWpL8tuF9AqBMqV4RklAmVJkjZpvBmOjyRHqv
rsoN1MDsMhbRGptQGHURLR4DhNYZ6xMlJ7cPp6eQKzyKbnhrO1UqbVR64Ez2fBpBW2/+zbSLtpluLgs4
OGOcQzA6Dx15WRU4WoxKx6fo/VPMxOts8vivFLS6ObaRM+YJwLB9PIIIoc0qqmOrDWh86VlY7oxPWgz
HZo5MVEpKVcOS2jF4gxphHJxo86WfbbbeWhksxoY0lSJ2ZoJzO+ROOkcM07XaK149abRiYthrpaOZzBHd
U5LXi59uGDEo1IVU1P6sJt4roklr64nv/ZRMgFrwfC4RdTZjIHFUmcXjE1PNJbfTypXLk1DNTgm88KEtHJ+
sM796+zfbS2y0aEUVU2ptDhKCDjgiZjoTxmfutUPAu0zklALkZFQIGmX2+5NtSKXp59HckGj4JhCcZa5iaa
Ol0vRUjODjoR8DWOnG3mXYgdcOEyWq4+2221+VMa69KXkdNgOLDhOPA+Q0OXLzTTjzwujmvpTTS5
UhQJHtOZooJLgZlTOtSqIpDwaaWKkl2tKmZpSS3A+XCWk5FNS5rflH5hOUqSJ+b50dzQr85WklD6bN8XE
Q5bZXR3ipq1cHO+UEssI6kjsMvKIKhx2mlWfpA4aJ9dElWOoaa8CR5RIlDaekN95pioqtXPMUdX0Pa8qqp1
FQ44hM4BoTEyPDKJ0IM88rU7VOFoaGIAuHXDMZeInMeefS20SG31uSntuafSpik5HpKMIJVQyxo8l6RJld
DlCqSU7YZhnxPR+kE7tqqk9LddLXqj1gclM3hGTqQ3kOS8GebzBL0PKNT24j5mVWCZTqtaEM9IqJ7O+t/t
UBw/gOq1LpPURyJcxeOQLByc6kdkKHBxHbU00hg2kY51aUSzZvthn2fFNIqyhpP6c0R24UtLBbDQS1h3N
9wn3hOT1VVdi8nrxQ+oHyoZEvmpxYKKhtJAeosTxRW7Xa+rP2yxto7yRUuVHpbKVH6aRhOoy6nLmPv2x
hLyWmw25iU5ECIwgR1zy+7hbHTgvKGYqhSXJAceB0+6EszKNN9VNfS6yazwoazs6e7OTteiXCGi9FJWFl
OKJ18YdYG6QMn0RDc8YkHRkkdQzWfOkGM7J5pokod7CIpx4oU64Amf8Aw0LJI1bpijvNcUn/AALZc60k
8qjlEZPL9ajs9HRyueKyCU/dE9nfvoq8XtbhacYa0q0nQ1Lfs8wWSlR5FkEgYE1kCKkY9tTRRvHSKkocFU4j
7X6TS1VVzPS/cdqqCgq6JtyiCkVjfzVHCToTGmRGmvkbNMreNXDxhHOTA4aefHLw02uvBkXIz3gZeDSJ
GEBpKiMXlTU/TPTiagjryx1KrK306RcWdm/axL7MIBq0ZagrF6JvKiIcILEHWSbNRz8qQW6RIkqCPmax12
9sFoj7YcSV2Bpi1n1NWCD4Z7tIE1smcknDSfmrTLTTREjOzPMzqSvZ2d+nk7qvEdir1ANtPC9DXVIT01yL
bqlJqVMIaUlJRwgqSB0fpTM9Ft4oSIqSgtLmYFNIaPTkzrUlAQWPbKzVLQ09Wy2a3uut54UJiYgazloIPTO
RaS+88zCAAtB+dMDUcM+EiPVZRE6vNsw05zzTUouiLCgQT1ScYVCufSDmmCo5oqKv7nEe1Kf768gJts
G1EpHeZQ2GWqQm3e6oJVKDBowqGqiKCDkUOSjrBomd08rK3tKhqOtQFwD1q6s68K3LbCW/2xLarSjeE
kuvTkeaXPrLbLrJSfPUsyNI/Ups39J6RIpOj9HqPuzj12dHO7dL7h6HR1SfirXWm89KMNfNehPLVSs9/wA4w
sJYkylOeh72wz7qvQCsOjNFa/ee1hc9DiW6XN4N3MJKpkCIz4ZRzHnaqvutqaVFMphDS9+QICwnCO7JmD
Psz1s1llGlJ4GCcBZEXG2iKB8wamyy8pU0rOME0I4cN53mXZukupE/R/avA5pfktiKohh1F1w6moJBcJprkm
p5BLzhuZAxnBPM87XjZQkR6i0j2vSU9RDSu0NeOAOxLk97y66Tup0HR1Kt9J2wtpDDzBZa6g7UuQebigk
KhzO0E3nuvPk4DZT+GEOeykBxcSk9FOOQ+fJE0FOSzC6fWDE3IESSOUK6YNqhs37hzABUPBazYu1gyt
DylZ5IwkRpxxHSNQLUlTtAttzduUZTkMJkkryGgCMj+HWzA/54WW35Ixt5cUFsvNUCqocOIyoqKpMvtNl
eoyOj8x7ET+P6f47eFRwH34x1KccRHjJPlyDfmn0swnqkgiT6lWM0NFChEj2dmJQf8K97F7BDfguczC+cwX
mqLRls0E9nEt2lZ8jN/dXmGvXalKF/y5Clyo56leroWTglzS8rKGHkV7IOdiFft7j+C0luiYVCg8FuT8ooiNDB
GLlPETzOdmnL2qFoCxdlQhXHPM5azg4knhr5Bh+XWnsgPaBKLTnRA1U9URyiWoHEY0hkVgucNEzmA
m8x0fmOfZoPIqpZNQtkVepPGYeqqsEHaXgZ8w+oJZ9QmGjU8Z2eJfVZUoUzFNA71cbNqHW7rVr7bdqws
4u3Xi+ZdmrJcnW2TQq8PSOpb8N1VpuflNtnugqqrmh0dUOHHCqFChP6RTiJsppdQDV1Zqs2bL1SUpi9HJz
YtJnEyCefRiWoTw54GZqypmmYbFHqtQ24JXFjo2zNUl1t0LYSmMpSEARpJn7ha0uxSa1sOPBbXQrJjMZE
wmOWgth9zNtVmS4JxOdAWZmldHlS6X11XOo+y15w/X2Y++O3DRHFaCoJalMlpSUmqpgzPLlVBGKzC8
orkFLQ5rPDaokmyX0j1X1p1eG2UFCqDxJrxMsfassyjmMgaKyzhTISDhc5s1Eve4TekOblwxtCMS4FJ5QJq2j
p6CpZqYNaQLygzFNLrBXPFbWS7CPJ2Pj1YBqtJRXVA+W2lWnACNByPAWUugbB+LWoZg6z6tQMvq6
22e3PqUkp99+58mlwmyTvRJqQejLz5uXnBI+ZgrsTxHlDPCkQYcogOoA1dNy697Bkn7U+Mbcwfc9kQmlbo
LdNEs5CDk39RaoS5pknJNyQkf8ABrrVDmolDp0T4BiPGMOvAMccIYuntdh9giV9qf8AatMp8BaJSomemkz
xnO2oXwlSa3vCMo1n5o06HW20tixYtItWWS/v5doJ37747NRLmn5j66p9zdQ/8Frbs67v5doJ37747NRLmn5j
66p9zdQ/8Frbs43x9X22bc4ev7LbJ2LFizlm7FixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFlcJdIKHJZu7P
wtoex285akVWT6dOJlmVldnIakxlhsFDpt4N5XJVTcoPOFurmaQpNQQBrparCsH0ngpvvTCkfbxLlQS9/vIN5
r4u6HlHx9wCxZUFMpjRl4UeOviVSRgIqCfYt4ZWfb9SHQuSJ9IqjsNUhR6UsdvFFl1qAESLzIlSx+JOUUxT
4U6WUIoVMQEAisS4dS+kFSJzsmVZbKCqCSdlN0JPUXcZXRbubu/TBQ41W8TRXO31EXwpniZQ+KgoQ
KyYlJJRQ0sARYWT5yUGUym89P3/g7nl267e7FnN509v4WVdTKd3SC8y7jT9wMpMn1Aqeapupb1GB5FzE
1PO1FcaQ7Dj1dkToFuxIZ9qJQJ6SgJqWmOhKVsVYVYUhRGG1ObFA7vcuqbQXlos2guvNeiwu1TqC6V1U
RAqa8XI6DjP0W7TRE+HBhcbjrOG09JbycPWrg2Qw0npLGyWdize76+z8bG86e38LKknrudJWDQesBNyN9
AM1RaSNX+cjLi+ZXZ7pcvARdbgNJ9sg4SdQt8kxwazhKEFZOPtnSyq6jgaIVsE7Acf3PqP0IqAwz7krFCSlzk
e8NTFrFZYnTclVdRByJZpHJsQoIKCb1AoOpWSnArnx1xJSOewihwHFPaxZyxvOnt/CyjVQ6bsxhUzmPBjU
HpvUZsI5qpCo/H46HuvkTzPdDbrIrttJpyUKEnwm56R4Kk0khwP0YCqqpRzS+ltQWyqNJqOq9UanIDJoBTB
0qjHdF3lCKsiFzudJJBTCpKESctS6nms7ewAdW22dVxb2kE/rY1UomnispUQ4jZI3Jwb7f7z0/Lx48m3vYbLE
yXBM9JHBv4MeXn7od34LFm7KsOCn9z1ps+maJGhJbkW6iPxwIrJWk8HQfW15PR7xYtBJVHA7STqBoE
mqNOhNJ6uQFMFVVQNkFZHVQHEbXgdu73XkdwthHT0dHc+i6jXj0Z+OQ4eXhZqCfZ7E4eN4q4ChJcTV
A7TqnQKxRvq2jlNLVVRVKHR0sOyyPVqC6Fgy3W+qrie2HI8zieVGaVabPKpZ5xr5jOu1aSUWjyannT2wB
0ippWvmsjCfpn2/fZeIfQHs+6ygTspvS+VfnY1OUdBQ4aWL7oovJNICfNVJCGdR3g1m2sK2a54eUV8kSUT
6sb63qKkCok55xbLZxbNAbs0w3St3zT6ebpE2fmkXHV5wvzOmAKtwQeTbZ7IZ6sUJrblhIoaauOHMEhQT8
VRVSyYK2A4gFkHaQ3nGHVplxv2clOSlDbmSlg+jGKwTWazjDkb7bVNDux0N4qSdSlg1W6ufO+rKCjovR
SqcIcSlbLqe/GWuGHImth1Nt3LzPlGJrjbbXcaCuuNHME8861qySSPaQRT2fFDaeCeo6L66gHJjZdjEPoD2fd
ZV5yUbopTNgO2B2sxPPvpv1jMUMp6qTFk1oOpyA73Sz3g3qoZoSXNa2zacmzbfVdHYJQaXI4iKwOrJblu1
Xe57xcLebKe3EqnQtO89MVKrnzytEeYdSWK/SREGvoiFbGIin0qZA6QaoiCmD9A2KzFhCA2bShugl3WY
mTlGSddBkzKoG17w8pDLIxUwtz2e8HmTYaS1yZUFwQ6I3CpWSU9WQNiXnmIKwgIW3DhdDYiMRkOE
Tf0lLchdpGk/TyXOPSXhmorHAw2Uz/AA4V5j1w4P8AbXRXXcbIwn6Z9v32MQ+gPZ91t5K3sukqPecpi3qd
IMsjSt0EKAKmhzZo1OnnE9+6IOKuljefj1cokDeCvhtEMdWy19Xt6QURpnT1LmUuzNQcqfXyp7NeK+TnnJ
0qRIJpZVyJTNSojx/AUJmkFZIbwHt6AqasjKAxCO/AIU1VR7NVHZ7kfhlaJnGk00Z0LS8sI80FyQTT2eVOn
XZ2F2ceTtFG0/R/bXSpPQ9sOMO85Tp2NIs9nUTWKINpY0PNaSpXA+zWclPZPciXphJNMhwknUpN9a6h7
bJ+k9KtXVphJTA1WXZFl0jNB7tRSjqa4ViYTJPVx3eKIPKcWTzxrFlSDlRm026g1HNDn44Ol5EXac0Sn4Cl
JaW2z+CUAAO+rRig9LZlU6hoVSqMsuj1KkSnNcFVjvNqvJUcK2vNdtrrPJt6p5tvHHspicPJyGaNqKS4BBN
S1UVk/ik9bQwRVnVko4XKrB8zVqmBYm31QsjLxwzUFmyJCCsHM8zRLVjYrnWU8o5ob6gUeuvUZ/3tEb
SRyt1DUmYfkqVY6TpU5LNFyqpLUajM0jPTVA5nmaFVbPVzqI9gUN9b1H3HxjsPf6vu+uy8Q+gPZ91lhX
MwKFNhPvSrT2pIgNaZRd0zpdJpCC4zJ9uVITn22ASKZoBw3EtCfc5widBJq9EoJob4APKGlooElNBMC61i
g1NStYWU1ug0wC9H5gHwpc/uiWZBUvBrJKjYuRvJrhKcKcTxJxPcdbgTk1sBpSEGjCACpjijLUipTbpe105
2uGBQOI6g7afsghoMqVPTwUKkOhHaDeNYCe7Bz5wlNLKHvUGOy1QKvqm6gYUiac+WGpmU9e4JKhd
PdiCenk3Rmpw5wXNlCR7qJdzFJNqHB/tr1Gf97cbFjEPoD2fdZTyJtNJHY954zUK7PSBl1Dp+wKXO1Bb5Z
zvJd0CsPtUJtxWKCJKoqmBE8nkA0+KAIaVSlQ6OlxU0kQS7bKVMupUL4UUvkkGg1GG1UuoKgqVBVFB
YU24C7R9n0wKPFwmgz17uPhOhqC2U4PK1QE5MYeilQ2CRorarCg5DVikUqYZJy6o0zgnJ6CXdB8vw8a+
XJtc4WJnCjoNlBXOokNRIqyT88Harqwh75BavS3gyphiSWkO1rzjJhVcCCVLy15Lnz5ywzyueOxBKdXdWn
m6RKG1B2p+vReZjpjVsRhP0z7fvsYh9Aez7rKnU9puDI3QNmoFKExruam7xml3kiyYxKuJnBRB4tgFdwYH
D2o8SbpLOk5JPqQCqRKqOQhEBBTEBKzodNpN0dxnC5UvJb6ReeeKXdNXJJErKcLoYIKhsXYUVTkQQx
H2OnnhcQJCjvdYEUHEIRwAUz0JcLKBEmvNtblnE5UIZ0lrjfVMuRUk479NFFZFPdWkVHk7VKuHhn5hgz
Mkli040YnFiY9Sl5ho1Pkk/tQp9Jd8QHnCy7ItBsWLFixZSTcJ/zGd0T7mGgH4JmdZyDL9RD3LNvtwn/MZ3
RPuYaAfgmZ1nIMv1EPctHtItiOs/sMU/tQz8IWYQ366ns6ne6CVMlOczmxhw3YaBSSM3NwnjKKkqsXsBV
TQw5kIwgAnEscxEACLPRABiGAQhfvVn9hin9qGfhC3Pd3StOJm7/VQT84+qlj6fdmojKRpRAoVnhOUDlU
L2ZwobNZ6S1kk7MwUItXXQAhHEccAgXkGvQqje5ggSOnd4+RytbXErDelMAJOcZxw9+NrUar+TYkOcZ
Wz6MnxpecZ+39DGkojO61nCZvNEnPuvXUJvR6twjU/8E6rVJUejkMzDiVMbCgfLIaWXlKkwn0gU1P0Xnh
Q0km+15LRpHNNLe1XVnHbWwm016Ykpa2pOdQcLhySgfmkswNZAn1UcOJJUob1ZlpHarKKimCqquedq
eO3t6Lh9Da8bkkx9eDhpPmkDBeUaIzzmhjSP1rHMiKbnvB091v0ht14+1ttI3bSnm0trxhzMjD8kZCNc8/C3S0
glOJXd6a+3LjbdhhrCI188IaVzScoIOdSlxVnZeR1aa7ukDv8AhFMTEsFUeVNtlpHq43DKoQbxxvS5M50LKe
zTWhuvi5OUHIaR0dvKvUXznovbXrsnpqYqKuPvXssmVMekZNFR3g+XCYMyTh8wVkky80qEg4nk+Ema
FRKZ91ERz5WKaJFR61Y4/uVa1ei4mrDwZJanqCXOHWA92evKirLm58RchdtqnCQ2VJjmIC2DyiuFCiglO
DSeldu3ZZpu5zULDrgJYSflrGDkRA8PDhZC6lAbwtp3j0fm5jkJmD46AzzytnW9xfAp67LzzlORMlwLbYo+8
uhKjNtQdBrRS9T+m68cZ5tLKZkhioNgg4iKTpBW0dpRV0q5D6wjgqbbOHGGqGTF5Ss0mlbVQk1SL1GuL
zajIaOjIOYoN2dx3fc8diWb00REOCqceEppZPTuuqrmZDbZtfexpSz2/X6pznjKqDkK1sNdHil7kmHyshudD+p
CocWChVJKaurmYfNqzPdmOlOurbP9q8LL+THgQeVbHK0qaPCm85w0vvLbnfWmqGePxmtwJN39n3fiZN
2VGzs6eTU9aIsw91vVhTlPSqUAc1tsQxTqQE0qQSEgFSjgzyjn98dNNVq11DQBWszIgJ7/AC4yJ65DL2JKV
WZVS3Qy6xvml1ClRbpQTeQEEZyNcg8koisU/chp+LCU6Chs6RUk9aardQ2989ijhopqqpwgkLCR2rG2Qpjoj
MUjuzVmc6kTXnU5G64KLVBMFz5SfPeChSsW2jtNeNmzvt4nU5dbebzsUNJ6VVdDkNMYaNtqW5LzjkOP
i8Y1U17ORVoPUCubgdBDRaovEc8Z+lX4jpKC3ihI9o9FQ8xcPXZv6M0Uq4kBHUm2yvWTI0vpbdjomfR8
wUm+lviqLyT0chlzzJcFbDSOcaSWbKHuuHCpu0qSWmoOxPUf1YCk8ui4LtOAxuSkIV9KJ1IjLjxi11TIXvm
3ypJC4lGKMIEGJ45a5Wy0oSycx0ZyxlBPYeXSy5rR6GVQT09SMOTM+qlbPSKbn2kcChDDSfar2pti6vCaU
S09t8G4CZZeWFng4qTMkVVZE9YzXqQ0bViS4CedIgJTSHB/YlcqoNtY+jlHLcCkf35dsTk9LTsw4Pzc+n5u
UKk+uis3iXW84hqWaddtXWrq9XWAAbY0UKnLGj1Kcgn0cgpHHQYVJSzMIJeQko53MzmgShTMcwE8o
5oU/wAFf4VtDpbord40twBaG8iiIxjLMkzBHgfZaW9V02MKRLcaiMWnXLWdfK2aKqKjhaixAmtJpN8y58q
jpc5US2klHpGbnCuZgaKBjo/Mc+KaQ0eA6V0rn6v1r4s5y38OhWSyVhKUFVUT1QuvIyUsLNGpGkXQsG+
u2iUi8E1Xsn59nxv2YJ2i1VK9uEl0LHWqyfvRkz44pE0qBQR1JYm9mJ5rPiKksHFTMzZpJHWCL1dneOjvar
DitWIqiGakVOTSy8saHSjDX6zJ7gWTU8jJLmzRMmbKldCntIZ+4gKFE/g/10FVBYP9++bul7CwCkEswZ4
mYGY4QOPQ8rVtXV05ZcIUSXIyAzGY46HUjPjwtc9ZGGWeHRIfJaSuE3uju0uVPtue/GvXCQcb+gc8Nqhu
rFPkNNT1rg7mnWlQcSZq64JHtba2LsNbJLXNKVLnIvmCbVchoyptxQMTcvIR3gTKndLJfvfoNxEet+j/AH1
JkPfJUtaqTWiMi7qqE5MEyMssSy5WUTJpaChkfnaLHG2VSzbeRUNtp4EcxNm9WjEu2pEtQMoTgLBGpF1
WNHVE8/LOJ/VEjqM0TOZr1by9V/wPVtC101SOVlHVUlUnGhMlJj5Omg45ydRkbViHRSmmqGDDhjGB8
7MHhEfXNll3qckvg4Wf6yQUFic6EEvNRjnzryFVeMHNMEzZU2c0Ho8ke6kNqHtp1qWLY1mKRmWlkFW
BNLlYCbjL5/T9PzXPpqhmrbJtNLzRF63ovUJQ376gGZkEjZha0nw9lt+U7RFhHjlyYy3CAhlJZA0l5EuTSyRz
Smadrs+zEpj+1Wed4KawFhEQyZycZMkz8lQ0OlmlAua7DLkyueHFTM/70KDpBO92WoGaV5LLi1DEhv8A
YYiRwOLM5DgRM5aWvVqQXm0g5ODnkNPOM8tfrtmCkagTWF5KLOEssHHDM4QLLXRy80rPBHUCa
DnhQ0UKEdJKB48onyhVQ9q/p9X66Cm2zelqyO20eOBYjbRkyoPxPciyqTD+QQ0zrXiT0SbO9m9fM0+EVb
rlbCC4uJRdntioSUWTG9A3z6wfVFBvqiWekTlAmlrGaqjhJnT3CA6ecXViekp6jotKS1VHP2xEjvJKLp8ejER
LIJR10p58gXVD6rnybmZo5ons09mHsV5lVKVVQ4QVwARDG0N6mVUAKSHUNZSzhKswBPekeWH1A
WUw4y2vCoyOcxn4Zx4yMtZts+80eNUUE13Op2yyaaT6lSy5yaaSh7Q9djSSUJB1Eh6DKG1D54tFqqqlf4Lx
0zdz4LLiEquFk5MsSlrKgVNSlw1kNJFzhXM86SUnPuoiOY5px9zny1VZ2Tiie50FOMdOMLLfmoMyYV+e
M4XJlSeljSQb65dQp2dnE/rcp6vbgbaTrrgPrUJwspJRctNSyCgszVQuVDLzjBwqTJmyps2dI9WkFEjmmOH7rj
stZ3RRndSsAnL5pkx6/H1ZdbMXjUDgrFHqyPOeGfLOM9bXzpiMu1W6fzAmZeCwqGD6nocOtRNHJ60lLz
vPu3iiRSTbgVutnak4n8akqBa5FRQnJ7sPuo5BvCxdGdE1LllzQT5BMdGLGBpW2Y6RPZ2n6P19h9y2KOFT
bSkMzLVUowZVVgrPVCqInnxIkUdPOJZPRJo3zdSFOt/GlCOmMeteNmVAdBNPlo8ZYyoHIzCWnlVQvB
KzEjiT6sViuoVLq7PjfXbUHPrtdblS84QDlngEiPXA46+GVqZRQETiVHBOP1jOCYy9gzi2Zm24DklhvBEgk
JhmBclZU/M6qInpOCWkZoVztsdmkVHNDfW/Sf0mf0x2yVLQVR4HJCg0jiPOTyxkww09LVJhecqZCSX0rg
bzTTR5SAkeTsSg9btF7Ndtck9+yTDfWM5jLyTh0+npeZl9ujyZXsoeUdY4/iG1SJuaSe38EmDOYEIqXNZP1/
EvpTrsV148Rsp/A+9bK6fCXFOCCsRBByyjxPTp67Zp3k/FD9rOWeo65ZHPr7RKkBfMmi35yqWVVBbPux
GR8kjk+rlySnnerFZUzo72lPKJEoUT8dvXjVja0m+6DDgPKs4zGn03Tc6MZ0sGFk1PkJqfmvVYZodPaQz0M
Siekp493XbGKfUSc9mWRapByS2kvPQ+ntJZUM1KyCMhPRyvUqWbESOkEUj2UoKyhr+kEjbb3URLJzW
m3GwZRHRAsGJSeflS06aVIkTqP1Yc0UrGw64acUiPXD9qkonh76W1YMBLi2XkgKcOS400jLKSY6eEG2
wb9baW3G1d1sHIaEmOfr0FrnJu8m222WLEDKyfUtPLBBPIKErswwTKdtAzLSSed7D7X6T61aYIddscLThi
8hOWGXo1eRJk4s2ypYqjGC2lCJFNzwqcR81Sfa8lo4jmmGjkzrrxhttqo4n4lKBchJOSVjft+bmCWn50VVSOj
yZUn1UczLDDsPn8tjJqoqrxwmmpU8wOZ9Xzc49fnJ5PssqbKaxzJOzv2x7vFac3dgWApxuCBktPdECIyAPU
Ez9toaq3LD8pXOY9YyOWvvNt5qduBNekzfpp8wmL0tUTyp+YTlZcipF86JkzZXOyXKRKBon9tSfHauV0dj
lOGjJNsRqB+NLa6hNlJ5NL6RJTyZrqvSyt1t6u6l7X+2uritq1TdwuRFVIDM4tm06XKMFc3R5pWRIzfShPqU
obzH2xx0hpD7R2asc8KlSG89CZ+Mzo8nJzXQKWhpZ81PyOe9tlQ3mWGe9XFO2Grsw/qG1S9TKZrQtLZdb
GeH5I1HHMfdPSTYIcLlJhWvCuDnxnL2z7m2rTZWCa9LWI8/zPQ/XQ+YTypWRI0f2Zmvcz7ttpH6w1Dqs/
MuxsNgKVz+gi2oU6YcasqXZKfnz6goMhrz1WcoHaXkzhs0bN6E0gdPfCHJjrZOJyo0kBPkps5NTzJY6s50V
MTJRoiM9PJpZPrWUNfTpDPjZvrg4tKfSG3rVZ6pd/rpQovdTo5JnVno+m5vd9YxWaTOVLZsiemmOh0T61
myh1c6iPfteoDpXw2vaR5tT7hDYbxjSZjLwEwR008Y1a/WHm2aFTYWsoPfGI5CR9fLKNLMJwdjqSWypFi
kkxBAXPmJrXOTDQ5id91ms0x6tPZ94/3Nt0KX4cjhuivBSmQZzGF1VwH5svAOnflNnDmPkHu6rc8pLhdqr
T89AcUphBsEzSwfRzBPp544YHqPNUkp9OkU3NO9jpez+d4VkoqcumupKLVgpWfUjl19YIFU8vUxmz1U4
odBs4TzUoUBc7Oz7BP5NK2dZLaHXAkYQgSQTMzppp7T9dmr0DrvoBSB3MJUQmMek8ciJicz00lAqi6fdj
ObnOQcjkLULjquqU5rAfPrDkdrNQ3xOfBN+I5OnhXOyTqTaoEgUUPOyDTb6bTNUaqqBPFYVkxHtnVyU
XutLl6hVQE2ld2+OlBhhuArTl2J6zQc81W2scPGeTcLzcLIJXjE3otkeCps2n8IHEpsN/tVKOLyujtNU0bZO27j
U6lbbog0kdedtI2Y7UNkVwS24nmD6A3XiTcDkQX4KSvPd7rVOHJ0MVzThtkJ6S4NJuhqupKOIPzppawyV
S0unvKmag8DLhTX/d/ONfotXJ6gmszVCoz57PYbDONqsaCcSOCvsqTnVnahwfHtrifV+umGFq4ShONAI5i
dfKOOUeWVp620LWAH6lIyynKQE9OnKI62pt6Q5TRj3WqcSUFn3XzL2S6v1waS9UCmbXKobxcjHpuvI7b
o4qZodXHKokUN5oasrOEFBRTMH/AJmnq/tbZI6cuRl1w/BvC+eZIwbPqBib1Dm5zYJQ3xDmJQpq2dWH+
Ky6z0rZS5603OMlEfTTc9WidVVhUNHM6a7xPSWubdFSDjeVCjhJU5beeriihm2RpbtX1q4JJCMkpejVRVsk
9eApGpF1wipJWj5M5RmF5p8nnSCRnyS+dZmbVODufaQJEVH/ABoGAc1sNVmGp3DwGHXeE5Z9OXnn
67TE0rzdHiQCkzpB++eumVtYJlSHSoKEE4tGYkxzOoCGO2SH0oaAp2v63efJb3Lcy8R38lSOGJ0cyZmvUc
k1nE4uTAn1KbN8f7n8/Fa4mTLgluIymo6InrBZKIKBpUWFAqaPJRMdeaFChTteB7Pu1OkQVOw+1IBa4y5
NvGFBVOKqOl5snpagaNGDqoaSiKkY+tDf05pE91u0endaklKJBpi1kp5sKgNgj6U9RwjlPPOLRkb75yz5Z+q
TPn6hxttvubrgFcv93T4J8G/ny6h1PmmDkyVkMua+Zsrr8EIFu/hbqGXYfYIlfan/AGrct3c5YEYN0jupTkeGY
UKC6qngUS5p7Su9T/mbK0iUN6W+nMQCKH99hrxt1JLr4gDGShH3J8dn2QhLXcSdcs/OMtMz7LarfClGt7x
nLWP0R9QyttHYsWLPWrbJf38u0E7998dmolzT8x9dU+5uof8AgtbdnXd/LtBO/ffHZqJc0/MfXVPubqH/AIL
W3ZSVYZymbJUnFGcRbZOxYsWes1B5HyNixYsWLEHkfI2LFixYsQeR8jYsWLFixB5HyNixYsWLEHkfI2
LFixYsQeR8jYsWLFixB5HyNixYsWLEHkfI2LFixYsQeR8jYsWLFixB5HyNixYsWLEHkfI2LRi8zIGJM7eD
GBeblebzx8AeG0GxYsQeR8jZNaoG54FKg0up1TZSqkZJBTul9f6fkVdPRlQjpNRrW/G48Ca+bJknWmgdQ2
7ooU9WZ6jpVKdQHRV1jUmjjsPd3u+r9B3ZWNXMvVDc6DVB+OB+JaeTbi8lLjbUHI6VhyGyps2dfLkb50j
120f87rZa/Yel1jSltorFixB5HyNk1kPc06corwQXbwtNndB3rli8PmBhLHIm2ObzNYb1BwN58AcFW66khJX0
lQHFK6j7UgOCsHtr3F6lsdwLD2bd4pPPvBwVub94xZMPWl+nG50WEc1VUmrmiiSiuptqGg3E1ahFG/o9RU
1RVSuDZDrvtSrKTWLFiDyPkba30bou/KXsOoVPVKpDfWEpwOOpC8w1BHp+VSVVk9Eh0vB4K/CEotLj
kb70PJy47OtPWxLStFE9EK6UqaRtr207hgIic55Kq8Kfl5zoqDd3fE1v03pLwApkTMUHeRN3q68Up7wqchAk
+Kq5no92L7d0WkglZhgk9bhsopYsWIPI+RslYqbmmZBWezhbdXUssvPCqCPVCUbdDNdCrIQFFHeVYHg
LXSQbFRm2oEmsokKsB1AnKaX89TbPq/8AykVEoMgTLiq2oIdf22r1LaZxKrhWRn1qlCXpyqZ823A2qtNup
Cslhnr4Um+dQ1Eikm2/87qY1lUc8FXWOFGjbKJ2LFiDyPkbYErtSN1VoPMlKLPxHatNEd+Md+PJrgzNKut
eUKbPxHfreKN52acTU9sERPJJRPVtItlV61dp9F21Rbe57nGWnyY2rWguQdTXPs+VTNwHKVIM8imtdnmq
wZoVqEkklxN6IL4USNbnYnqzw0ml9hoI6JDrpZSmxYsQeR8jZKlc3LttKSkvGS1TjE4guUgb9FtHuBr59IJt9
HpzSph6eKZkuJieRfCiRpib0uoJ3/JV4aIHtalqtvqJuaCo1zTAnIF4ZbLyaRvao72p0WPNMuuTp5mqTxIm3uXf
CsfXYlFaPqdOyZRgxKCaKWpqsQqCurQwwqIJEKqtixYg8j5G2Drt9LXbROjbJpK7Xm3350P0ZHaTXXW+
0TTOkcD22lk0dJKqyQdXHJnq5iU67KGk8VXO+1CXbONixYsQeR8jYsWLFi2LKSbhP+Yzuifcw0A/BMzr
OQZfqIe5Zt9uE/5jO6J9zDQD8EzOs5Bl+oh7lo9pFsR1n9hin9qGfitzx909cBpD3QV1wJqdPPqSpdsoUQKzC+
cYky5yrF6QmbNDgO/JAOdgngoRACklJZtQGDGLf26G1ZQwZipx9SGMB5QwC3Op3VUyaJ7oU4zhIzmcw
vdhozKlmJeM89JnnKtXmicOaFdp4cxNndXEqaP5cLQrxQldC4MOIrGkkcUjWCDzjpa1uQf3WpoMgAmekW
1QR6iR50mQqq6sOQ+nmlA0aBrn0tKSkHM+rOqyh0jpBawDO9Fftrn/AFp7V2xFVKsjndCKZbFPU0sWbyuq
dKE4oJaUdRzBPqzrSUO9b9BqPVf+Feu9rXNSZySnyVicsIyVOUUYvpkuY0WlATD6UKlEgTyaoEj2fFOLD
m58CmDBlUlmT5MZZ8VgrkjWsJGkuqs8NpeaZj2DgBTtdrVeXbakoqJpDrbmCC3805zpxI4noYnhbd6uocCc
KVR19YkRl752vByEVuIulHHn1HGoIxc1KMTDWnMzkHOrc1KCSDq5ccWaFFDR6dhopK49mObm2oN2n
+bQKUZc4+XAg5Ir1UaIkZJjOszSSps3n2GfdlqCr+1OYaH57NSxMuiVHGmzjEM5DKlysrJnxyCbnhVHJ5rm
h0im6FIqOZm9EhynD/XblkCKWcUHYmkNNmDKOqOlPSsoT1T5OZmszJmjhsj1xz7qs2nioKPuzVstMeWh
1vdVAwoEEBHd0IyyGY6xnHCzTWJCgvFicy72fsEnjB11E23hY72nLFJVCj95NpTHtSjTygfpocpufKpVW6P
rDkzPSy/TFWWvneWkNxEc7cDspc8/nVdar14R1ZrrHXZU8HLvd3WchljSPexpOcSmeVUFmUoVcppWRjv9
NMnDRwnmqskthq1Ib53R2wE9Oc6ppXixtrw5Fzg/1epRk1VzrBswqJbbLzVTRSM3yfUZRh9RdnEcxK9duue
HUfdtiFUdklUT1ucQSjBlKz/JOMmXKmshOTjnVmI9shz7MSuj0jRyYlpXWfZrs2yh1xAcICmh89JwaRwE/X
OlhbKUKKm1ZEAQsY50mJ0y9sc7bysdToJd7ckt209XnJfAq0oH0+ayDDkZqowLtlNzGdE/noKNNznVKoFa
Fxu9SaJ4ZpjDYGlSYq6wkujtVbXXorVFeLmcKrpM46lY+/HA43a8HYaNHpBxYchrqtUcJseuHXE9neOoPp
DEB4tdUlzSYiq2sJukE1KzBQlSjBPOp8iSYOKhLNM0N9sDp7MCnFjjzcVVZK8Ta5icZLRl9+sGulF8qaPAT
WBzM4bNdRdgnk7A3onV7v5bTVNBcYgTGkA6euZ887MspSlbYlXd44jB89Mxn0tsEpO6cYdmjXDpSS2zE
kxNmnDBUr0/TBXPCZo2UO4qHZxQp1vUvcfHrtiRQMNWYmyI1WOZOPmJqifmgXNZueJJ5M3maTok39
vYKH7lHNgWsaZMdToKrE4znBmAuaMTZpiVNyE/NihXabN+4dRtQAePktYc4vHGkxxy4zG8ypjNS8uVl5
8n6cHD3b4duHGA2sqemay+MVw6fbrrGUzHWzb1S6nLdp658OI0PXLjl1tkVQfJaSbkqqUWllj5w/p41m8rpG
cdRhoooH0iR7Ltjkw6FWYYnHAPmSxswazoZhM0bI5H6czTqL6RHE3yjalyy8Bgvv8Af+nLlcrNl5X6Y9yjx+
HDm14YyxeTJMmJMn9BnYSu8PN4e7ttaJZaTwVrPyvDp0/C1apxasiUxywz9toxc6fmekkx7yCXN7IGbkP717
3EOGG20GbCZmHJ0cknhJyXZhOTzdzi2bLe4ZMEU6dvx3mTmmMiOHNmfi49fFa8A3hMqWjLSZeTMysr1
Rh0/qrZ548QWlhSU7zCYxwMgco9X3WYwK+LlR7ntPnl+HU2zq1jDhVGzGjlYyxDJzU8qUMZY1InyQJlcz
VipQP2xIm/8K6uO1kyzBwMzSS0cuOPPy4mj8w1kOt3uXO8dH4ePsDv2fMWFKKZNMQHDEZoxKyWcZX
qecXzXqsP4Dt8dhLNZSdHOjky45OSwm5Xsf7V5fpQPl2jXppglbhxApc+bh006wZznLlwyE1VSo7vKC311Hl
l9nstsyio5wmnwST7zLqc6YgqA8DyZXpHVnVmdGzeY6PJHuq9utV6s0RbGiooH0U5OPmTicpZxNMTc3lg
VnyBzMrmeajyY4m0/ujaicLJxLfwb2XvJvTZo5XISJ3UpMn3+xO1/d7trYWFiOKdOMwTt+WGVkipczJDpBf
j1bezh4vCOoLMMU7raiVBBB4YAMgAI18fAeyQqobKYBCVfSmeXCB7+u2QlJ4FjBxEz04YggySflcptTQO
Feyg4uPi5+NNwtZJx4yTjb4PTspljB8CprJ45A4XJlepCpvPQDnT+t3KQtaxiGWqTIJ06PIwS5ReaamGJprpxjA
Opeovp5RzTSHHqtTjEsnONQGU6DeZnOyuMzCf9qeXZz6ttpLVOlpMA58THn75WhLdUvInzOf2eFvKoYn
H11VUpknqaCcErpn1n2Xt98sfPjsk5OMzJccceUgziaYGVLmTfdmOzX9Z/iHXa84VSOOZAWJwYGZkrGd
M6m+nMc7H6y5/FaQUE8+obycMHScrk5WTlB/Bfr09rKbOTkstKkp+bI8c/q9mVmVJKkYcR8dfZPvrbFEyZ
O9Rv95Iywavo/H3dvLjtteCC4jiGYPxyc4nSVDqBTzecGXnI+ddVlShv+9Aw8Gy1VkJZMr6edBhlMclMMZr
Onj4vgAOfitbykTgLy45M4zBvOppPU/c5Pi19yyluIXEgLjkYA9hNkJQtnUk8Mss/c8NNONs/MFwEy+8nRm
ZkBBPVNMmhOSs+MHFA4VzMpmmZbT/ALXhyeO2TlpYzhP3hCTMMlsqnqk0uJrq6SgHCpwmbKnDf7Y
nihsdH+2uee8/bTUJOUNB5wQLKRzqg8X6YTD3H2Wa/wAHfLa+W3UJY04pLa9HLW5xggXyUwezpxcmJ
NHKFTeZYdQ5jmnltQ1dKXHd6BpwA0OUe/rGdrymqUJpt0syTxOvAaR9vDXK06/GmZBzZg3o88LJ5XNSq
enkDUjreTK9V9V8Z7HO1BWUOQ5a5mmy3VMWIG9hLSkhUIKOmVDK5fLZkVA4rZmTJdcOt2ae2PuPu2
jMupEbZJzmSlSS8BkwbyppYzorkJOZlDmiSud/SJHMc764au7stnRceBCW3GwiATXY3aoGiyovE22llZEhH
Lk+xDQdQqWekQAoU7Y9dVXx2hVVY+zFPhgmBjnw4a5+PLSzrDDDqt8HJGuGMpnXEVHrw9QztYisajL
mG8TQ5xdVkt9uF0Y1MzXMZ84wcSwJFFM2Pu7Pvp8Nvc2a/TM8NOY0TbcCyZMmNIaPzgqMjqgmWOH
DZVJKEjylnpEczxDi/anZbatlxoioTklT5BYJzi58xNlZuVy6UczzPDhQrneI4fSm3WOaaI5rUEujmStSiC9OEul
JSGlqBBBISzWilVN61nCedAk9sPpv91bRmqxAWtK04iiO8cpnTKD9fL1TH6Z0JaUlcbw5JA+SB64Jz5cfLX
JWfkExGTZKwbUJ0aX1MsnC83L9UEzWeZqbKHeNOzspt669R2o7sXlJLL5BSISziOsTc/nFzAj2n7CKFShT
6S+m1Dm7b28PJHkt9aOH82LaKMSs6KkzBXPiPUfUYGimrsFO7XjxiOzVrtbbiUEdSmFVWSTmTiBgrotZlz
M6yBMxmpMmUNFNfVpD3pIe9OYc9rZDbSlNLSkDeDTkQD5/ZMWqXC4VVDbiyoRkCnNEcBnzOuX22
yY30+TLT505NOKHXianzUaZkjMg9JRwzMn/AA5Ozs3gCd4rTE4nnhg2pE030jPbhdQSzGR6QcWCZolnfU
nuFOzs32xD3fyY2uGn50nMmIhOA/MUCGV0Wfxkj04ucS+pDWrrgS7ENkP4Bt4pd6TF6YuHEcnHMSixfN
0vJ5XOEqcnnMz0sazs6Cln2zrTs4gtXOOhLziJjeCJmIjofwi05qnCmmnCkKwRkRrmDrwEZ5jLnwtZatMM8I
HITUIy+RyRhLnCTAz1YoFM0zsqUz09pA6eUfEIWuRsqyUinEotJR1wgdUCHUqoXWSqrPml9KdlKyTmH
EHtinKaXoq1BeR/rsiG428jk3KhrJiUvZuOQIrzXWDWeJKobKAe7eZ9nafindteoFfDjsS1wnKUFWZGTOSY
E+Unms3Jyys8CeeazRVJ6h2KJEpo/R/1njrspIKmmxhjeceR5xGfsz0PGxhcDmqQR+jyH1fb52r2llVtVAMnE2
TLhOHNMFVlQyWXkTk84VOdVFPrH5FfDjtXuGCpOT5keBhSR1CUXK5wXNGhkE0/EmTN9SHewtInint
dstjpHXupyabAVMFjiPwglGjqh0/I6YKk0coVSSnu5OIh7XAOlbBgmZLoemU0/l4JfTVQynyunkxOZmTVlQ
obzHR53ssoAJ6dpTRW2yHKZJMkEq1CogznwGcezhZxNUoow4hE+OXsz9c2vlbnIJc1JIJuUz8wqGDUrJkD
UiROTyfZZUMy+vjZsNIaL664jrtaRFBILhw2fOHJSkfmBlZpfE0ekZuTMk+pShTVnuPUmKcGi9FbcddrRmL
E5SizyA/0maaMEJSfnWQPZuTNB1UU5/8ACfFybb0UHATJmIzkkgnxkDCMn5/LT86kSNIBmYGypv3b2Jzc
eGsbObtaE4TKjGRjoco5TxskuMr0ITz4+Mae224m5zJ85L3QO6HIlFi5Ymce1UDZ7N4zWAmfmaqv6JxKYh
hgGlxxDEdQBhgOIdRG7D7BEr7U/wC1blp7mcqQKW6CXQYI45cyNPddUCpSPKGsuEj5nStfUolD2GHVur
HlHDYNupZdh9giV9qf9q1lSpwsnEZPCeo4a8pto98f36P9X/5RbaWxYsWdtW2TpvqNRVcSHOgIFpk6Z/c+X
X5+GzYlqbmjVanjXa7AZl6i9MkM9jttIaLXRxQrpx4U5AbiWUR0hME2s3WlFQOxJhEqTTgPqCmpKnpQxh
iwixe3K7eTVqHeKEmCdByRh5h5ja0+hU0fewr96Dy2LFmbHzANev2XN6f/ACXuh/1SrHzANev2XN6f/Je6
H/VKs8k6FDO965H3r/dsdChne9cj71/u2zJ5nzNizNv5gGvX7Lm9P/kvdD/qlWPmAa9fsub0/wDkvdD/AKpVn
knQoZ3vXI+9f7tjoUM73rkfev8AdsSeZ8zYszb+YBr1+y5vT/5L3Q/6pVj5gGvX7Lm9P/kvdD/qlWeSdChne9cj
71/u2OhQzveuR96/3bEnmfM2LM2/mAa9fsub0/8AkvdD/qlWPmAa9fsub0/+S90P+qVZ5J0KGd71yPvX+7Y6
FDO965H3r/dsSeZ8zYszb+YBr1+y5vT/AOS90P8AqlWPmAa9fsub0/8AkvdD/qlWeSdChne9cj71/u2OhQzveu
R96/3bEnmfM2LM2/mAa9fsub0/+S90P+qVY+YBr1+y5vT/AOS90P8AqlWeSdChne9cj71/u2OhQzveuR96/w
B2xJ5nzNizNv5gGvX7Lm9P/kvdD/qlWPmAa9fsub0/+S90P+qVZ5J0KGd71yPvX+7Y6FDO965H3r/dsSeZ8z
Yszb+YBr1+y5vT/wCS90P+qVY+YBr1+y5vT/5L3Q/6pVnknQoZ3vXI+9f7tjoUM73rkfev92xJ5nzNizNv5gG
vX7Lm9P8A5L3Q/wCqVY+YBr1+y5vT/wCS90P+qVZ5J0KGd71yPvX+7Y6FDO965H3r/dsSeZ8zYszb+YBr
1+y5vT/5L3Q/6pVj5gGvX7Lm9P8A5L3Q/wCqVZ5J0KGd71yPvX+7Y6FDO965H3r/AHbEnmfM2LM2/mA
a9fsub0/+S90P+qVY+YBr1+y5vT/5L3Q/6pVnknQoZ3vXI+9f7tjoUM73rkfev92xJ5nzNizNv5gGvX7Lm9P/A
JL3Q/6pVj5gGvX7Lm9P/kvdD/qlWeSdChne9cj71/u2OhQzveuR96/3bEnmfM2LM2/mAa9fsub0/wDkvdD/AK
pVj5gGvX7Lm9P/AJL3Q/6pVnknQoZ3vXI+9f7tjoUM73rkfev92xJ5nzNizNv5gGvX7Lm9P/kvdD/qlWPmAa
9fsub0/wDkvdD/AKpVnknQoZ3vXI+9f7tjoUM73rkfev8AdsSeZ8zYszb+YBr1+y5vT/5L3Q/6pVj5gGvX7Lm
9P/kvdD/qlWeSdChne9cj71/u2OhQzveuR96/3bEnmfM2LM2/mAa9fsub0/8AkvdD/qlWPmAa9fsub0/+S90P+q
VZ5J0KGd71yPvX+7Y6FDO965H3r/dsSeZ8zYszb+YBr1+y5vT/AOS90P8AqlWPmAa9fsub0/8AkvdD/qlWe
SdChne9cj71/u2OhQzveuR96/3bEnmfM2LM2/mAa9fsub0/+S90P+qVY+YBr1+y5vT/AOS90P8AqlWeSdChn
e9cj71/u2OhQzveuR96/wB2xJ5nzNizNv5gGvX7Lm9P/kvdD/qlWPmAa9fsub0/+S90P+qVZ5J0KGd71yPvX+
7Y6FDO965H3r/dsSeZ8zYsze+YAr3+y7vSf5LXQf6pNvcO5/17ii/NdXpe+0roOId8bpPk8rx7oUM73rkfev8Ad
t56FTT965H3uxJ5nzNsQOQ8hZKXc06B9AGm9OqUJUCvPbdMmGz6fIJtcmlZ66cR2egpDbSTSsbJEE1PPH
sxSSgq2jkxL/crXjZaaX6iHuWthHaKMh9gFJUkeSXLDDn2+Y8lrqti2bYfrN7DFMOQoYD4Lc0LdsnOZQd0
OkkyEcefql3SlM0gXz7MZM9RKVavHZqGPGGBsMA4sRHVjr6XtZhxZin9qGPHgPx25r27Z0iqw7b9ZJ3suk
FZHsldANgNwq56eUmqM/kIksFKoVqV1ZMNqzNQ1GEieTySs3VASADpXRKsRGLCFRARQtAWjArMR
HuLTrtWGqxpZUGgjjriGvGIgc8pM6WSPUYnC+CqatnIzCSg5XOlVcVDQ5jIzw2GdlSnUOGGfFOtO3s3uW
kFB0kzkuBNkvMu25Jc1mGZ6BzEjOMEygZoaNqxL3xzseuOjMdmFryXqaXl3BHMGddtvLE48sEM2Z8zX
WueClIK4iBrNuBGBI6oYaxAd7DmYb4Q1Da0Z9C7wSmcjEzdVvJScnKLTCqwN3CsUJjOShUmHXYCdO8
TuspmA6sAhHEdWI2jstgRiG7kZE55eznzMdLbMuuplxheCjlOURyGvj9drgS1xVacmBNM6LIQODSBA0XT
zXUM5PJmhJ6UDX2Fn2PXBO+v1f2ztkWW5HDMigUpMEtHRmuaz+bLlTSsiec91mjZvtitYkeLSeGrXjo20u
rUfq4cJl4TN3m84fFEKFCyUkS7ttc5Bc4fLFiJsFQtEdpdvU8kB6I1v02IYYlECUQxhCChEIUk1T2vMlsaGK3
TLxqqpmDZYzNUDV3eukE4nicVjJsqTOxMkD+AxRE8RAcNJBFMEd5DHEEVxrefKaPn+HDhaY3VU6AJ
ebJ6qjMx75c7X49KgNN2Z+c3iOWWzCKQXl5PlylSee0gcK54VKlDnW3qHPjZRQ0eoqf04AiFseqS4gtsupE
EoycknC/UuczM66csHMc70Sb1/Txs3pYfktdrdo1U8rLmTDl3y8TAqrcEiBTOKN2i8TPSiUgkWhxLFsypapK
Bo51KTT1WOPewRAAiEQhDFhZxihtajEwZx+hF5aNS0eYlTTKXdnr/AD0qcfNiJs2qFCh6naafJDnxrZtHUIe
qDEYpkpXuAFJanLvTy4kDoPKLNKrmTq62OuP/AMoi1slXZHDLkkDmSLFi0rOpQTOnyEcTnHmgdmnlE9
hasackmkqdAQLTIzkvqqVm4lch1H1H1IT+kjwYf4q12t3oGXhZUoYfmcLz04QndOGXdxrXInTy4G87Dexd
DrelObeiOIYjz2hmKM3lzc6VBHdsvLlpIBk8oTu4VtCfzYYscMR5ufDC1sGE8FHLwtETXU6UxvUk6zI6cPtt
6OPQ4TJk5OmBnTpmbyipcvKNHsiXJmvfbPuwc+DHw81qVpiCeXLFycZiDpuVly5fSBkmOzefHq7X3NVq
6WoTX8ZoTjl3K82Oc9KDN7tdbAyAAOo0IjToMB5k8QHZtxALReghXuZMjgju2XoIJA65WTu3Vtkc4Gh+
cgdnJycVpTe4b+dPq/H7vrlhysS588DzPnkOufucf5uZziSTjKmwnTOm9Tysvlvl58bTMwmfLnPSEzkE7OskJe
ZKHLyePj4u/bJShR+8XkC0BO75eXnSccpNg+ZrrtIPSRDsRLN/ldaPOhswi9SOvAdY2v5FpvWrQcJNbu63l4
8nNkBKSy12GtmEnOu25oDgUswz7XqHHAdQhjZ3f/of8X/lsgPU0D49I9Q/rWw8alhMmTsjHLyMtxrGdl5kr
p/ZWOdcnn4bhWCucSCc6CCXJkwaQ6ZLm/THUed8/W7DVq8Nr56FFbolDOpd3+8UWkmM+6X8y9eJnySe
+AcBEn0O8TgfVdc/S5mG+3uIY1MlT6sEBM6nnLtV44zHOMGTktRgu13gAxnm8NhSKnQZoS5IYcYh1gA
YANk75XvH3WN7Tft6fIf1rYtLkyZcUzOTO8lS5oZWZ9AH66zvubetnJs2WoueSc6nRlcN5lS8qVm8rISJxjiK
4HcPPDXx2zbKp5VUyZSpRi6veOIFySgXlTZkF2y8AdhFHDUbNb6KnYHzx3HZpARx4ttqYoUnrCelSYoLu
14uSZUJh84f/wCDDX+RmZiIyAkygCSp1gMWYltICe66RBng74A3sWDnpDX0vfztneU/7cPKP/mtjAuXMzJ
kksZjGSEyb0qX58nFx7OLXbxm6QcVICclVMRlhDNdIZr0jOM6+3h6hDix57bFRMyq0yEoVju4XjZyeVgiJi
By7beIznMAM56JYDJGnm+KHFI71wVVIA0kI6gEYtVreUKR1NlmAJpt3CvpYtINyDwKci7becPCpCGsUsr
n1LU1RIgPFEIBCI4iEQ4WYVVE6Jj1+E5AeQBFnJp/29PmOn3j3BtgpQMFicmcnloDgGS5/NTOcdIyxgn9aB
4uT4CGEgXllozM7M1U4OSyYzc4yOr7R6iP9V9r9XPjbKKpSStYrBw4Qu93lTksTcMwrMM3aK/FssXiEDg
YgNOwEDqbrTxEcAVAJkIhwABG2OhofeFjiijmXarzsyOZM303L3d66RagMiOdelp4OvDVhjvsfS4Y6rP+kN
fSHs9+I87R9+z9Me37uo87UcusE97BBOkl45OdF5U3pWQn45r9KAS+0+e0kty483kmSc7LZxN6r6bkMj9am
ync5Pj1XZ0Da8wy5wybuV5+COfMx/M4VsCfJn5ziBrO+h1rHmD02OoYcdVoh+iFf5xqVPLXcrz0vCUXyuN
3GuodUfTY4dDvX3gHbqEdWDe8a+n7B9/Uedl+ksTEp946dR52tAvnJwwTHpc6Mx0qUW6lH6z/AOvDycVr
hb7LLGIiaqvKcwnJMGjGSSy5A1n07MzXYvYHUXV2adcRHEMcddrtJ0grmmxxRQXcr0RnfAVmmzBe7b
WuQZnmIgxArCZGne+KEs+9UEARCp/owhHbd6oxLwCno6d8zxeOknk4pEWGfMux1/nZdPIibOCVJgNOw
ERUj0QKIAoAIxa9Lqo72LCvqHFlZDGnOZyEcMxnNpSH6M5uOhWmojPLmo6dRnn0nBDilojTWCxxtoifG
pKCXpWUYMGtOIaOXzU5rHPTykoCuD2w0go+7LYoFcLTFiTkpJg5JMGtFZUsVKkT04ucxJmyuaEh9seqx
HjttKrUTratqhxVM3fryJaAzCE+UTl3aK/GJ4mCcMB4oAGwp2ICRz2M0njDjvgEIlUQCOBOALCl3a64lTRp
XI3dryMkwRLmYEUnMu21+yM0zmhooU3xkKdjFCcTgOgoBHGEMIiBKEBxgi3uWVqDW7UcX6WUnQG
B+PHhnZlx5lapStCRAyx5/UIJnl6rUVikyaG7Tsk/OLxxpZTPz+b9PkSNDmiZzNewererut/j9ssbZvXqzLEJpsP
mBVMFjhcgnmpRcpKKpR5SMdhlWvnZIj1aQTiOaKCt1zH3oR9Y2sZBopX3LZ2cuz3kUdTgTAkzTMu7vX6
fCpKJUM0JljZbodqUOCiRApiO+whHCGIQEQAaYuURvIziiQmE7vF5o+WTpUmbKMGLtdbJB1NUA2mig
9DrDBP4sBHffod9jaG4wHarv95PAwBy5HnHubS2KykZYBS6JPAmOXGdM/fKcgHq6Kr8Qz5Yto9HPGJYn
5RdGKmpBHOM16r6j/a493sDgclqI13o5HQoFkdbOGDMSXJT14hlM1yEkuT7LVCna3MuoTfXZQ0n2qw5b
XGh0ZqlLa8ksq3c7z0lbnuMuqH8hdmrtIn5sTKFCnZZKneAiAGTihgGOveh6qKEBuZmUqfiUqy5qhdvvVloJ
hTRk1Qju9XgBPSS+dCczopmNOva79zMfCFoS6cIS4EsFRXGYVkPkxGXjGYzjlacK9BU2TX0hCI7u+GenT
kCIj68sNvI0iJZgjO0lKPllgqXNGk8wlmpEjqxU6rK4HdJfWmiFDRiolW19dhGclmDkE6PLJ/XArKl/QE1QJm
szNpZvVo/Pk4ccR+K24jspBWdanZSGgl5VSkzJx08gmFC67XUirM9QPmBihzooRp2JA8RAgBTRYpqmIS1
YQVY0mGIQAbTb1A69GEwojLFBa+lpJZYCcb0zdpvETwnAJUkU08TiRaPqUIqChmuAwKKYMWJwQw
AQG0xkqabaXhKi2YCZgnh1OvTl42h1L9Op1yH0Q5GYUDymCNdRGmUcLYno+ePlzEkhJk78nMkrMrOD
ErpEnMypMTZbO+cgb2/WWvbbLq46M40kmziZmfPLlTBqaoSyCp05OzrPOyzuKfh2Jy9mH0jC0seoxXlIU1
Ge1btt56OROnBCWMHLuVap8QyM2wDewnad4lTqjgOIwBFCGZgIiEI2qpmjddDqMWITLu15UtnEwS6oSj
u0V0MEQLmohhzooaCnYqG+TxDVDqiiU/TwhFAIRCw6zvXd5uynpr7fw062kM1zTTW7L6VfpSBykRiM6
++dsM1JcxMytJSmWglzj6glp8oznGddOMHMzOZqbKf32U64a+w7WTMcE+WKxBOky5J9QzcrNyc3LySag
TNZ4U7nYnNt5NmTFyht6A6sKhuC7HeWPyTJ8DSfMG7rWORPklyeGaZoPQ61B1KAiIiAbccN7FhSC9328
uAAE661eegljNMZ1GWoBWKSYOFzYdiiZCnQiACe1emDWICAY4DhPSylKG0/tfQZ6eX9nrguXi0tWIPpT
0yPtkfVawUswTLzFOepGTEEBgM6mly/r+sr1pHZ2Dn3OPdEbVsmqGVAwglS0+XmyhnBA0nzJvTyZc5gB
w0U/dLAp/A7XrMoLeRiJE5M669eeNQS5WSNJ5OgldiPFj2UdZCkPZ23n9LttMp93y8WnZnkbs946OOWbE
ybmGLtdbJ+WL9mFEsfyutmfcfqRwHARstSEq5DPofDkJz1slNVTj/ACgGYGkZmOOLT35Thc9NMk50kzJn
GI88let5rm/VBPqM3mnMHvh3uS14IZwtMJllJSnZtAXNZqVzyVnxGd9amyusTvVxsOMA+PKy5QCvivo3Nr
vd55MglzTEqdLkXbK6hmaeMWdgVJ4skA1CGvDYHphAIcRCgmLvF4g1CXggu7XnS0BGSEuH/g5VrGfO
DOhAQKiDJEIR6q1hFgPKGsAFCYc1Th9vsgcz1ys4h6nEfGtka/Kzz55cuGVtntzCMFPyRu6sWT5BeAsLsqP
NnGZUrp5sx8zpWvWOHvcJs0HFrEBt1Sbr3sGSftT4xty99zGoLXBuX/LtLpcVC64tJsITmqSaV3G76MVOaD
eRyBuhNUkYoaOr7la6agpwqK2rJRAMopAAqhwiMIDjjbqD3XxwYqUPIU+OzmGE4QY9+VtbvRaXavE2c
QAzPqHnpw9fO20lixYsq0CxYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixY
sWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYs
WLFixYsWLFixYsWLFi1nvNBBwIppPDVnEsZWGvjERx19/b3rJhPC4vwgWDJ/bnE3K+LVj4tnfsrbaWwDk
DwBYsCRqZPMZfb7iyOP5H4P1Y+PyWPyPwfqx8fkssdgHIHgCxgHIHgCwI+cJ6aZ+22EjDoT5+4sjj+R+D9
WPj8lj8j8H6sfH5LLHYByB4AsYByB4AtjPmPI/fbGBPNz+UP3WRx/I/B+rHx+Sx+R+D9WPj8lljsA5A8AW
MA5A8AWV3RomD9Kc/qsoBAjJeUfsh6dOnt8ZRx/I/B+rHx+Sx+R+D9WPj8lljsA5A8AWMA5A8AWxYsjj
+R+D9WPj8lj8j8H6sfH5LLHYByB4AsYByB4AsWzJ5nzNkcfyPwfqx8fksfkfg/Vj4/JZY7AOQPAFjAOQPAF
i2LI4/kfg/Vj4/JY/I/B+rHx+Syx2AcgeALGAcgeALZk8z5mxZHH8j8H6sfH5LH5H4P1Y+PyWWOwDkDwB
YwDkDwBbFsyeZ8zZHH8j8H6sfH5LH5H4P1Y+PyWWOwDkDwBYwDkDwBYsgISIzXl+mY4dOg8rI4/kfg
/Vj4/JY/I/B+rHx+Syx2AcgeALGAcgeALFlyeZ8zZHH8j8H6sfH5LH5H4P1Y+PyWWOwDkDwBYwDkDwB
YsSeZ8zZHH8j8H6sfH5LH5H4P1Y+PyWWOwDkDwBYwDkDwBYyw4UiDz1+76/xFHFzHgfq5WRx/I/B+r
Hx+Sx+R+D9WPj8lljsA5A8AWMA5A8AWSoTlMfbZAQkQZcy/zh+6yOP5H4P1Y+PyWPyPwfqx8fkssdgHI
HgCxgHIHgCysuWfPpy9zZXCM48T7z11sjj+R+D9WPj8lj8j8H6sfH5LLHYByB4AsYByB4AtiJ1g+q2MKf2t
r+Ien6XT2nnZHH8j8H6sfH5LH5H4P1Y+PyWWOwDkDwBYwDkDwBYhOkZcvx59bGFOGCV9DjOszOlk
cfyPwfqx8fksfkfg/Vj4/JZY7AOQPAFjAOQPAFjPmPI/fYASPp5fpnp9318zZHH8j8H6sfH5LH5H4P1Y+PyW
WOwDkDwBYwDkDwBbNs2Rx/I/B+rHx+Sx+R+D9WPj8lljsA5A8AWMA5A8AWLFkcfyPwfqx8fksfkfg/Vj
4/JZY7AOQPAFjAOQPAFiANBA9+gsQjkv8AlD06dPfOUhkW4To9RLGf0uble/qDz2/BZS+l7KBloRZNEN
ReUErn1dzz26uTJWAcgeALTNiwZOhg89bFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYs
WLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsW
LFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLFixYsWLf//Z
/9j/4AAQSkZJRgABAQEASABIAAD/2wBDAAIBAQIBAQICAgICAgICAwUDAwMDAwYEBAMFBwYH
BwcGBwcICQsJCAgKCAcHCg0KCgsMDAwMBwkODw0MDgsMDAz/2wBDAQICAgMDAwYDAwYMC
AcIDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwMDAwM
DAwMDAwMDAz/wgARCAkZBdwDAREAAhEBAxEB/8QAHQABAQABBQEBAAAAAAAAAAAAAAE
FAgQGBwgDCf/EABsBAQEAAwEBAQAAAAAAAAAAAAABAgQFAwYH/9oADAMBAAIQAxAAAAH
yfs/RI1CkQFAJUq4qAaTUQhS1pjUacjFqJUgUorTAoIUoICmmrFNJqIACGoGkUKWNJqBCFICkrVGnIilNI
qlxAQgFIpQSoCxMlxQVqIIoFICkaSlBpyWESlAahilSrAkUENRCFIUEKASrEBSUKSKQpBkQgUlaohC1Cx
MmrEAJSIUoAFBACtMBVLGmrAhQUGnIhApQCUiFABKsCFBKsU00KAKYgBACkqwBKsQ1EBKCrEN
UaTUQAlUQAFCAQNRpqlJEqwJVhSIWlSFIpYgKQUgKFgDTksWJUikFUAsQVBGogqFgQFAFIEpWrFB
ULTFBQGohIpDUSpFyIRakQ1AgIUEKKpAIAlWFIppqkKQRqIKkKsQpQQVKsWBpKKQIUAELSAqUiwJ
QoiGoVIEKSrEyXEpDIJGqNNao01YUhUEKsAKkBViZLFiEpAtIEKU05EKQKAIlUhYCrEFSriEqxKFgAC
VYEpCrFJQsaa1RAAKsaclxBQEi1IZEUCBDUaaQoWKQhqIACZGK1YgpAEBRUBqiUJApQQtSBSAFpEJ
QoiVYlIoAqRaFjSUppqxaRKVBiFpAlIFpErVGkVQSKSqSFWBTSWkABSJViCkUAhRULEKU05GK0ECC
kWghQCIKpItQFhQsSkUlIUgSrCpVxAUgALUICwoIhqyTEpAFICmmrAVRCtNaokASgjUQUgC1ImRACri
CkAWpAtSBQaasUgBCkLUi1CgkCiqSAFQ1QBBULEFCxCglURRWksCVqjTVIUQAGS4tJaEjUaTVUIWI
DVWkoiZGJQ1RppFABKohULCgiAVYlUQqwIKCKQpCFAAqFhViUIWFQsQChYFqRSAAhqBpoWAqxC
VRChICrAAAtQEEKVcULSAFQFEUUNIigAFrSaohagIURa0wFURKQNRKkAKsCFICglDUQQBDUaSgp
KggWqaQUAQqFikpEoBCrEKUgAFIlDVGkpSUJAVYpKQFBEFaoEBakKCJVEAQoqxKggaiACghUEKsQ
pKGqNNKsIlItIgqkLAUIIoKCVICgNUQlIFIBkRREpVGKVYgBaEjUCEoURTSCioAWLUIUgAgWghSBMj
FQKkAUlWFUhIoKaS1AUghSKQVauKEpGolIppKCVaQgUhCgAgyasUKQlUlXEAIUErVAlIFIUhAWrEJS
KShSxKVcWkoFAIgAKBSmKZNWLSWoIAtSriEpAUi1IUKllhMgsCVS4gqRClAIQ1CgNNasWmtUSoDV
GmrENQAABBVgaSkLkkWFKmLUacmrFCVSCrihSApTTWqNJqICg0lJWqIKRBWqGRiCgNIgCihIpaRBSJ
SBSmmrFIU0moEJVgCGoGnJYkCkFWJVIWBQaTUTJIQpTErVEoBEAqwJQpYEJWqIQFJk1YlSFSrippyX
FahKsWICkoSBqBACAGo0igBYgpCqIFNJSUi1TSK1YtIGSxItSmJWqJUEDUaQUZEIlao05GJWqJUhSNR
CVYCkQpDUQFBpAyahCIWkaTUCULAAEApELkuISoAKFxStUCVIpAUAhSmkVqiUqwgaRWqJUpFiFA
FUQNJckxUVYgBTSDUCEqxKsStRKkI1GkAFoWNNWKQlWJksItIhCgpCFKCAAlWAIBkuICioIgoBAoIC
lqQpUxagSgKIhKQAFWKaTUQCoIULApKkBkuIAUEIClpAGmhQIAEyMWoEAJSAGRFLEqRQQtQRSVq
iUJSKWNJSVYlWAIajSKoiFqRqJULAlWKaSloaQIFoShYkBk1YtNWALUEUgBcmmEUUJFJVEQFoCFgB
SAJWoQBASkWpFAIClNNWFCxpqliFqQoIACkQpDUaS5EAIVCxKRQU00EUUikIKRqISqAIUgKFNJYp
KQBBkCKIAFrSUVIGqBCkqAsAKhRFIUlCxKgLEpACkWhBGqtMUEpFKQmS4lAIhqyTFAAaqQIABkQL
EAJVgUgBKpItWNNUpCxAKsCAlUhRAEqxaRpqwAqRaQLUgAUlIEBahYFqEEWrEqQyIogACkAJWqNI
oAUVIsAABSJViVYELUFIsSrEqxTTWqpEhSNQBCFAFWNNaogAoIpKELAhahqiCoWAGRigKC1IUiggI
WoWIBVhQgLCpWrFpNQICUNUQACoCwJVKSBSUhkQhUNRpLFICVYtSFIEqkAKIlAUCIMjEFAWBK
RaoiAUIIpakC1IVAao0iqQsCVYVCwAFU0liFIUtaYuREAiikBkQiVSxCApQQoJksSAApCkSkUpBSAFQG
qIXJIkUENWTTFgASkC0iUgAMliQqliVIVqiAtSBBVhViCpTFSFpEpGohBVApipCFAABCglUkXJIpKsIlK
1RpKIlIVakCwIKVcVqFiUgKsAQVAClNMCgAlACiIWlU0xqiCkAABULAAVCwAFIgKUAEGRFiELQsQ
gqwKSrAUiVCiKaaRQKkaiUgShRENVDSIVYEqwoIoNNCnIdfDmGrh9z7R9V1xrXWVAUiFAAAtIEFWJS
AqxAAAAWhBCkKAFiAFqCAoICrAgAoAABFAqCKCCkUVIUikAoICkKQoUEgKRSFqCFAIAUhQQFW
IWghUKICoIoICikSqIUgSrAhSQhor5nyPlZtzAe2XDNv0lWAqwJULCoaohMgpMWo0lB2Ho+XcXM8sjLvY
3eOW5mX3PpGtQAAIWpFAAAABQghQAAAACFAAIUAAAUgASqAIUUiJVAUQoRAUAAhQAAi1AA
CkAAAAABYVAAEKBYgsCAoAAABAoAhSAoAAAABpr5p8bNvZtE2VmwynXm5n0x1fdQppoasQlKohE
IWrGkpK1RDsrR8+7+X55PBkJnvZd1jdwfU1S0ApCksKQApKAFIAAAAKQFIAUgKQApACgEKAAkUgL
SAFIlCwoICgAhQCIWggKARKohULAAhaCFAIAUgKAACFICkAABQQAgBSKKEAKSKCF0p8j4WbatnZ
j8scbZ1nvZdG9X2AlWKQgLkYgqVYQJQRSHaWh5988rDK4ZZLHLfy7yXcS/U1qEgKsCkUAEFUQElIAU
EAAoAUAgAKSgAAAABQQQoUkWoAC0iAAAApCkAAKQpAACggKQAFBCkABYlAWIBViUAAhCkC
1IAooRRCioAACkEDSfI+GU2lmwsx9xxWePVu9l0F1vWVYlBAtIpCUBYEKQAHbGh5+geTMvhcpjchjlvJl
upfsfSApCkUVAIACkVApAAAACpFAAqFAAAFBABSAAAKQAoAAAUgAKQABSAUgAACkBSCkCrE
FSBQQtIgFBACkEKAAAIAACkACWoVSQFBAUhWg+NbdNnZscscVljisp1NvvPXX9QBSAEKKsaSghSm
kopHbfP8/RHImZxzyuFyMy+/t47bZ1shH0EUCgANAANRRAAWolliKqyKQpBQFiBKFgLUgUEADSalBA
FpAKRSSqIAABSDTUIaotaoBAAAIRdQSLSWpAFJSDSupAUgKkEqwJakoUgUEFllgQqkAAIUDSaaoBrB
AWFQGkx1ZDS3dnjlj7MXnjiMsOoN++dOx6UlWIBSFWBBQRKFiFFQ7f52Ho7jzN4ZZWZ5PG7nb0/LPU5
vrnwz5DjAAVYBF/M7c8+ss4CfoXqenenlkAFAgRwbNwnKd3+WQIAoqACdM+rkeLsPAUAgABR462MP
W3hlv4KQFIpAKryv7Y+p/DKoFFSAAeC9rDzp7QU9QeGXt7WzURABViC+VffH1V4ZEC1AAIUcYynnn1
x9W+GawFQAsCVXU+eP1O0/OqQAAFJSedvWd0YXkOIApAUE86e08GbWEB3D539HtPMKAQovRPpO
C5z0BxuztfH1x2eOKyxwuWHT2+839n0EpAFqAoNJaQgShYAmTuLm4+kuNjm8c8tjllMct1t6ea3ed4/2MPX
+vnnoAAgB+Yu7h1hnAP0S1M++PKiFAICnBMpwfJ3n50AAAADpb0nJMb2LiAAAAA8abGPrzXy34BCkK
QoB5S98fVfhlSghSAA8C7WHnD2gHqXwvuXWzAAAAR5Q2MfV/hkAAAAIcXynnX0nrPxyEKAAADqX
OfRO1sMoUAAAgPOXtj3Z5ZcigAQFAPOHrPAm35lHcnnf0m08wABDon0x65zerPLLjvL7G18vXGZY4nL
HC5zpvfnmrs5imktWGSQAJFqVYsQFrSAdx83D0px2cxzy+GWVxy3W5pcq3Od8jxns4ewdfPPRAUA0n5gb
vn1fmA/RfUz768qBACghwPKcHyd6+dgKIVAADpT0nJcb2NiQoIVSCLQ8YbGPr/Xy34AAKABHk7Yw9X
+HpqSFBCgEPAG1h5u9oB6n177p186ACAFEeTNjH1lr5KoIIUKAcVynnP1nrbwyEKQoIUA6jzn0TtfDIACg
AQrzf6492+eXIYoKACA83+s/P/b8yjuXzv6V6eYoIDof0nXGePr3wz2Fcd5nZ2vj64vLHE54YTLHpnoPNHZz
hSFJSmK0iWapRACUgDUTJ3HzMPS3HZvDPLY5ZbHLdbelyvd525NmeL9jH2H4XOy0gKQ/L3d8+rswH6
M6mXfXlkABSFBwLKcGyd7edhQQFBAU6T9JyXF2PjQAIUAA8X7GPsDXu/WggAKQojybsYesfDOkAK
QoIfn9tYebfaAeqNe+7NfOAAFAEeS9nD1prZqAhQACHFsp5x9Z638MhQAQApDqTOfRO2MMhAAAUgP
N/tj3d5XkUoAFAIebvXH8/dvEDubzv6XaecAB0P6Y9b5z2B4Z6DY1x3l9naeXti8sMTnhhMsemN95o7WcIK
1RpyMQUEaiErVCpEFI1UjuLn4+luNM3jnlscsthlu9vS5Vu87cn0NieLtjH2F4XPSgCH5e7vn1dmA/RnUy778s
gAAAOB5TguTvbzoAAAAHSfpOSx2PhQAAAAPF+xj7A18sgAAAABHk3Yx9Y+GVAAAAPz+2sPNntAP
VOvfdevmAAABTyX74es9fNQAAAA4rlPOXrPW/hkAAAAB1HnPonbGGQAAAAHm71x7u88uRwAAAB5
t9cfz928QO5vO/pdp5gDob0x63znsHwzhoNjXHeV2dr5+uKyxxGeOGyw6X33mftZzJcVBpyXFKQCal0gFAB
BVjuPn4+luNM5jllsc8tjlutrS5Tu87dH0KbCvG3vj7V18vpAEPzn3MOuM4VJ711s+6/OhAAChwquHZTubzqk
KCAAFdQ5uQxz3AFIAUAB5K98fU/hlvgAAAAI8ye+PprwyoAFBAHh/Zx8/+2KFvpPwvs3wyACAAB5j98f
TnhkAFIAAVxuug/TH1B45KAAAAHV+c+kdmY0AAABA6B9Z3B53PQAAAB0B6zw9s4KHbPnf0H1M1D
rjKdB+uPsLwzENBsa47yuztfP2xWWGIzxwuWHTG+8z9rMBUgKRSZLAhRAVAUQruPnY+luPM3hnl8csrj
lu9vS5Tuc7dGs1AHB9fceOwgEBQpBCqpLEBaQqFBIVYWxKCFiAtBAKQFAEKAAAEKAAAQoAAAKQ
IUAAAAUiFAAAAASLQAABCgIUACAABbAgsRVEFAllhSFIIIXIbWnyj11wIaDY1x3ldra+frissMTnjhcsO
l995n7WcqliEKSrEqipCKAQooK7j5uPpbjzN4ZZfHPK45bva0uVbvO3J9CgHG+f1d5p7oAEKAAKUAAAA
AAAAAQAEoKCFBAUAAAEKACFBCgAAAEBQQAoAIUEAKAQpCgAhQAAQAFABCAAKAACgAAA
AICBD5dHlZ7b0gIaDY5OO8rs7Xy9sVlhicscLnh0vvvM/azlWAIC1IFFIgqwqRSVqIdx87H0tx5nMMsrjnlsct3
taXKt3nbg+pQQ47zuru9TdAAEBRQUAAAAAAAACCoBQAAACAoBCgAAhQACFAIUAAAAgKCFAIU
hSFIUgABQCFBACkKAAAQAEAAUFAAAAAAQgfHo8rPbekBDQbGuO8rs7Xz9sVlhicscJnh0xvvM/azAh
qNNIpAAaiChIpKsUh3Hz8fS3Hmbwzy+OWVxy3e1pcq3eduT6FBDjvO6m71N4AAAKUAAAAAAAACEp
QCAoBCgEKADSUoAIUhQAEi0FSFUgoSKQFBCxahYAgALCkKAAAAAQpCgEAKACFBAACAKUAA
AAAIR8ejys9t6QENBsbOO8rtbXz9cVljic8cJlh0xvvNHazgqCLkkWJQsQtIhSVYmTVilWO4ufj6V48zuGeW
xyyuOW72tLlW7ztyfQoIcd53U3epvDqTb9+Ce/vlcMO19XW6U3NvsvX1+vdn32rLvHT0+S+eIAAAAAABK
gAoBCgAhQQFIUhQQoIUEKAAlCjo/b2uL+vrzDy8eVefl1Ps7fcupp9M7m3Y5H5+fGvT17B8NbtfW8KFMS
gpCFJAGUCCLQCFAICkBQCFAAAAABAARSGQAA+Sed9/d+Fy7n1NTlvlgj49DlZ7b0gIaDY1x3ldna+fris
scTljhM8OmN95n7WdqUhFIQVSwBAACg0lO4+fj6W48zeGWXxyyuOe72tLlW7ztyazUCHHed1N3qbwJ0H
v7mCzz9M83Q4R7+u5Y8i88fIfU6fqvm83O4QAAAAAAGNKACApCkBQAACFABCghQAgpVBiDLB53x7
1et7J5XJyuGPS25s906er0Vu7u9xw7W1tbxh1uv7d5HI1y1iDIgKDEFKCAoAhEi0EKQoAAIACgAAAAAgAI
yAA+KeR+r0vRPP0ea+XmUfHocrPbWkBDQbGuPcrs7Xz9cVljiMscJnh0xvvM/azgFI1A0lqCGRiDIixKUxB
XcnOw9LceZvDPLY5ZbDPd7elyrd525PoUA43zupvNTeA2teT+r0u49TU7Q1tfqLa2e5NXX6P29nD+mfojn6
S0AAAAAGOohSFAAAIbTH1+L00LvL47m+YEKAAQoAKUICgGJkQx8Z9XseiNHQ5p5ePWOxsdvaut0T
u7m+xx7W1tbxh1uv7d4/H+iAFIUhQCAyICkBTEGUSAKIUEAKCAoAAABCgAA0gKUdL7ezxT19PSfO0
VoHx6HKz21pAQ0GxrjvK7O28/TF5Y4fLHCZ49Mb7zP2s4UENRpyIQpSLEKUhSEoWO4+dh6V5DO4ZZb
HLK457va0uVbvO3JrNQIcd53U3epvQoOJe2fmDo9D1Zzed1vse3dGnrYzO+Rep0/V3M5ufwgAAABCUoBC
gAhQfCZ4PDd209UDVlMhdfL56eooIUBKFqAgBQACmIh5e6PS5j5ePMfLyymOPK/Ly6K3d3fY4dq62t4x6
3Y9u8fj/QIUhSQoUEKACFIAClJAQKABCgEKAAQoAABAUgIoxOeXk7pdL1VzebncIAPj0OVntrSAhoNj
XHeV2dt5emLzxw+WOEzx6Y33mftZgKsQgFCxTTkRQSKAAdxc/D0vx2bwyy+OWWxz3W1pcp3eduj6FB
DjvO6m71N6FFE6O3dvhXr69ieHh2vra27xdD725sLfQ+jpFAAAJUFABCkKAQ+cy49hv8AymdrSUCMlnrZ
nLTKBQEoQoKYgFBSBRDLobc2+P8Ap6cw8vLufV06dFbe7vpj2rr6vjHqdj27yOP9AgCCkKCApAAUAEB
QAQyiCBYUhSFICgAAAhQAQpAec9/ezmGHd+nrAAfHo8rPbOkBD5myrj3K7O18vXF54YfLHC549Mb7z
N2sxCgAEpGpCyoAWFIlWB3Hz8fS3Hmcwyy2OeWxy3W1pcq3eduT6FBDjvO6m71N4KUPmnlLp9Lkvn59
l62v2D4+OMt8idbp+tuVzMxjCgAgqUhSFBCgAAxGG1isdqgUhSNdnJPTm/VCFqCJQoGk1IUhVBRBCr1j7
+/RW5vdsa2p3Vq6lXonc3N7jj2vr6vjDp9n27yuN9EKCAqAEApCAoKSJWRiCgpiZEBIsUAACAoAAAABA
UHEfXPzR0Oj655fL3UpQB8ejys9s6QENBsa47yuztvP0xeWOIyxwmePTG+8zdrOAtSFaogpAEpAtWJUikL
XcfNw9LchnMMstjllsM91t6XKd3nbo+hQQ47zupu9TeUoAca9MvK/S6XaGtr9+6Wmk6H3tvQvfejprQCEpQ
QpCgEKAAce89/az1sBkQoQy+WplstUFMSgAAgUFAQFAMBnl5A6XX7w1dLu7T01vRO5ub3HHtbX1fGP
T7Pt3lcX6EWhAUEBSkQQqCAsSsiEKACkAAiRlCkBQCFIUhQAAQpDyp0ul29q6nZuv4CKUD49HlZ7Z0g
IaDY1x3ldnbefpisscTljhM8emN95m7ecLACkBViUhUEUpAQFruPnY+lePM7hll8Msrjlu9vT5Tu87cH1KCH
HOd1N5q7ygAIdO7Wx1NtbPrfl836rjK8kdXp+tOXzMtjCgxpQAAACFIUEOO+XQ+E9FBQAG4eXJPTnAy
XEAABbEoIUAAA0p4u6vZ9C6XP7O19cdFbm7vcMO1vDW8Y9Ps+3eVxdYAAABFFSLUAi2QFQAUhAC
kKCAyiCEUAUhSFAICgEOr9j36l2tv1TzeZqUQilHx6PKz2zpAQ0Gxrj3L7O18vTFZY4nLHC54dL798zdrM
KgANUSoDVGkZLAQJVgWu4ubj6W5GOcwzy+GWWxy3O3p8q3eduT6FAOOc/qbvV3gAANB5f6W/y/wA
vLvTS1B0Pu7ek760dRYKUAAgKAQpACnH/AD39rPVQAAFTP56G8y8YWgBFqAQoAAABSHlbo9Pn/hr9
1auoOitzd3uOHa2vreMep2fbvJ4usqRaCFIAAACBahSkSFSkBClIAQpTEsSMgNJqAIUEKQoBtq8i9Tqekufz
+Y+XmAIQL8ehy89taQENBsa49y+ztfL1xWeGIuOFzw6Y375m7WdIQAuSYlKARYlUppgCkydyczH0tx8c5j
nl8Msrjlu9vT5Tu87cH1KCHHef1N3q7wAAA4h6Z+WOp0vUnM5vMvLDGZPJHU6XrXl8zLYygAAAAAhS
FIUxWG1isNlaoCFhA3WXlyH255KApAAKQAFBAUETzDv9PcMfS+hzovRW5u73HDtbX1vGPU7Pt3k8X
WCsYyAFIACkAAAACgiVIZGJQCmIBkQRYkUQ1AAAA0mo6L3dvFXP0To6BQABD4dDl57a0wIaDY1x
7l9na+Xri88MRljhMsemN95m7WagiGrJMVFSkWBKARQQlWO4+dh6X48zeOWXxzyuGW93NPy91OZj6q
VBnccvUnI6271d4AAAaU8ndPo7XLL1ny+XusXnzf3dzHfejpKFAIUAAgKAE1LtJ6ce8t8MqAGMpDc5+fI/
XnAyBiAAABSAApARPJfS6myuXsPmcmL0Vubu9xw7X19Xxh1O17d5PF+gIAUhUEWggKQFIAEKABBF
gFIUhkYwqgQiiFBACgGDzy8n9Lp+teZy8tjKAAAcW6XL8tdHQAGleycHdXF7e18/TF544fLHC5YdMdC+
Z+zmpGmkUELUEC1YlCxpqxMlxDuPnYel+RM3hll8c8rhlu9vU5Zu83dRrNSCVxnn9Xd6u8AAACdO7Wx
wv29srjj6C0dHCZZeSup1fXfL5WVxlAABAUhQAVKpPmcb8ul85kCsolsSy2bm+fIvXngCpFpCkAAABWJk
InGfT14F7evQe30PaPL4+/k6J3N3e4Y9r+Gr4w6nZ9u8ni6wUgAKQAFIhRUKSKAAAUkWolSAoKQhQQpd
KFAAhSA83dDe5Z5+fc2nqwoAIUHw6HL5Ds6QENC4/Jxzl9na+Xris8MTljhMsOl+hfNHZzEJQQpAtIFBA
KhYlWFdx83D0vx5m8c8vjllcMt3t6fKN3nbo+hQQ47z+ru9XdAAAITqnZ2ObePj5X6fT9F6Ghz7w8fPe9u7m
TvzS0wAAIUgKVBVMSl20z4959DTCgpFBK3d8eQ+vPKKQAApAAgFWFBDqjY2eyfHW8ddLsemtDm85
8vHorc3d7jj2tr6vjHqdj27yeNrKCApAAChBFBAC0hQCAAEAgWCgAAhkSJFKABDhPt6+eN/f9bcrl7ggBQ
QoPh0OXndrTAhoNjXHuX2dr5emKzxxOWOEyx6Y6DzN2c5SKQAUiirAgAqRakC5O4+Zh6X5DN4ZZfDL
K45bvb0+UbvO3R9Cghx7n9Tdau8AAQVKcezz4z6ZjoDe3/WnM5e1t8odPp+vOVy9/IBCkKChBUKUhCwx
OG3isdhciFrGFB9rjyX15hRQQpAAELSApCgHTG1tdzaur5W6PT7E8dfuXU1Oitzd3uOHa2vreMOp2Pb/J42s
pAACAFABAgKABSAAAAAEiiUEAKACRYoA0nk7p9LuvU0+yNfxAEKCFB8Ohy87taYENBsa49y+ztfL0
xWeOJyxwmWHTHQvmbs5yqCVYRKsKhYEoWKCEpFruPm4+l+Pjm8c8vhllcct3t6nKN3m7o+hQDjnP6m7
1d4AEqCg0ydM7m33Pp6nnXob/xPSOhoeet/dyuE7w09QQAFKhahClAMYW3Scc8+h8Z6CAIWp9rOTevMh
QQFIEKAABSFIVOmNrb7n1dXoDc3sZnfSWhodE7m7vccO19fV8YdPte3uVxPqCFSkIFEUACFBCkQoAqC
LSAFQsAAlIAlIZAgiwA6m2tjrb32fUXO5pYUEKAQp8Ohy87taYENBsa47y+ztvL1xeeGIyxwmWHTHQvm
bs5yhaQIWAFIhQQtSNRpyMQ7k5+HpfjTN455fHLK4Zbvb0+U7vO3J9CgHHOf1N3q7wBKlABDpjb2e6NT
V2dvknqdTvTS0uZeXl5Q6XT9d8zlZDEASpQyIAQGSjFRkT5y8b8uhoZQMjEtTWnJ/bmUApACkKAAUAi
FxuV6+9vftXX1eqdna6U2d32FzeP0PudDe44dsa+p4u6fb9v8rifVIFqAAQEKRasIAAAkC6kiwAoAAIACFEF
SApQImPyy8jdTp+oebzuT+eEKCFBCkKfDocvO7WmBDQbGuPczsbXx9cXnjiMscJlh0x0L5m7OcKCmkVR
FJUikqwqCFWBK7k52HpfjTN455fHLK45bva0+UbvO3R9CgHHOf1N3q7wFQlAAOsNnY5d5ePIPPHgvv6+
b97oesuby+kNzby2M7w0tPUo1MQUpAVcYWhFqADY4++D893SAClMtnqZTPWIC0hQEqmI1LELQgHWu
xs8hw8+U+flxH09PJnQ6/tHm8XpTZ3t7MO1vDV8Z9Ls+3OXxfvIihSAACEKVRCEKRQICkAAAAKQAAg
WolSAoHzrofd3NrcvQehpUAAAEKD4dDl53a0wIaDY1x7mdja+XrisscTljhcsel+g8zdnMUhKULCIUmTViA
hAUuTTiHcnOx9L8fHN45ZfHPLYZbvb0+UbvO3J9Cghx3n9Td6u8QgpQAQ6p2djhXt794aelh8suqNvbh9ZP
mvZGvrdh+HhqAQGRipbAlAKQAHHPLo7aelSAoZDc3yyeeruLhrsqak1JUJqIUAABVx85bvSzGPn3pp6XU
mzt8N9fff44Y3LKmfwwwOfpzrx1+1NfVoAAAAAAAUgEIsIopCkAAAKQpAAAqSFmQHVe178H9fflnl49
vausWFAIUEKD4dDl53a0wIaDYnH+b2Np5euKymJywwuWHS/Qvmbs5wpa0wGRiZEIuSFgCwBpyXEO4+f
h6W40zmOeXxyy2OW72tPlG7ztwfQ1Ahx3Q6m71N4xpSFBCkKCFAAKEqFIAVlAAKQApAYnz28Tjs0jKl
BClDGlTUmqtTHWbnPyzGWnUAAAhDUAAAAAApAAUgAAAACkCEIyAEAAKQAFIAAFCVICgxECx
QABCg+HQ5ed2tMCGg2Ncf5fY2nn64vLHEZY4XPHpffeZ+zmpGmkajSUFBpqwAAKaclxU7i52HpfkM3hll
8cstjlutrT5Tu87cms1Ahx7Q6m61N2pQADSagCApCgqCoUFMQyCFAABSIC4Ly3tlPaLFGoJVqFjGgAVqp
Mc3npb/LwKCCAoAAFAQVVBIIW1EJSApICqCDSagBSWIIsCgQFIUiFAAAEUlVIlBSACECgAQ+HQ5ee
2tMCHzNlWA5nY2nl6YrKYfLHDZ4dL798zdnO0iFrTFAJVJFoIAlAI1HcXOw9L8iZvDLL455bHLdbWnyjd
526NZqBDj2h1N3qblBCgEKAAACpQAAqxaYgAACkAPlMuN+XSlyQQUAFCAAWqI+uXnyH15+uS1LI
WKIUgAEKAoBYViUAgAAKRFqAFJAUAECxQSBQSLSAAAAgKIQUEBQIRYUhT4dDl53a0wIaDY1x/
mdja+XpisscRlMLnh0vv3zN2cwJVhUqwiFpEyIsBUi0EDuPn4el+OzeFy+OeVxy3e1p8o3edujWagQ49z+pvN
XcAAAhQQoAKUIAFLYxqkAoAIEBdjh74fDc+bNRLAqFBSAgAuS4lVjlfTVymWqAEBQAAAACkKCAE
UgAAAAJVEAAAFEAQDSyEAAAKQAAKkQUEBkCQ0rQD4dDl53a0wIaI2OTj/M7G28vTFZY4jKYPPDp
jfeZuz6BUEKtIkKCFWAFIDIxSu5ebh6W5MzeGWXwzy2OW62tPlG7zt0azUCHHuf1N5q7gAAAEBQDUg
KYwW1FAACggAKkZYfz3MbjsiFQlCihQSW2YgWrSEVNdx5F6876MVAUlACkAAKQAAAQAAEAAAK
EWyAAFEQUEANLKAApAUgAAEJQCAoEWAHw6PLzuzpgQ+cbLJx/mdja+Xri8sMRlMJlh0v0L5n7OcJV
iVYuSQBY0gAAoKaS13JzcfS3Jxzfnll8c8tjlu9vT6g6PM29uo1EMpHcfL6u91NyAoAAAAKlAVcRKqkAAB
KFgKnxnphPPd2s9gYgUBaoAWS2zFAtWgxxtWN96eGaz0lAAAAAAAUgAAAAAEABAAIUKhYABSAsS
hYkWKIUhSAAAAQgoAIUsTStMD0uX01u6ShDSctxc95HZ23n64rLDEZTC5YdLdC+ZuzmqCAFWAoSFI
uSwjTWqIQV3LzsfS3HxzeOWXwzy2OW72tPIb3O+6fQoNRted1d5q7gAAAEKVKFELcVAoIAKQAoSLscf
fD+e7pZRCCQoUi1agLGNUgV5w6fI7G1drsvW2/M3U4/UW5z/QHO6vfOh0vJXb+b9ec7dxWWHnPe0uZePt
yvD07k1dqx5P6XO6Z2tbtPX9vRelu+I+rzNB7x5HV8K9fl5HG+zeX0+ndrW8/bmn6U0dzdTLK4Xhnt58z8fX
q3Y1+8tTb8rdHQ9kcvpciw9AAAhSEUgFQspAAAAWJFigQApAEBYCwlIUpiZEEWG06PL++1pAQ0HzX
H8zsbby9cVlhiM8cLceluhfM/ZzGkpKQrVAUNNXFKsUlKoxKkdyc/D0tx5m8Msvjnlcct5tafJ93nbo+hQQ49z
+nvNXdhQQAoCVaEBWWIKQAAUgAAMXht4vDZMgQg0kKClClEuNghVfnn9H8n3NpdH1Rye34o7nznL
/H3q+pOV1/y7+o+P98cnp8v87456fP7G19jnnl6+j9HdHgjscr0Fp7PcerscC9/Hxz0+f7843VzGOX5ld7jekdHb4
nnhhs59U5f5Z5DHPN43yj0NP1hzt7ovb1vR2jt+O+pzv0v4Pb1qAABSCEAAQVYAABkSIBFiwpAEBRQQC
EpAADKEPh0eXndnTAhoNlXHuZ2Nt5emKyxxGUwuWHS/Qvmbs5wVY0lyXEFKkStWKUgQpDUaSncnP
x9K8fHOYZZfHPK45bza0+UbvO3RrKCHHuf1N5q7gAAENSVClBiVlAAKQpAAACmA89/a4+4gDEQ0rb
LFAWqJliiwNvlh+dH0vyfLPD396fP/T+Fu/8AN9n623s07q0t7wz3vnfQGp7eg9PZ8Bdjm8j88/S2juekNHdieC
Ovy8P6efonR3Ob+efgfr8z01obvrDn7n5b9/j926mxmMcuCevnzfzz30b/ABz6399fzfu63vbkdTova1cJnjyrDL3d
x+uAiUAAAAhAAEqyggAABYukhSAAAFIASLALEqgu26PLzuzpgQ0Gxrj/ADOxtfL1xeWGIswueHS3Qv
mfs5whSkJk1YpSKaasQpKRakaiCu5Odj6W4+Obwyy+OeWwy3e5p8n3OdujWagQ49odTd6m4KCFBQlBEqi
WWgABSJVECFFKcc8uj8J6ggiQlWJWqAFqyhkGOI6x29LyV2OFxj18f0r+Z+t8AfQfM94aPRxGWHIfP06S
3+ftvTW9t8roeGetzeY+Xp3nqbXo7S3Lb4H63K7V8PXyF0dL9E+N0/DfV5/sfmdDuzW9/wAo+/xfU+hvenN
Hd/PXscnv7T2MZljv8c/GXU5/fGpsd56u10Vta2SxYrKfoBxuvSLULACCFACkKSECFItQAAsSAilEABQQA
AELiMiFJt+jzM5s6YENBsawHM7G08vXF5YYjLHC5Y9LdC+Z+znBSKaaFgQoAoSKWkCUO5Odj6W48ze
Fy+OeWxy3e3p8n3OdujWagQ49odTeam5CgAFKgICqUCCggCFAGpBSHGfLqfOZxCCCkCgCqQUCpLHm
rq8fr731evtnU9W8nt+Nu1wPZfG73AvfX4n6+Gdw9Oid/mfoBx+p5G6fM7F19jnvl6+j9PbHgjrcznHln5s3tT9B
OP0vEHU5/sbm9DtvX9vzZ7fI/THhdriPr5/mZ3OP6f0drj2ePPfH16/9vLKY5dk+Pv0Vta3pzR2/BPX5v6o/P9rc
SlIlKBAAQAAACEKgtSWUAkBAulQABSAAAKRjQCbfo83ObOmBDQbGuP8AM7G28vXFZYYjLHC5Y
9L9C+ZeznKsAUgFIAhaQJVLAEO5Ofj6W5GOb88svM8thlutvT5Ruc7dH0KCHHuf095q7sKAClQFIRaogA
JSKCFFKlQU0rxfy6umZQISAAoAIUUoWEdKb3O5747PDPbX4h7a/NPH35V5e/H/AE8uEe+t6A5/T6M3ud2
j4evDNvmcl8/TPYZdk+XsOgNvV629/HvjV2OU+efmDe1IertDc8+ber6d0d3yzv6PTOz4diePt573NX3xyejvcc
uNZ48lwy4H6+faev79L7Wv3pq7PJMM4BBYtEQAEhQAACEBUqypBCghTSsUQFIAUEKQCEyITb9Hm5z
Z0wIaDY1x/mdjbeXrissMRlMLlh0t0L5m7OcFIFqxpLUEWkKQBK1RAK7k52Ppbj45vHLL455bDLdbelyjc5
+6PoUEOPc/p7zV3QBQlIlChYqLUABAWkKCpUApoZcX8upJkQQiABVgCCrUKIpSULMbQoKDUx5J687
7XzWqAAAAA4f6eX3OU+fr1Nsa/bOvsABAQqAEooi2QSUCkIACkAgIVAUQAAIaVKIUgKQAACVBNv
0ebnNnTAhoNjXH+Z2Nt5euKywxGWOFyx6W6F8zdnOAAZNWKVKQFXEKCErVGmrCu4+dj6X4+Obxyz
GGWWxy3O3qcp3OduT6FBDj3P6e71d2gqVItQpFFWAACkCCqBQx1AA+bPi/l00yJEAgBClFKhQACgoY0
Fi0BUyfprZj00wAAAAAAAAAIUAQAqRKi0IiLViBKJCgBSCEBUqwgAAQhTSsUgKAKQASo2/R5mc2d
MCGg2NYDmdja+XpisscRnjhbj0t0L5m7OYlIoySNRItRLLCFpEpWrEyTFK7l5uPpbkY5zDLMY5ZXHLc7e
nyjc5+6PoUEOPaHU3epuUoQVRGNyFIABQQAApSsaAAfK58Y8OmIsSg0lABSCrUNQNJqBQVihVKAaq
1sOR+/N+iAAAAAAAAAAAAACFQsIARaEQEyEAIABCApTEAAANJGUBUEWkAIUYtv0ObnNrTAhpN
hWA5nX2vl64rLHEZ44XPDpbey8zdnO5EaY1A00EKGqtOJVEKsaTUKkdyc7H0vyMM3hlmMc8rjlutvT5Ru
c/cH1KCHHtDqbzU3KUIChkMQAABqNIBQVCAagBWleL+XU0Y50mUSSAFELJdVioUhqACUi6mIGtIo
VapmM9LJZaqiFAAqQpCkAKQBQCgAAAAQkKAARJkKCEAAGIBSAAAUg0MoAUAgBAfDf5mc2dQC
GiNjkwHM6208/bF3HEZ44XLDpboXzN2fSUGJSgxagBkmJVgDSagQh3Jz8fTHHwzeGWYxzyuOW629Pk+
5z90azUCHHtDp73U3axKUhFKFICggABSoTULUgCkAcX8up856TLEWNMACkJkoIUGo0pqQpRZiqxvvT
w2WHvRVFbh5cj9ubUEKCkIUhSFAIDUQAAigoAAAAhAACTKwICAACEAAAAAQ0soUAgBSBdv0OZ
nNjTAhoNknH+b19t5+uJuOIzmFyx6X375l7OcBS1phViAtktuIUgBQQmTuXm4+l+Phm8M8xjllcct1tafKN3n
7k1moEOPaHT32pukBSLFsQUAFIACpqCCgBVEQpXG/Hpbd7GKJEFIZBAUhQDURASqWsRTJZ6/wme2
x9RS5DHP+nP3uXiIUEKAQFIQ1EBQQFNJqIARSgAACAgikpKlJFEAAAxUgAACjShYogCVYUhD4dDm
5zY0wIaDY2YDmdfbefrissMPkwuePS+/fMvYzVBFJSGTVEgktFhQCriVIV3JzcfS/IwzeGeYxyyuOW629TH
b3N1GsoNwZjndTe6m4AFigAAAAKEqUoAJVtklgKVgPLf2U2IJBAKgEUAWFoKxgKFqUG8y8slnq4Py31
K1BjvsvDPemhAWhKogCAFpEEUhQQoIAQoIpYUAACBCUVItYoogABcUBKLYIBCBdK0hUigAY7oczB
7WmANC7tNxy+vtvP2xWXnh8phc8el9++Zex6AQCkKsACVQACwIDuTnY+l+Thm/PPMY5ZXHLdbWnwP
o87Qayg30dhc3qb3U2ygMhAAABUiilSpQFBFBAUoYXz3cZhshUKQELCFCUi1QEiUoKUH1uHKPfmcZ8
Ol8norUhKnJvbm/XLAAIUABCgAAQJAoIUgAIAoBQAAiEoAJkiAEALEgCW2QoESBlpAAAKYXo8zrvb
0wBoM6cm5PX23n7YrLDD5Y4XOdL7zzN2fQQAUgSkUppqgEigVYHcfPx9L8fDN4Z5jHLK45brb0+T7nP
3RrNQIcf0OnvdTbKFSiUAAAqFFKxFAFqQBQUBi8NrD+W4JkAgAgKqRQBQkkVqBSGoHKNjl7bH1wPn
vValQZrPTyfpqgIAISLbZSAoAAAIggUhSAhqIFgCgACEACyLKBCACEASrAEAIsWAIBV23Q5mc2NQC
Gg2NYDmdbbeXtis/PEZTC549Lb18zdn0GkVQBEArVGktCFgAAdyc/H0vx8c3hlmMcsrjlutvT5Ruc/cms1Ah
x/Q6e81NyixaCEKAKAagxhqIUWxLAtQUABsMffBeW+JVIfVh8VrKAAAhqKGMBQAagZn108v6aXGfDq
7eelox1G8vjyD25xAKSqCApIAAhVWokBkELCICFIAAAGQAAhABjYooNIBYRAKQABCLFECFG33+Zn
NnUAhoNjWA5nW23l7YvPzw2Uw2ePS2/fMvY9IWpSLAEoBAVREqxQaaR3Lz8fS/HwzeGeYmWVxy3W1
p8o3OfuTWagQ4/odPe6u6uIAFBAClDEagpIKUxaiDIAKAbaenHPLoRkBDJZa2iXYzY0xKpQQgNQYim1u
O6mShqgbrLy5L78vCeW9jMdumpjD6seUbHK1IIAU0lIAUAoAIWIykhbUoSAigEIUFIRSgAQgAxpRCApA
BCmKFACkhpWKANv0ObnNjTAhoNjWA5nW23l64rPDEZTC5Y9L9C+ZOx6UhKUxaiEqwKaTUQEKUG
mtUdx87H0vyMM3jlmMcsrjnutrT5Ruc/cn0KCHH9Dp73W2xCgpAUhQVKVAAGVSIUoACgHzZcY8OlLlA
kN/l45z10OL+HU+bJJbQOG+2t4W73zXMfH3908H6ex1Zt6HijufPYnLD9Qvl/sYMlxU2uWH57fSfI/BfafD+l
7J19rUn57/QfL4bPz/RHldDnvl6IDJSH5ydblcS9MSKp7T5u93rrbSIUkCkOhdvV8ZdLR9Daez7C5vRkKgoTE
KQAgKQKUAAIhKLMbQQgAAxUgCggEXSFgNv0ObnNjTAhoNjWA5nW23l64vPDD5TC5Y9L9C+ZOz6
Q1CAyCYpQCGSwJVIasTIhHcXPx9M8jDNY5ZjHLK4Z7ra0+T7nP3R9Cghx/Q6e91tsAUEKQApqY0AAi2
xClAClAFx0y8Y8Or8rkQkX6MeWbHKxPnt4Xz3QAOA++p+c/wBL8pzzX2P0Y+b+usfnt9F8r1lt6fNtf3/SP5v
62CrFFeBe98z0/u6Pqvldn1jyu1xv08PzI+l+TymOX60fP97f5+IAA/KntcjhPthkMbtbPjXv/lb/AKN1NsAAIh4a
6fP8s72r2xr+n6Z8XrABKVUgCFgCAEClAARCUIyuMiiAADEBKsaSlDKJpUDbb/MzmzqAQ0GyswHN6+2
8vXFZYYfKYXPHpffvmXsekqUxClAISlasUJSANVSIMncnNx9McjDN45ZjDLLY57na0+UbnP3J9Cghx/Q6
e91tsCgEABSoSrUAhRSgANRBYqoixxvy6e1mZYkKcr9+XrTiXh1dDIAcC2NT85/pPlOd62x+jPzf12uz8svq
vjNafp78v9hvMc6BWqFedujyfF3a4PZOts/on879X0nvc3wf3fne6dLd/Q/j9fK+urCkBqY/kB3uRj8p+xXA6/gT
qaHnHb1/f/K3/RuptgAAD8wezyesffz3Ufrx8/2dzKKQolkVdNKGmLFIQFIpQAEQlFJMaUCADEBTSVSFJp
DLSDb9DmZzY1AIaDY1geb1tr5+mKuOIymFzx6X375k7HoBC5JiooQFAgAQ1Gkoydyc3D0xyMc3jll8Mstjl
utrU5Puc/cn0KCHH9Dp7zW26AUhSAoTUlUgDIxBSgBqSLbFgFimA89/H4e8UkByb25u8y8eN+PS2GPuUD
gWxqfnP9J8pzzW9/0Y+c+uxWfl+Xn1Px3YWvtfov8AN/VjVQVqxK476+H5kfS/Jaj9QPmfr/L/AE+R5c6nH9f
8jt+stDezftoCghqY/jv3+Pm8cv1t4XW/P7q8/wA5bev7/wCXvejtPcAEANjcfyF73H+dI/TXj9Ptfw95AFgQsqN
NqgiRAaiECgoAEIFSJkICADEAAAIFhpXb9DmZzY1AIaDY1gOb1tt5+mLuOHymFzx6X3r5k7XoEShqESp
AoFSKBULUxaiV3JzsPTHIxzWOeYwyy2N3O1qco3OfuT6FBDj+j097q7YApACmoMaAQZWyWFSgKUEq
sZVKUGH8tzEYbUABnPXSyuepjMNrAeW9FKTgfvq/nN9L8pzzW9/0Z+c+u642dP8APH6P5XuLS3/enA+m
pKoKUV+fHf8Al+rNvT9wcP6Hzr0eV1Ttaf6M/PfUdo+PpyPY5gFQak/HbvcjNTL9b+F1vz86vP8AOW3r/oBy
970bp7lIQoB1Bsa35o9jncpwcWye3OfuesNDeAAkWBIKpEtgxAAUhFKABCQpMkQAhSCEAFBBCEXbdD
m5zY1AIfM2dYDm9bbeXris8MPlMLlj0vv3zJ2PQQVqhSFSAKQhQKUiQpHcvPx9McjDNY5ZnDLK45bra1
OT7nP3J9Cghx/Q6e91tsUJAoGpNSAAKCApQGoCxYKCgGyx9uPePQhADJZ+Gf8AbnbXH24v4dKFUcC9
9X85vpflOZeHt7m4X0vl/qcfobocz0jzOr7G430BBRStUK819LkeOexwvQ3P6PSW5o/Oz9R/mfr93fPk+xygA
Nvcfx973JzuOX638Lq/n51dDzlt6/6Acvd9Hae4QAFHkjf0vFHQ0/Zmjs+M9/V9Fanv+gXK6gQoAIkAUgxyV
KkIAAilAARCWokFpIlAIQJbZABCG26HOzexqAQ0GxrA8zrbbz9MVljh85hcsel9++ZOx6CUEUVYEFWNJ
RSBRWmFI7l5+PpjkYZrDPM4srjnutrT5NuaG4PoUAwOh0t5rbhOOZ+nI8PMoGorGgEBQKChQKrFQGoA
BjpmXF/HqfOZQgNzcOUbHK0zLiOv1dC0i8D99X85vpflIWJYX9CvnfqezdXbooKFKcW9df8AM/6T5PI43G
ZTurU3fenC+l3V8+T7HJApDj2fn+R/c5XNsM/1c4nV/P3qaHnLb1/0A5e96O09oAAD88erzvP234fq7w+p+W
Xa5nI8L+rfE68UURBQCJFAWSiUhEIAFKAANIEFSwgAEIgqy6E4b6+3NfLyibXoc3NbGrADQbKsFzettfP
0xVxw+cwuePS+9fMnY9AIWoWKQAppyCwiClasQh3Jz8fS/IwzeGWZlyuGe82tP8/exzcHZQDlmL9A+L1t7
rblTonb3e1tfVz+GIpqYw1AKsQFKAoKS42hSgABjTA+XQx2GwIQpyrZ5X3mHE/Dq7eZgvA9jV/Ob6T5TL
4Z92aHR6l3NHivr4e7eF9J3Vo9EMlAKUsn51fRfLdc7Got9fcjtenud2PvcOV7HIpQF619vD8uexze1/LP9N+N
1fz+6nP85bev+gPL3vR2ptACAR+Tvc5O2s/Wvhdf8yezy+p/bz/Wjh9Xk2HoIsNRCAAhcQECyUSIUpCKUA
ASJQkJkICkGICHTe1t/eO3tbUHAulzfz96ejACHeXnfWHF7O28/TE3HD5zC549Lb18y9j0pCAZNUaY1EIai
EyIsWtNasQEO5Ofj6X5OOcwZjHLLYZ7va1PzB7fM45YAOa4X9P+H1d5rbg6B3d3rj22fU3P5mfww1GoM
RKlWLJVmQClAuKqXEpQAJUpjsdnAeO+ISkZz10sv6afGvHp7DD2gOB7Gt+c30nynPNb3/Rj5z67yt1eL5T
6/E9Cc7p+1OJ9CFKAoCeX+pxvI3V4o/Rf5/6jsXw2vpcOX7HJqADoPa1fzr6uj6H1fb9CeV0fz96mh5x29f8A
QLl7vo7V20ICocS9PP8AJzt8rtXw9PevL3/H/R1PO21r/opyeh31q7IBSwgAAJCACsbMgkSKARSgAaQU040
ogALi+GU867nR4v6evc+rp9o6+sOuOlzfzD62jAAejPG+2eJ2dt5+mJuOIymE9Mel96+ZOx6UhBkAuJQhqgC
ULGk1Vphkp3JzcPTHJwzeGeYxuVwz3m1p/mD2+bxywAc1wv6f8Pq73W3IYTO9f+2x0rt7vqfncvkOHnQC
UtuMClAUouKhqkWgAxFKD5zLi3j1dEohK+zHlWzysF472M89mA4Fsa35zfSfKc81tj9GvnPq+tNrV/PP6L5
bP+fp+mvy/wBhrAyAUhTqna0Pz97/AM1lccv1D+a+v1L97hy/Z5AFIeKuho+RN7V9i8/a9l6O9+fvT5/nHb1/0
B5e76P1dsABHnnb1Pz16mkSyqh670dn2nzd8AAulaQAAQgQQlmVEiQKCKUASBKDHIQkKGByy80bvT5
Vh4+gtPQ6199ntPW1h1x0ub+YfW0YAD0Z5X2zw+ztvP0xNxxGWOFzx6W38vMnY9Ba0xckxBSKWhBCgi
FJQHcvOw9McjDN45ZfHLLYZb3a1fzA7XL45QWF5ri/T/h9beau5U6x2Njs3X8OpNrY6N2d/wBQ6XM5h4+
IEyWEKUKAWxYKWFAEqAQ1DJgfLfxvnshEJkzXpp/KZYry2gOA7Gt+c30nynPNbY/Rr5z6z5XH8xfp/kM
P6ef6HfO/Vdka22FAUCvMnS4/kPr8LufS3/eHE+kpusvLl2xygAPy77HL6z9vL9KOR0u6PD3/AD96fP8AOO
3r/oFy930dq7YAA8TdDQ8kb2t254enYHl6cczx6G2PDuTx9f0q4/UCAAC6VAFIIkUgLjdNqmKAEAZABilS
0kxpRE4D6+/nLd6Pd2rpdn+Gr5z3Ojz3y8e3NbUR1z0ub+YfW0YAE9GeN9s8Ttbbz9MTccRljhc8eld/LzL2fR
TEJSNVQhRFIKQoSFWBDuXn4emORhm8c8xjcrhnu9vU4Jv8/QmsoN9HYHO6e81dweftzcyCZ7zw22TpDa
3/AE/o8vmHj5FWBQA1ECWwUtAAhBSGoUPjjnxjw6mi1Q0x9LjkMvDF4bMEcD2Nb85fpPlOea2x+jPzn1g
8Q9353ofe5nqjl9r1bye4RVIDj/r4+cujyvOXQ5WE9PP2Zx+76L5/VGRz1+U+/NqDj+WHmXb1fE/R1d/i/Q3m
b30l8i72r0zseXp3T9/Xmju838/QAI/M3sczqH28v0o5PQ7o8NjFXH8hO7yMnjl+vXC62uUSoIALAsKQAhcQ
gWQWRSEKQMgAxaMrREiHS2zudR7G76R0uZkJj5k3enz7z8OxfDW534+NjCdDm9ebmoBDSZyOTcvr7bz
9MTljiLMLnh0tvZeZOz6AUhSZGIBVgQChI1Gk1EO5Ofh6Y5GGbxzzGNy2GW529Xk+3z9yfQoIYDR6W8
1dwbDJksceP558F9tjgHt78J9fbvPV0uwfDWzuOEVSLVILKgsWlAEqQApaVYJgvLfxeGytDFpr75YfCZhHA
ffV/Ob6T5Xnmt7/AKL/ADv1trz/AL/M8Vdv57sDW2f0U+e+rAEFdf7Op+dv0Hy0jm/jsfop8/8AU7uUZXPV5
P7c5aOrvfX/AC/6/PgCVYAfoHzN30fqbQA2tn5C9zk7c/Xbh9bKTIfld2eVwD08/wBR+P1OyfH1QFSkSAC6
VFIACQikgsFsxAQKUAaYWjZ15w2uli8s/TOjzOHevr512+l6A1ef2fr6xQXab/MzexqgQ0GxrBc3rbbz9MVljh
8phcsOlt7LzJ2fSVRCgAgCkBBQRQKR3Jz8PTHIwzeOeYxuWwz3O3qcn2+fuT6FBDAaHS3utuCpUoIdb7G
x5u3Ol25r6eQYaZeT4ecs7L8NequKqIooAhKAC5EWLYs+Mz4x4dTQy0qxStNUEMPn59J7vPy2Gfdel0kmG
9PPpbd59Xv3n9TUioUVhs/Lpfc0N1L3Pp72RxztEzXpqck9dAo6u99f8v8Ar8/nvll6N1doAnSWx49Q+/l+gfM3
fR+ptgDF3Hzxta+/l9GauxFh0z7+HDPTDuTw9ua+fohAVKRIALAsAEKQiCVLKUxQAixaASOO55+Yt3q87
8tfvzU5/Ru10OsvbZ9OaXM5R5+YQhbtN/mZvY1QIaDY1gub1tt5+uJywxGWOFyx6W3svMna9AgSggUhUts
hVBIgrVGkp3Jz8PTHIwzeOWYwyy0y3O1q8m2+fuj6FBDAaHS3mtuVNSUAVK649vfzvudH1Bo8vl/n5cbz9
OqNjb791NGjLEI1UAAY0AFyWBWKhKxfnt4Ty3osiVAQhIEqBYEEFShSAqRLQtZTLX5J66G4uAHV3vr/
AJf9bn99a/r+i/L6YQTxR0NHyJva36Cczd9Ham2AAAAQukAAAEWyaRAEUoghQRICFsVEgAQMhx3LPiH
p7ef9rod+avP7E8fDzXu9LTHpPS52RkgAhG16HNzWxqgQ0GxswXN6+38/XE5YYfLHC549L72XmPsegUI
WIUlIGo01YlKuKFJkpI7l52HpjkYZvHPMY3LY5bna1eT7fP3JrNQBx/S6W81NzUmpAApA632PfzrudH0jp8
3sLw8eN+mfJMMKMsUaoZABWMKQtWhQxpC5BJeM+HT2ePpWWkhCEAIQgJSoAQCliSgVay2Wtyz25l
hQ4vnh5g29bnvnn6K1dqUip0pseHUnt5d/62x2N5exKSUAAAAAaQACCEQABYsABBCKRZjZSIaiEC9W+
230Ntb/AKd0+Wxnmbd6nZ3hrd66+hcbV0gAYtr0ObmtjVAhoNjWD5vW23n64jLDEZY4XOdLb18ydj0pBUj
UAQhSCqAQFhkkWO5efh6X5GObxyzGOWWxu52tTk23obo+hQDj+l0t9qbepACwqAMnCfT18yb3U9JafL5
z5eW4hcVasTIATUg0g1UpFYqoGQAbXH14vr9LSplpIQhCZEQVACEIALFEoFEymfhzL15dpCgEKEKIUB
ACKVCCBagADSAAIRMkhAEWLQQCJAFxy02FkQpTSdWe25zTz1+F+nv0Fs9H0Lq83sny14XGxRABG1
3+bmtjVAhoNjWD5vW23n6YrLHDZTC549L7zzH2PVksaYAAFLWmLSFKsDTAVY7k5+HpjkY5vG5jHL
K45bra1OTbehuj6FBDA6XS3uptagAAMgA4V6enmPd6naXjq+gdXnqGoABKgENWQUMRaUAKgwPlv4fD
amOUshCVFgIQgIRFqJlKSgSihUyOXjzf15JQAFkWgAhUSkWgIlRakmSACFQICCgANOIACMoUEAhBd
KiRIoBwD12OtPXa4N6+/p7T5fI8MIAMchCAG13ubmtjVAhoNlWC5vW2/n6YnLHD5TCZ49L718ydj0EIBk
uKFoKYgqxpqxTSaiEydy83D0xycc3hlmMbl8LuNvV5Nt6G6PoUEMDo9Hf6u2AJVgKUKE4T6+3V/vteh9X
npLVADECgVSoRVyQoBQlT5zLg/l0/A3b+f1KCk9Zcrt9g6+2ICErUeE+381t7BKRy7y9/YXK7tJVBTintq+T
Ov82AAPTeps+jdXZAAHmDb1PO2z4entXY9E6u1Ty9t6nnja8PT+nseidbaECyVHn3a1fLW5qhQQPcfO3uw
vL2AQiEACxQJCgxCEWSoAHVntt9Ze216T1ObvJBIlBjlACA2u9zc1saoEPmbOzBc3r7fD0xNxw+UwmWP
S+/fMfZ9AgAStUQAAUiFBDUSh3Jz8PTPIwzWOWZwyy2N3G1q8m29DdH0KCGB0ejv9XbAUEhWQCpV
lnXXv79jeGvS0AY0oIXIkosAuQItEoQK65zflv3OONCalp704P03bOrvSpQkQ1H5f8A0vxm0ylAOfeGz+g3C
+ppQStVnAPfV/PjtfMRIqqE9q6G16/0tsCLUHibf0vIe54e2NHZ9eaW6PEO/o+SdzX9s6Oz670t0QpCL5P3NP
w/0NSEBSn6a8jods+GwAECVMQpFigQCBIRGSkSB1167HN/Pw3soAkktmNi6iEBtd7m5rY1QIaDZWYLm
9fb+fpicph8sMJnOlt6+ZOz6QQBcjEKQgBakUAVYlI7k0MPTHIwzeGWZxyy0y3G1qcm2tDdGs1AhgdHo7/
V2xKFgMgFBbFiNVAAhKUUoXGWyZBaAFKxAZNUdc+vj+W3a5vKPL2/Rz5/6rwl2/nOp9rS95cL6XtrV3
5UiVCGpPzB+k+N2OWP6F8H6vcQN1Lyrz9wpVCbfLDebHF3d8vza6mjxDOfpLy93l+GXI8M89jkKAQ8Tb
+n5D3Nf2zo7HrzS3Pgn5UdjncI9MfbOhs+u9LdAAhgsseN548buH5n9bQ5Nhl+l3J6EOZefpv5lCAAipJAAjIA
QCESWUViBNKlKANIEpZEBtd7m5rY1QIaDY1g+b1tvh6Ym44fPHCZOlt55k7HoIKpSQqxCFBMlhEqxRU
hXcvPw9McjHN43MYXLY5bja1eTbehuT6RQKwOj0d/q7YlUCgEarFEUjVQAJUFpQomNpSgKAlQUZLHX
Xt4/lr2ebzzx9f0m4P0v579rh9SbWj7y4f0vbGrvwmSYpUNSfmF9J8bsrj+nfzn2W6lgLQUAylTnOfMzN1vyj7
HM4N6T9XeP0eceeYFAIU8SdDT8ibev7Z0tj15o7nnza1/zt6Omr21o7PrvR3IFAAHFM/P8lOzzeWYZfrTxOp
GQAEIAIkKkAsUAQExAJYsimkKUASJQSyWA2m9zc176oA+ZscmE5vW2+HpibjiMscHm6X3nmPsekFI1
EqwBCUjUSoAWKaTUSu5Odh6Z5OGbwyzGNy0y3O1q9EdDn7SzUagZeO/OZ09/qbcKBSgKVGUCKWgK
lQBkFxLFirQQoamIFqgV116+P5a9nm9h+V/Uzi9b82evzeldjy94cT6btjV3oxlygTSmpfzF+j+N2Nx/Tn537Hcz
KglKCGWNKnNMufn8tT8pOxzODek/V3j9HnPnmICghTxL0NPyHt6/tnS2PXujt/ln1+f1r64D23obPrvS24CK
UAcUz8/yU7PN5Zhl+tXF6mlkgAEhFAEESAWKEShIQGNgysxCBQUCEJLZYQ41v8AM6C3tQCGm3m2Lt
Hk9fb+fpicscRZhcsOld/LzH2PQKghk1YoSkKUiwIaiVKRYh3Nz/P0vyZnMbmMLlpluNrV5NtaG6j6FAMBp
dHf6u2ApQFhVRlBqAASyKoyBJqiZS1KoKAViLkLUA669fH8tezzexfLL9S+N1Pzb63N6S2PP3hxPpO19be
GkhDSaj8xvovjtllj+kvz/wBduJkreMvuogY0uURynLS5dloflH1+bwb0n6v8joc58/SRKRaEpi8S9DS8h7fh7Z0tj
s7y9fzY6ejuJdue2tLY9eaO5CgEIyHFM/P8lOzzeWYZfrXxenptmNKABCAAYpUgAulUKEixFihEiGohGQA
0gSyUbTe5ma99YCGg2NYTndbbYemJyxxFxwuWPSu/fMfY9ZViFKaTUSkSkBSKUVpgMlO5ebh6Z5OGax
uYwyy0y3G1q8m2tDdGs1AGA0ejv9XbUhSgNRC5YlqUAFY0ClIsXLGVaAoKxA1UhSgOltjX/Njrc/u/X9P0
j5PT/NrrczpLY8/enF+i7R1ehCGmoQ1S/mR9F8btcpohQ9j8vvd7afUWRFUpUzjW5/6cz8oerzuDeuP6v8foc5x
9EKQFAeI97S8h7nh7Z0djon38uovbz9Ba/t532fL21obHrvS3AKQAi8Uzw/JTs83lmGX618Xp6baacaUACEAE
S2SIA0sqSFCQgRSzFSAjIAQhJkgbTe5ua2NUCGk2FmD5vX2+HpifTHEMcLceld++ZOx6iAoICVYoISkBV
q4gIdy8/D0zycM1hlmMblpnuNrU5NtaG6PoUEMDo9Hf6+2hClClIXKE1AAFYwpaVYtxhcgA1BiAZarCKA
p0hs635u9XQ7v1/T9I+V0vza6vN6S2PP8ARvk9Pl+l3dvcoaSRprUfmX9B8dtMp2zrbuuWHozR6/aHju0TGVS
1ZMi8ezPTk/lF1udwb0x/V/kdDnOHpJLaABI8Sb+l5D3PD0Fr5+fffz9Na3vyDF5F3PH21o7HrzR3ABCghxXP
D8kuzzuWYZfrXxenLRCBkxxMgBpAAlkkAUsICQiklLKmKg0rFoBCEZWNnu83NbGqBDQbGzCc3r7bD0
xPpjiGOFuPSu/fMfY9VWNJQUEGSwiFAqRAAU7l5+Hpnk4ZrHLMYXLTPcbWpyba0NyfUoIYHS6O+1du
wpQpQkyVKCgBCUtKJYtilAUrEChajIBSnmTc1PBHS0vRmr7foNzeh+bXU5vSWx5/pNy9/tPU6HB8eloWR
DTWo/M36D47ZXH9L+D9juZkrSVCQFyCp92Ha+XH/KXrc3g3pj+r/I6HOcMyFhSFB4j39PyHteGoH6ncrf8
ANW1r+RNzw9t6Ox670dwAAQpxTPD8kuzzuW4ZfrXxelpuQA0skiUAQgKQhIsQLFEAxQsJlpqUxUgIpQN
MS2y7Pd5ua2NUCGg2NmE53X23n6Yn0xxDHC5Y9K718x9n1CIAAUUhkYlBCkCVSR3Nz8PTPJwzWOW
YwuWxz3G1qcn29Dcn0KCGB0ujv9TbUoClGWIpQAEqC0oakiWlAUJUBdSKUBSg8g7+n4r3tP1hp7HuTn7
v5sdXndJbHn+k3L3+7tf24fh0eLzc0kNJqPzQ7/x2yuP6W8H7HcsvqxifBVBVCVPonbOXG/Knrc3g3pj+r/I3+c
4ZqQAAPEm/p+QtvxHoLX9P0V5u/wCI97S8ibnj7b0ff17p7sESJVgQ4rnh+SXZ53LMMv1t4vS0WgoEJKlAG
kACJQkIjICQEQqzFMqiQBFKBCDG7Pe52a2NUCGg2NmE53X2/n6Yj0wxCYXLHpXevmPs+sAi5Ji1EJVg
MkxKsKCFQ1EjuXn4emeThmscsxhctjluNvV5PtaG5NZqBDBaPQ32ruXJAClGWI1AAFYgXIiostKAGpCBb
qkDIBSoWJ+e3U53nfZ8fcWht+stLa/Njq87pLY8/wBJuXv93a/tpOusetiZ7RRU/NLvfH7K4/pVwvsNxMrZyRq
8YbSqQtWY0V2neT+WvX5HBs5+r/J3+c4ZqCAAjxJv6fkLb8ZH6f8AM3O2vH28Rb2n5E3PH23pe/rzS3KoE
ESIcVzw/JLs87lmGX62cbpQilAEJMiBKIQAAhMRS6RCkSKQTKVMUKQMgBIhs97nZr31gIaDY2YTndbb
YeuJzxxDHCZY9Lb18x9j1hSDIjVGkFBSEKAAKEjubQw9M8jDNY3MYZZeZ7ja1OS7WhujWagQwWl0N9
q7igNRC2LLFoAEqUUpJqSVcgAqVAqrZFKApTiXp5+XdzU8gbutor9TeR0OxvH1/Njrc7pL38/0m5e93fr+w
xr26zx63zZQqfmt3fj9ncfWPO7n1lhzx4c+1e1pWChbjSp2Hef+ZHW4fBs5+r/J3+c45gICgxeJN/T8hbfj3b4Z/p
XzN4viLe0/Im54+29L39e6W2UohSYpXFMsPyS7PO5Zhl+tnH6SIRSgCEWxBKSLAARUkiKUQExCklkspA
EDIBjNNuz3+dmvbWAhoNjWE5/V23l6YnPHEWYXLHpXevmPsesKQpK1RppFoWIQpSENRpyasUO5dD
D0zycM1hcxhnl5luNrU5LtaG6NZqBDBaXQ32tuCgFpcRqAASpC1aFSopQFKxCqWAyClQo6P2Nb83eroK9
P6nv71528j82Otzukvfz/AEn5e73fr+4hwSdHi025Vl/Nju/H7WxIB2X55e+uV9PgWwiVS3GlTm7S/Nfq8Dg3p
P1g5W/zjDMAABHiTe0/IW34e2tLY9fae2PEe7p+Q9zx9uaXv680tsRlQBiZOKZef5Idjn8swy/W3j9KQIU0sg
BAsxq4pkIQCCyyQiMoUkBAkGUpEikIpQiGy3udmvfWAhoNjZhOf1tv5emJzxw9mFyw6V3svMfY9RBWqI
UlIFNJSVYoBppFJXc3Pw9M8nDNYZZnDLLTLcbWpyXa0N0fQoIYLS6G+1twUFFizUACJUpDVkFSpKV
SxKqVFW2yIZAKUBOvPbx837Wt2b5e3obW99SyPKO9pde+vn6x0trsLy9QNlc+qMex8rR5Q6PD+KQCuX
YX2PpbPXDpqlCsaVOSNbz3u8HjuU9paWzyLH0rERasBTz3sa/R3t5egvD27x1/cee9nX6Q9/L0Hre3eGv7qQ
BFqsWFyw8SdDTzWOXtnn7sKQAjIAQisaASLBCJkExCLFQoTEEqWZGIDSpQBsd3nZr31gIfM2VmF5/W
23lnic5h7MLlh0rvZeY+x60GkGoGkFpJcrpxagCUijJMUO5dDD01yMM1jlmccstjluNnU5Lt6G6PoUEMFpdD
fa24KUWLBqAADGgtK1MQpSFDUxFpcqxApQAW42gASoAKWlDrzHo8Vbek00qEIWzte8rqx1PgyMaEq
Wsw8u3pyABFqAFIAZRIoAQoBCAUqFSJEKACEZACEVjTEyhAIUVJpiKUQEixJbLK0CKQMgBsdznZrY
1gIaDY2YTn9bb+XpicscP6TCsOld7LzH2PWUpiA1AAUgASkSrELUjubQw9M8nDN4ZZiZZfDL77WpyXa0
NyfQ1AhgtLob7W3KUCxZYtAAlQWhYZYqtIVSoSjJYCqUACzVYBCpqSAFBqyaY1VjHp1O63wZQhpJkh
DsJzsC9+MthVhlKVMm8+5sePQAAAAAAAsCyEBQQIpaSLGlIoFBCKUCEViBYQCEMmmEF0rSAmKi
WLKQjSFKBst3nZn31gIaDY2YTn9b4eXpicscPnMJnh0ruZeY+x6yrUixBSFAWFWABCVYpK7l5+Hpnk4Z
vDLMTLL4Zffa1OTbWhujXFoDA6XQ32tuaghZcdRRQA1MRKtXFbJZcgsSqlQWqWJkFKALNVgAJUpAU
tWhCoOu3R4c3JWmoQ0kM+1+ZNLq3LqCoq0T7THvPDi/VAAAAAAAACwihAUhAKUSEQEKCEZACEx
yAEIBilKkJYRQGKBWNlKYoCMgNlu87M++sBDSbBMJodb4efpic8cPZhM8elt2+Yuv6yqStWLTWqNNC
wAABSFqQody8/D0zycM3hlmMcsvjluNrU6I6HP2lmotDL4u/eZ0t9rbmpIKtmqAoCpUCiWiUZABqQgtVVg
GoAVbKgQLcQKAWrUCVBjb6dO3sfJdNaVlaTSfVj3Tjx+k8+voVZSlSneOHGyEwFqiAIUhAAAACKIFA
QgRUAFkAARYFEBJUoGkARCUxF0rSAQhjdNsqxIEUo4xv87oDc1AoaY5tje0eV1vhh6YjPDEVhMselt6+
Yuv6gSqWISrEKUlSKBSLSNNWO5dDD0zycM3hlmcMstMvvtanJdrQ3JrNQIYPS6G+1tzURFlrVCgCVALk
uK5YwVaFKhBaoFClAq2EoPIu7p9deuA1HZPll6b1NnN45WhaiVBxD08/Fu5r8duxs2dXsLy2+5vDo6mUInb
ePK4RlucauyTrn20+mffminJ5r7ph6n1fbt7y9QAhXVvr5eTNry5j532np7IgOlvby8y7Pl2n55esNTYEBGQA2k
x80bXh1J64fIEPcujuZ3zyhAUgNLKkKaZUoESKEQWzGCKUQQiRLShiEIyGy3edmPfWAhoNlWE5/V2/n6
YrLDDZMNlj0ru3zF2PWFFQ1RpKQFKSoWAKSpAp3LoYemeThnMMsxhll5l9trU5NtaG5NZqBDBaXQ3+t
uUIyli0AKxAtCluMLkRaFYgXK2RQpQKUTUgH5tdTm9IbHnYWSXmGN/Uzk9DOY5qIQK609fH8tOnpab
bERb3Lr9H1Xp97SsTnM08xPHq306NjpHY5fmDb4oAH6D6Oz6V1/dAUiHn3Y1/zm39f6n6zcvd5jhmIn50b+
p572PP0H4Z/ovzt0AsBFqfnX0NLz1seYsktifrXyOly7yzhCFICKWFJEVKCRYBEtmMBYsAGIRYohMQKX
ZbvOzPvrAQ0GxrCc/q7fz9MTlhh82GuPSu7fMXY9QFSNRACCkaiAgAKQp3Loefpnk45zDLMYZZaZffa1O
TbWhuTWagQwWl0N/rblRSrJaAMdRAWkWy2BQVTUxhatAUoAyCsaAn5tdTm9IbGHvrnbnYfln4Y6On1T
64e29Ha9eae1UIoDrT18fy06mlzzzvuDQ7nUPp6eT93g4+4e4ND6jleGzLMjPPurDkdDenZ0L0lscvzHtcXtLy3
e9fDp84w1eaTV7D88uTY5AADz776/wCcu/rj25p+/sDV2UYy4/kH1dHZV6D8M/0Y527AAAvAPTz/ACk6m
lkI/Q/n7fPvPP8AMjpaXGM8f1s5HS5b55wEgAQ0sqASWSgDSAI0iBGUAAxRWNmQTEBGWz3udmPbW
Ah8zZ1g+f1dv554nLHEZsLcOld6+Yuv7QFJWqNIFWkSKTIixBVimkp3Loefpnk45zzuYxzy8y++1qck2tDdG
s1Ahg9Lob/W3AylSwoAx1AVUKuIuQUFQlpVhQ1AClx1AhSp+bPU5vSGxh+kvL3u8df28v7mt4J6Gp6f1fX
3xz92gCldbevj+WXT0ux/PL9QOZ0+jM+x5J3eH0/78/1Vp9/t3x6Kox728uP1b6dHjN9+ldjl+Zdni92ePS9Na/a7
D89PtPz54AAA8+++v+cu/rjsnzv6p83eL5v2Nf8APPd11eg9fL9GefvQgAIeedjw/Ozoa3ffh6fo7zt6p+SfV0OI5
YfrZyehy3D1hSRIAGlkAIMUUohAIlskQIyEAiQxsysLEiBdnvc/Me2sBDQbGsLz+pt/P0xOUw2Uw2eHSu7f
MXX9pkYqUGkGqpEKTIBSQEKsQ7m0MPTXJwzfncxM8vjl99rU5LtaG5PoUEMHpdDf624yhLFhkFYwpR
kuMWKuQClQlGSgFKALjaApWNPzY6nO6Q2MP0m5e73j4e3lfb1vCHQ1fT+r7e+OfuUZAKda+vj+WXT0+
x/O/qhy9/qzPpeHN7m9Oe/P9Sane7g8ujKknannz9zceoPXpdLe3L80bHF7q8el6X1+1nZ5d++HIoBUpFh5999f
85d/XET9U+ZvdlYZ/nPvafnvY8x6D8M/0Z0N1iEIAed9jw/O3oa3obXz/RLn79T8k+rocRyw/Wzk9DluHoWFJ
EgCEZACExFKNIAiEgCLFAYoSZKRIgNlu6GZ99YCGg2NYXn9Tb+fpicscPkwuWHSu9fMXY9hY0mo00g
UorTCkBSFI1EB3LoYemuThm/PLMTLLY5bja1OS7WhuT6FBDB6XQ3+tuMsUuqRSiVKQtAlsoyCgqEtKo
BqAFLjSgJUp+bHU53SGxh7s0NjsLz9PCG/q8Azw9u6W1671NhKyDUE609fL8sunp9keV/U/mb+Ly9fzT6G
v1N7aXqvV73a3j0NNaV5Vjr91eXK86+/a6M9+b5r2OL3T49P0v49r7TH0Zr8XezEQpSKPPnvrfnHv+GWxuJ
ynsLV9fY+ps/kH1NEbKvQfhn+jOhusQgIDp328vzH6OnzbHL9RObvZ/DL8k+pocRzw/Wzk9DluGZYtiEgCB
YsKDSMaUaQBCNIAXStiUhExymRCBDY73PzPtrgQ0GyrC8/p7bz9cTljhsmGzw6V3b5i6/sFIpASqWISrAt
QsSrAlI7l0MPTXJwzfnlmJllscvvtanJtrQ3J9Cghg9Lob/X3FxRqFAhNRC5LiuUIpSLRKgtUUKlUBZqsEKViK
fmx1Od0hsYUEO0PLL9O+Xv71VUhqQnWnr5fll09TlOL2Lqe/C8p5F2vHWvuDT+py89omk+7H0pr8TqX26
HlbY1/N2xxdUfRRyLF+vXM3NKli1BDz576/5x7/h3x5ZdRZzIR7R1fbwHua/oLyz8++uPoPxz/RnQ3QiQKaT
4n5R9TQ4PnMhHKsbwzObdP1s5XQ5b55iLVRIhCg0qUCExyAEIBilSBFiimmLEWQVEIbPd5+Y99cCGg2
NYXn9Pb+fric5hrMNnj0ruvMXX9pQoiUigpKRSVKRYFBAdy6GHprkeebxzzGNy2Of32tTk21obk+hQQwel
0N/4bZLAtEJQWhZLlAyUgNSEpaChqQoUs1IBqYgD82OpzukNjDvnwzyEvn3389Cfpbzd3ufx9hbKEHWnr5
fll09TSAfWPRHh2u7PHqabZUInfXhyd/MPCW76+b/fi5SZ5ue1OS44/qZzfeMoEoWHnz31vzj3/D0D4ZZzHL
zFs+fLsLxvKe+dP2/Pzd8fQfhn+jOhugIAhI4Znh+VHU0sfWfwuDynzT9bOT0OW45oBSwkIAEWKBFmNAh
AIGkRCMgAiQllshENlu8/M++uBDQbGsLz+n8PP1xGeOHrC5YdK718xdf2pC1CCkUQAFAIhasQh3PoYem
eR55vHLMY5ZbHP77WpyXa0NyfUoIYPS6G/wDDaFKAxoBciKlsUqghqQlqihSgCy2UBNSCFPzZ6nO6P2
MP0m5m53j4e3i7d1fHO5r+ptb295aO5UqADrT18vyy6epyTF6x1fbkeOXcnl7dW+vcw99NNFlaU7N8tLuPx5
vg3d9vKWzyu4/PpejPLtao5Pj4eh9XlVCiFB5799f849/X9A+GXqTw9/za3tYd/eOXprX9vzn3tb0J4en6M6G7A
AAMXWvp5/lb1NPl2F/W/lb35H9XR4jnj+tnK6HLcM0IKUQmKFBCMgBpmSBCADFMkxAygICYkygpihst
7n5j21wIaDY1hef1Ph5+mIzxw9YXLDpXevmLr+wCgiUNUQEKKARClJSO5tDD0zycM3hlmMcstjluNrU5Jt
aG6NZqBDB6XQ3/AIbULGqhWIoGRJqshcgAqVBbaihUqgWy2AmpABa/Njqc7o/3w/SbmbneXh6+X9rw8D
9DV9Qa3t750NysQBTrP18vyy6ep2R539UObv6gdUevQ6r9d/TUklSs5j4+ldbj+Rdnz8Obmn3Dh0vRfj2rX3mP
p3T4+/nmURaDz37635x7/h6B8Mv0V0dz8hOno4TKfoTo7OQX85t7V9CeHp+jmhu6TSABA8e7et4l3PD1Pre
nvTQ2/wAkerpcRzw/WzldDlvnmgApYMUBARSgaWTEANIESpCCxRAMSXSqmKGy3ufmPbXAhoNjWG5
/T2/n64nPHDVhcsOld/LzF1vUASkC0gKQFIFNIpFqR3PoYemeThm8LmJnl8L99rU5JtaO6PoUEMHpdDIeG
1CpVBjSilVKilCgqEttCKpQBZbKQrHUQoq1+bHT53R/vh+k/M3O8fH28pbWt4U39b1Bre3vnQ26gAp1p6+
X5Y9PT7I88v1Q5u/qNRiLn5r2u1t7YaaJU9OavG82++n4M3PDuDDpeiPLtWqeiNTk8vw1wIUh579/D8497w
9A+GX6P6G7+fm9qebffz/YDmb3R3t5fnLvavoTX9P0c0d2EIQCFflr0dHq31x/R7n7Xfuv7fkj1dDiOeP628rocs
88wEAsWxpiFBCMgIsxoCNNAMUIFiiQpCJEuSJGy3efmPfXAhoNjWG5/U2/n6YnPHDVhcseld6+Yux6wQ
qwJVgQVqiCrEpEqxCkO59DD0zycM3hcxjnl8cvvtafJdrR3RrKCGD0t/f+G2jVQBjSjIiosVaAGpiNVpFClAT
VlACVKAWh+bHU53R/vh7r0djsLzz8Ib2twH0w9l6ez7O09igoyWOs/Ty/LHp6nZHnf1Q5u/rTUpOi9jqdd+u3
DTQld4a3M6h9OV4K3PHsHHc7dw6Qtnp7V1+5fHwAAHnr28Pzi3vD0F45fo/obnAs8OvM8e/vD2887Hj+c2
9q+hPD0/RvQ3aQ0kAOFZ+f5MdPT3kfsHyd/eR+SPV0eI54/rdyt/lmHpIVYkFi0YtIIU0qUQmOQCFaQIhBBd
KoUGKRLkEbHc5+Y99cCHzNnWF5/U2/n6YnPHDWYXKdK7zzF1/ZVgATJMQUNUaTUShTTQYlI7n0M
PTPJwzeFzEzy+GW52tPzJ0efsK1FBnMXp/m9Lf6+0NQCE1ClWCWxSqCoRWqFKpQGK22ClSoBRkp+a/T
53R/vhRJF5HH6ncze5ThkBqGQdZ+nl+WPS1OyPO/qjzd76rAcN9PfzttdbRbDTQ595avF5wfBe54gAe19Xo+
y9XAAAeevbw/OLe8PQXll+kHP3JEIy887Gv+c29rehPD0/RvQ3aQppNIPJmzreFt3w7/APDP9HOduk/JHq6X
Ec8P1u5W9y3D00qAhBUsqYgBCMgIRUJRCAEiQIygAiQmUqRxLe5/l/d1QIQ7Exd18rrbfDPE5TD5Y4Oult
55i6/tKsQ1AhAKVqxCEqwFSAFdzc/D01ycM3hcxjll8cvvtamf29HcxrNSAYjS6O/8NoagEqC0qyLKMgA1M
RasKVqABcpUBKlIUtKHjLd0esvXzhl2XP8Azz9Q6vvyfHIAasgHC8/PwtuavM8b7s0t3Ugi6Dy9u9nA5+uklQ
yUw51r/OeONq4PL1opJ6L8t72ppaQAA6j9fHxxs+PbXnn7J1dkQR1B6+Xjva8O3PLP2NqbYIIsNJ4z29Tq308
/UGvsd/eHujwBvafHsp7/ANDbz+OUUshABSjTiAhFKIRUJRCAYoQEZQQoMUmSJWw3efk/bWAi6DaVief
1Nvh6YnLHD5Y4Suld55i6/sqUNWIaRksQtBiFqVC4oaiVK7m52Hprk+ebwyzDLL4ZffZ1OS7WjuT6FAMFp
dDf+G1YtCsaCVa1JEtKQqlYi1YZBqAFWyoCakEKXIi2EDIBUqAXJQAVNQWsQZE6i2N7pTZ6MJUB6i0
uNxHP26J2ulbFUyOOHrjn8T6AAAAACJUiS0hVhSETSsKBGmAAIygEILFsaREAWKIIkyAGkCISBFigBE
xsVWx3OfmPbXAhoNlWF0Opt8PTE3HD5Y4SzpXevmLr+1JUNUQgqgQqFi1CVcQppyDufnYemeT55vDL
MTLL45ffZ1OS7WjuT6FBDB6XQ3/htWLQrEUVUUS5ABqQitUKVSgDKakhQx1AhqGShCMgFSoBS5AB
U1hClBBjMsvKG/29nctNaasd563N5P5+PmPf69SwrWnrXncbN4+YAAAAAEJiAMgASLoAEIhAFhFDECxa
SJAEIpRCTJIBpUCLJEF0qAEMbFlbHc5+Y9tcCGg2NYbn9Pb4+uJuOHyxwlx6V3svMXX9oUFrTGo00LAE
qxSCpGoEpXc3Ow9M8nzzeGWYmWXxv32dXku1o7k+hQQwenv7/X29UKFYijJZFlpVIDUxoyWFClANW
WIBKgoNVSqhFBVSoBS0oAa0oQpQY2ieftzq9V++5pNNDnXlrejtPl+O+j2/lQpa9MaHJ7C8deFkVFAAAAh
IppisgAImhQEAaYAEZQQgsWg04hARSgaVSoJFgCySQNKpVBCIsXY7nPzHtrgQ0GxrDc/p7fD1xOeGHTC
5Y9Kb+fmLreohS1ABAFqQAKQpKRa7l5+Hpnleeb88sxMsvjfvs6vJdrR3J9Cghg9PfyGvt0BKlJVompFKAGp
iLlagFKBcbVBWNIUpckKhFC1WIApRkA1FKkKsBbjqodf+u15k3utpJWk3jH2JzeJ5J6PYwuWYtU9AaXN7f
1tIoICiAAAAGmCyWkKRiZaAAIkQAixUIBkESIQpCMoUiyVAhAIlSLGlZKoIkJYux3efmPbXAhoNjWH5/
T22PricsMOmFyx6U38/MXW9aSrEGQIkC1YgFBFNNIpTuXQw9NcnzzWGWYmWYxy+2zqck2tHdGs1Ah
g9Pob/AF9rUAlQKtVCXIBQlQXJQDUAMpqQCsaaTUUtKIRQVqYgClpQGsAAFs1WAfJfI3R7XG/T1lQjH
0/z+V09tbvAffYha1HdOpod+aXOilICwICgAADTCUohUi6SAQiEAC6VYlIBkJEEAaVi0hJUoEIMUypJiLFg
BISyXY7uhmPbWAhoNjWG5/T+GPriMsMQmEzx6U3s/MfW9YAKVMWogpUALFiAhqNNI7n0PP0zysc35
5ZiXL4377OryTa0d0fQoIYPS6GQ19m2gxoFU1MZVyBCqViq1QDUAXLGgJUApclCEClDUxApRSqmpaQ
oAuOqgATpXa6HQe70dNQkdyaujncPLz7vdGg1V2Xr6vp/ncogAikKQygAhQAkaZaogKx+bIBiA0gEWKhAj
KxKRpgUhGQGlWNAGkEBMRYsAEJZjdhu8/Me+uBDQbGsPz+ntsPXE54YhMJlh0rv5+Yet7KRQaclxATJ
SCBSkiVYhqIdy6GHprk4ZvDLMzLLY377OpyXa0dwfUoBg9PfyGttqBjSFyWS2UZABSsVaoZBSoUassQC
VBQaqURYArUhANVKAprYgyBCUuQICsNl6eNOp2ttllDSZzHy9Jc/meUen1qKHYHhreseZyAABFKAIAA
CCJKUADSaQAQmICLFAYoWZKkSIUhGUKRZKgQgESpiBYqJTFBLsN3RzHtrAQ0GxrD8/p7fD0xGeOI
TCZYdK7+fmHrewpppGo05EBSEC1CljSajTViHc+hh6Z5Pnm8M8zLlsb99rV5Ls6O5NZqAMHpb+Q8NsEJS
irVYhkAGpiLksKFKBWq4gEqUA1ZIEtgVQxoKWlAawVCwpbjaAAA8zb/T6n2tvRUB6x5nJ8u9LqbG5Klcy
8PD2LyuOQAAARkBAAACRJYtAIQ0iECEAIsVAQZCRIAGlSgQmIsWARLZjBFLATFSGw29HMe+uBD
QbGsNodP4efriM8MOmFyw6U38/MXW9oAK1RpyMQ1VBEKQFBQQV3Nz/P01ycM1hlmJll8ctxs6nJNrR3
JrNQBg9PoZDX2gKxCrVhcRcgoKxFyWFClAs1WQpUIKMmoIQBVsoQagKUPoRKsKizVQAAGpOJent43
63Z+NsTSd2amlxT19uvvf3tWOSYeXtfjcSgBSACKItIAAASJLFFSLpIACYoARYoYhFSiRAUixQNMtJEW
ARGURIXSqFSLBdht6GX99cCGg2NYfQ6fw8/TEZ44dMJlh0rv5+Yuv7BGkCqIAVKYlAWKCZGKZO5+dh
6a5OGawuZmWWwy++3qck2dHdGs1AhhNTfyGttglSihYZYi5EKqVFVaihSgZY6gCsaQpatEIFaqMQKWgo
ajUEKQlq0AAKU0nkbqdbrnY2ISuUeXn2lranQu/vinIvPy9vcbi6pFIAAAEUogAABpxRkKhYmhQBMUAIsU
MQBkJGmABGQGmVKCaVCIqQQjIQRIpsNvRy/vrgQ+Zsqw+h09v5+mIzxxCYTLDpXfz8xdf2RAAKQAoI
lUAQpVxTJ3NzsPTPKwzfnczM8thfvtanJNrR3RrNQIYTT38hr7YMaUZLCLlipSFVjS1YUoUoLliKCsaAaqC
4gKthKDVQCqaioWFQlq0AAKAnUe1t+Vup1ZJKHobQ0PO/Q36aqzfn5+6uJxNUgAAAAEIyAAAGnFFKK
Q0kAiQIAsWDEAVKrTihSEZAaVSpC6QILJIFiiCEDYbmjl/bWKIaDY1htDp/Dz9MRnjh0wuWHSu/n5i63tA
UAlKQgUgoIlWJk1YhMnc3Ow9M8rzzeGeZxuWwu429XrLe0PkmooMjHanP6OQ19sVCC5LiWLLkApWN
LkQoUqFWarACakAGqpVYhSqlQDVQChrKxjKoQWrQAJQpKm2t8R9nt8Y9fTSQ9H8/n+eN/f2+VpmsMPe
PE4etAgBAAAilgAABMUDIARNChAkQAiyUIBZKJEANLKghFYi6QBEliDSyARIHHt3Q6o2tYAaTkcvNe
b1Pj5+mHzxw6YXPDpXez8w9b2gLVgQtSAJVhQsaasCkLXcvPw9M8rzzeOWZwuWxy3G1q7ba0fpZrKo+0
ZHS38hr7YqVIXJqxLjKuQItViLlaEFKBcdVCGpCUFq1AlRkFKxFKKlUprDGMqEuUoABQhahB01ubnlLqd
SCvRGhz+ttjY6+2NixlccPfXC4f1QBCkIAAEUogABIkRlSAGgAYoQA0qViUgpZEgCEZARYrEBpAxSpAj
KCBIpiNzQxexrgsTSfVfvz+n8PP0xGWOHswmeHSu9n5h63sqQNQNJasAQhqISlMWoUgdy6GHprk4ZrG5n
G5bHP77OpyTa0d0azUCGE1N/Ia22KxoFWS2KZAi1WIuWVmKhSgtiykNTGkKWrQIsCtTEAahShTUlWFI
mqy0AKhDIVCDbsvBXe7mD9Mh3Fp6nLfPz829Hfpu5j+gPB4e/xxAACEAARSgkUACYoyhQDQaSjErTA
AixWIGUAxQgIpRFmNAGkCIykxAjKQpCNhuaOX9tcCGg2NYfQ6fw8/TEZ44dMJnh0rvZ+Yev7WNNI1A
00ilBpKCggqxpNQO5dDD01ycM1jcxjcvjn99nU5LtaO5PoUEMJp7+Q19sViKMmrGS23GZKWFGNNWVIB
qALYsoSpQDVQlVipVKxAGoUoawUBCasgCFCpQgAHl3qdLoPf3ocv8ALy9ccnl+F+52ZVPdPC43N/HwA
AAQgAAsWAAAGnFGVICGgFxKkQBdKoCClExaQAsUQmNKBpAIsxgGlkhSEbDc0cv7axRDQbGsPodP4
efpiM8cMmFzw6V3svMPW91QsStUQhSkKQEoWBTTkuIdzaGHpnk+ebxyzONy+GX22tXkm1o7o+hQQwm
nv5DX2yVIUuS4rYyihQViq3KsRSoUWy2AlSkKWlCsVWgY0FLkAprQkZUITVkAAFSoAAOtNrZ8Tdvrjj
U8eQanO6K2s9Em9ufpPT8/bnM1uTYwQAAQgAQrLSAACGnG0KCRdAAJEgAumVAKWDFpAKaVKJLI
KIkUI0iBpZIVIsbDc0cv7axRD5myrD6HT+Hn6YfPHEJhM8OlN7LzD1vdSrEjUaQUoJkuKAAUiUinc2hh6a5
PnmscszjllpfvsavJNrR3R9CghhNPfyGvtkqUUq4xZcikWhWI1ZUgpUKLZbATUkKC1ahWIVarEUFGQU1F
ACWy0AKhSVAAFbHK/nX9D3un2lw7HVAEByPF+i/K8u+9bCAAQVIABGQiFAEiQDIg0mlQGJWmAW
LBiUlKJihACMgJEEyEICLJERSiCJGx3NHL+2sUQ0GxrD6HT+Hn6YjPHDphM8Old3LzD1/eVYVYlQsSrC
giVYCrGk1GmrHc2hh6a5OGaxyzOLLY5ffa1eS7OjuT6FAMHp7+Q19shKKtXGMpalWFUrEasgA1ICrNVg
FYigtWolQKtViBS0oajUhQDHVkAAFASoAGT5n5N97e6zy8QAABv4/ULj+XcfhgAEBAAEZAQAEiQUoI
NCwCISAWLIQBGQmIQpCKURZImQ0gCXTYxCMhAMWw3NHL+2uBDQbGsNodP4+fpiM8cOmEzw6V
3cvMPY94WKQlIFJVECVYUEKsaSnc2hh6a5OGaxyzONy2OX32tTkuzo7k+hQQwmnv5DX24ViKXJcVyxh
apK1BirVQA1ICrjqoE1IALksLCKVSsQNVKAH0YmQBLlKAAUiakAC1Z5p2/X84urnBGfk9NanlyXGdIe/p
0l756aHZ3jP1h4vh9QAICABGQEAAJijIAg0LACRIAMtIgIi1ZEgQEUohMaUQgBCYhpZABGw29HL+2uB
DQbGsNodP4+fpiPSYeY4PPDpbdz8w9j2gi0IUAAkUVAAUkUp3LoefprlYZrDLM45ZfG/ba1eS7OjuT6FBD
Cae/kNfbFYgXJYtxELStQYjVQUNSFFuNoE1JCitVIUYqtEqAXJYUB9GJkIlTVkAAoCVAAyvV3t7/mT1vb
iXp4jkeM/Ubj6nO/PzGk8Q9Da8d73tSJ+qPH8+49fAABCABGRIoAAmKMgIE0LCiFSJALpUMQLFsaYgIG
UKQmOQGkARKmIaWVIIkbHc0cv7a4ENBsaw+h0/h5+mIzmGY4XPDpXdy8w9j3CIKpY0gooQ1EiVSQqx
SHc2hh6a5XnmsMszjnl8X22tXkuzo7k+hQQwmn0Mhr7QrGilWFxoFWqhFagKGpChZqsBKlBatIUYqtVCA
UoyAfRiZCJU1ZAAKAlQDa2+Z9zoeMuh1uvvThfO4j2Po+Ht3n6wAxeV/IHt7+NonvTnY+wdDygAEIAED
KAAAkSUogTQoCBpgCLFDECxbEiAhFKBpxyAiRQxTJMQjIQDFsNzRy/trgQ0GxrD6HT+Hn6YjPHDJhM
8Olt3PzF1/YQAhSUhSKUUESkQVYldz8/z9M8nDN45ZjHPMR9tjV5LtaO5NZqBDCafQyGvtCsaQuSlYiZL
Foxw19NNmemCGQakKFxtUJUpC1qoAxULZUApcgFNZCgJcpRChQxLUHWvrseF+l2OsvfZ0pw/PgaLEnu
7n+HrbS1wBD8ge30ONZqe5udj7N0PEABCABGQgABCYgZEEXQAIRpACxYIQWLBiAhFKIcQvvy7DyE
SKBCYqaWWg4tl68rx8kbDb0cv7axRDQbGsNodP4+fpiMscNZhM8Olt3LzD1/ekBAUlIoKaTVUgWtMaiEK
dzaGHpnk+ebxyzOOWWxv32dXk21o7k+hQDBafQyGvtDoTZ3e1fLV5R5+TKFrEWhiM8uufTZ6x9Nzufy0e
x/PUsMg1AMVy1XEE1IIUtUXEMgGpiNQAyCmsEKEtloACoTjOefj/e63nna3tnboru7X0+kNnmcI9IO+tfD9
KeTpUA6r9vX8suvtaLSfory8fT+n5ABAQAIyAgAITEIyFIaABiVpgAulQhBSjTigKaVKB569enwq7SxBR8z
EX0UCxO7fDn9w+WkjYbejmPbWKIfM2NYfR6fw8vTEZY4ezB54dK7uXmLse8pFimnIxUAFISrFBCmk1E
O5tDD0zyvPN4ZZnHLL45bja1PzB6/N47SgOaYP1B43UyGvtDqj22fvZxjP13SdkeWryjDx4X6e3Xnrt9d+m1
xLL2zU8+YYa3bfnp9kYayRQ1IUK1XECsaQpqpUSoFWqxA1AZBTWGJkBbjaAAxVy8x7fQ8rbnSxWeeizk
GGHsfR5PozW0PCXR9vHO/kLHr3T8fZWhr5jHHqXY9fz16WzwP0yG9j9fuH4cpwxKAgIAAjIQAA04ilhQa
TSBCIQEWKLEiMqMWkhSEUoh0l6b+ZxxpApIsVJkphuIxly2Fz7X8dNHWm/ofmF0tSUBD0X4327x+t8PP
0xOeOGTCZ4dK7ufmHr+ygLGmhYVKRYEKKsSqIlI7m0MPTPKwzeFzONy2OW52db8v+zzeOWADmuF/
UPjdPIa+0MHlc7jhtMr1l7bPQuz0tpLtcsuV4ePZ3lpdh+ety/Hx0Hzrc2XEyDUhQq3GgrGgGqpVQjIKViBS0F
DWCgFuNoAnTvtteJt/scX9PT52yz09p8713pcvI44snEfS/kv2vfA5AjdJvoxFS0E9f6M9683xpABCABApSRQ
ANMJkABoIBiEICLFDECxWKAgIyAHUnpuck88ANIKRUg0rjblkJOa+fgjrXf0Py+6enFAHovyvt7i9b44emI
zxw6YTPDpXdy8w9f3AhakUpCVYlWAIUpKsSh3Nz8PTPJwzeNzOOWXxu52dX8vuzzuOWADmuF/UPjdP
Ia+0Ohdre4fn78J9PfdJz7y1uwvPV5dh48F9djaLyGePZXlraE2eVzCXGMgpUKrVcQKxFBqqFsIoKqVANVB
Q1GoEKlstDbL5I3Op5p2+j8q+aK9taHH9DauhQyZYjzDt+3519XPSgAAp3nrT9MeT4b+AAEBAEWLUJGQ
AhMUZCghpIASJAgWKgJSyBIgKaVLCnnD26vWuW6AAAgD52+j9fk9jeesjrTe0Py/6enFAHovxvt/jdb4Ye
mIzxw9mEyx6V3cvMPX9gJQCrilIpCkpApakKha7m52Hpnk4ZvHLM4svjnudrU/L3sc3jlADmuN/UTi9PIa+0
OhNrf+adjeOtzXHw+0mqwKHG8/Trj12sXc+aYa/Z3nqWGQUqFVquIFY0hTUSrRiFKpWIGoZAKawAlstbF
fDm/wBrqD329B88hPcPP4vfGvpAFZTqz12fz66nc4h6YYDLmbO+GlAMzjfXGlj7V5/jvoAACAgARkQRQA
NMSZUhTSaQASJAEVLIUiKVihAU0qUQ6oz3e1/LTRKkUiwkCLiLnhcvTl+HijrTe0Py+6WnLQB6M8b7f4
3W+GHpiMscPlMJlj0ru5eYev7AQChqjTSLUgKRQCmmha7m53n6a5OOawyzMuXxv22tX57Wj9TWUH1Te
6fQyGttw4N6+nO/HxlWrVYhVoExlvX3ptdr+emLQpUKq3GgrGgGqpQMaKVSsQKXIBTUUgTgXp78qx8f
EO92+rPbZ+dfOt+w9m6PH7019OhIYrLLyDvdXzbt9DY29u+Op660eXk3j1N7XZ5OW+bufXwzeOJQAAxA
AAsIoAAhMRkANBAQsSIAsWQECKlgiAppUoi+cvbqbiJAAhREC7C3snz1exvLWRidzRx/vrFENJrr6c7p/D
D0xGWOHswmeHSu7n5h6/tCkBSUEUhSFqFEStUQgrufn+fprk45rC5mZZfHL7bOpyTa0d0fQoIYTT38hr7Y
6C2t/hnp7goJRQAh2r5aPcPlo22yKpUKq3GgJqQQtWkWwilUrECloKpqKabPN+x0vL2108tMMFnn86+Z3F4
6XrfU5fK8PImoxGWXmPb6PmLb6GIyz+deitXQ9vc/j66AAAAACVIABFKYmUAhQ04hGVATQRQxKkQ
A0qViEDKxCQICMgIvnL16n2CSUAQKIYW+na/lpdjeetMWx3NHL+2uBDQbGsPodP4efpiMscPZhM8Old3
PzD1/ZQgjUQUBIUhVECGoEIdz6GHpnleeb88szMstL99jV5JtaO6PoUEMJp7+Q19sdG7O7yXDyKqpUUC
Wi/NNiy7j89G3JjiyUqFVbjQCsaQpqyAhGQDUxA1ZAANZ8k8tbPV6C2N/51or52/K494eGl7G0+R9CnyTzh
tdDytudTB5X5nzX0lrc72Zo8n6CghQAAACEAARSiAAEJijIADSQDENIAC6ZUAGTFK0wAIyA0rs8ct4ghB
CIQMtJ8V0m4RGw29HL+2uBDQbGsPodP4efpiM8cOmEzw6V3c/MPY9ggCZNWLSKpBFIUVIpACnc2hh6
Z5WGb87mZllpfvsavJdrR3JrNQIYTT38hr7YrEC0SyssRciFamIVbbIqlAY3JQCsQLWqoEqMgFYiHBc9riW
Xt2Vjp8hnmMNc/KGz1+sPXa+Nnzs+dy0HZfnqe2dPi7pBh7l4n3+x1F7bWitFaD1Nqcz1hpczUAAKUAAxA
AACLFpABChCY5QFBE0KAGKEBCKViBYomIQEDIDSrGGQ0gCNMAsWQoI2G3o5f21wIaDZVhtDp/Dz
9MRnMMxwmeHSu7l5i6/uLSNNIAApCggKCmkpK7n5+HpnlYZvzuYmWXwv32tXku1o7k+hQDB6W/kPD
bBKgtE1SssQyAakILlbjGSlALcbQGpiIUoyEqKQq3HYs/O/r1utM9zljX4fn7e0tb5/D5Z+Q9jtYHP0+GT4VoT
5Waa7Z8tT2ZqcamGufh7f7XXPr7/ADrRX0T1fpcr0rq8+gKQAAAAAAACLVhAAATFGQhUENChCpigBF
LBiBlASECEUohMaUCEEKmKBdKoUiRsdzRy/trgQ0GxrD6HT+Hn6YjOYa44TLDpXdz8xdf2EpAZGJVIU
EBYgoaq04rQ7m5+Hprk4ZrC5iZZfG/fZ1eSbWjuj6FBDCaW/kNfbUQlKK1RLiq5BShiLkRaGoAVquIFSoIU
1ZAQgVwTLZ6Kz6vGsvT5Vzqa3buPOxVz83+3V2GWXzr41t8p860Wa09U6vJz88+C5+/nTZ6HH/T00JoXIz
D2jpcbtrx1QAABCgAAAAikKUhRAASJBkBEppNKhimREgFiyAERkESQsBFi0GnHICEAgaYEWLYlIkbH
c0cv7a4ENBsaw+h0/h5+mIzmGuOFyw6V3cvMPX96ShAIZLAApASFUpphVjubQw9NcnDNYXMTLL4377
OryXa0dyfQoBg9LfyGvtqISguSwS2MgFKxFqwpVKBZbKAVjSFNWQRKnHL79PXpcHy2vnZmr49hTTyjx
61z3esPXb+Zos0V8a+GU+Va09H6/M6P997iHp6/BfnWjKaDszy1vXmnyOTY4AEqAAAAAAAQMqkC1NK
gASJEWrCkSmhYBA0wAWLMQAjISEAQjIAacaURIoRIgIsUBCNhuaOX9tcCGg2NYfn9P4YemIymGuOEz
w6W3s/MPW9gLWmKBSBKsBUAigVCx3NoYemeThm8LmJll8b99nV5JtaO6PoUAwelv5DX21AxoLQpbiy
ADUhBqoKpUKuNW2QGpCCmrINkvVc6XXV3dvk5ZdXuCczkDx6Hz6nVee/t8m3yfCvjcR8q+NfHJl5hj7cd
ll87PlXyMvMPWOrye1fLVoKCFSoAAAAABFqRkCRaQQoCRIKWAINChCpigAWLICIVlCYgIFigaVYiiJ
FCISBFLIUhGw3NHL+2sUQ+Zsqw/P6fww9MRnMOxweeHS27n5i6/tCVamJVgCAUjVUBIoLUgdzaGHpnk
4ZvC5iZZfG/fZ1eSbWjuj6FBDCaW/kNfbUKxAVaRquMrVUi0KxFtqKGoBFqyoNSVIUuTiWO11ROni2Wq
zmGWn3Hly8e9OhMurw7LZ+Vnwym3r4ZXb2aKh8q+GTRWg0ZT5poPnXs/T4nYWHghQFQoIASgBSCLU
ilIWAAAA0wgFi0gNCFgikiAEWKAxFKjSIEBGQGlWNAhAJdNjECxYCYqbDc0cv7a4ENBsaw3P6fxw9M
Pnjh7MLlh0rvZ+Yet7KAkKRRUEUFIUhK1RpoU7m5+Hprk4ZrC5iZZfG/fZ1eS7WjuT6FBDB6W/kdbbZCV
ALSkakmUtCkNSEttRQ1ADINTEVCAcFm91zh0dtb8azF8O3vTk/K3oF2MXln8sp8z4ZNvk+FfGtB88mg+V
nzs0V86+dfKtB6H1+b6B8eeAAAKgKSkAKkUtSKBAABChIkFBQBoIABihARSwDEDKAkSABGQGlWN
BNKgI0iBpZUghA2G5o5f21wIaDY1htDp/Dz9cRnhh7MLlh0rvZ+Yev7SrCJVgKAgjUCULAGkuSHc/Ow9N
cnDNYZZiXL45ffZ1OR7Wjuj6FAMHpdDI620yQqJFUVTVJMpcgpCpUtW0gGoAZKxoSpjp69a+fUwk9/jk+
NZC+XcvpxeJTa6gvS2uV+NfKvnXzrbZPjXzr55Y6K+VaT5Vpr5VpPhZkph6c1+V2XhrAIUACUKIUAABiZ
CAAQoAaYQWKKDQaSgDFCAEZQQpiCZKkaYoBCMhCSpREigTFARYoCEDYbmjlvbWKIaDZVh9Dpf
Dz9sPnjh7jhcsOld7PzD1/aFiUjUaasSrSJWrFBQRKQyIR3PoYemeThm8LmGWXwz3Ozp+Xulz9gltoM7jPUv
M6W/wBfb1QolSkKMjGXKXIABqYq1XIxAqVQyamIJj8fXrLx6+xZ/M+ObMZa3Z/py+Bzd6/x3tvk2+T5ZPi
fPJoyfC47etFfKtKfPO6TRWk0XHRXJ8fH1Br8jN44XJQAAAAAUgQtIAABCgBCRJaoAENAAgSBADSyA
DEZIlSNMUpCMoUhBiLpUAsJjAWLAIQOH7uj5Y3tQqSWyOx8XeHK6vww9cPnjh2OFzw6V3s/MXW9pU
oXFMmrFppFFSriEKUhTTSKdzaGHpnleebwzzEuXwy++zqcl2tHcn0KCGD0uhv/AA2tUKBCCjJqkWWlAD
UhLVoClAstlNhh6dd+HY2LL518a5F6anP/AE5nWmHT4s2fnW3rb5T5ZPjXyrRXzs+OT5V87NNabPnZK0V
ok7Tw1O+fLnfeAS2WgAAAAAAAAAAABpxApRAhRpSKAhEIARlAIQDJEiEBTSpQJLJSCLAFGnGCLF
ARIsuw3NDL++uBDQbGsPodPb+friM8cQxwmeHSu9n5h63tKsCUjUQlUEpipKRqICULHc2hh6Z5OGbwyz
Eyy2N3Gzqcl2tHcn0KCGD0uhv/AA2qUBjQBVs1IFKpDUhBqpQpQC5Y7LD04Br9jazL41ord5+XNPXm9e+
fSx1z0ZPnXyTa5PlZ8snxs0186+WU+dvzs02aa0WSqnd3nz+0fPTLQAlsCqAAAAAAAAAACRIKUCBAXQ
ABEiAEWKEIEZCxpgQAjKACWSgQhSLEmIRYoCJDG7Dd0cx76wENBsaw3P6fww9cRnjiGOEzw6V3s/M
PW9oUAhqrTAVZFsgKFgBSFdzc/D01ycM1hcxjllpnuNnU5JtaG6PoUEMHp9Df6+1SgJqTSaiFyVKilUAqLL
bqSApQbKenB9br7aZaLPiXLHOemrxrHa+Rt83zs+eTQnxyfI+VbfJ88pLPnXyrRZoshprkzw7n8+fySeWoqAs
CCpaFoAAAAAAAAASJBSgAQhpAAiRACBlAIQIysQkCAilEEsgFJpUAskkFiolBEhLsN3RzHtrAQ0GxrD
6HT23n64nPHEMcJlh0rv5+Yet7KFiEq1IQLVjSBVLELULCu5efh6Z5OGbwuYxyy2Oe42tTkm1obo+hQQwe
l0N/4bVKAlSFKKVUWWhQVCXK2RQpTZ4+nCtbrbdlprSfI0J88porTXxynxynzNGT5nzs+dfHKfHJps02aD
51oyJj2S0+1MdH6A1FShSQLWIFyUAAAAAAEhSIFRFpCoWAhpAAEaYAA0sghAi1RMUANIZACRJQIs
AxSoILFkKEhCXYbuhmPbXAh8zZVh+f09th64nPDEJhMsOld/PzD1/YIVC0IWEBQEilBAAdzaHn6Z5OOb
wyzEyy2GX32tTku1obo+hQQwel0N/4bViihWMBS1Qiy5BQEqWqqwDb4+nCdbrfCZTJY018j52abPnk0miz4
ZzQaDRlPmmiz52fHNorSacpoTRXIHhyt4clnhxDLY7Ux0hTUhSCggKEtBCrQAAA0wgRaRaCFSFUkNCgA
IRCAEWKhABSjTihQaVigCSoKTSoQiEBGUKQQiLI2O7oZj21wIaDY1huf09vh64nPDD2YXLDpTez8xdb2
VBSFBFgATILCICkKDubn4emeVhm8LmMcsvjl99rV5LtaG5PoUEMHpdDf+G0iyXKgxFIDVQtxtKsKhqYq
ttQDiOr1MVjsQtSox0HyyaTTWizTZ8smizQmnJ8mOnJpPlk0pps05Y/ROwWnnHl09l0Phbl3l3njzCgaihKoAh
UKQgoyIFqCJAEZUEKARiZAaSAACJEABpZIQAUoGnFCkIyEBGSRBSaVDENIBGUAEIkS5bHc5+Y9tc
CHzNlWG5/U2+PpicscPccLcOlN/08xdb1lKQFCxCkEUmSwJFKaSkO59DD0zyMM3jlmJllsMtxtanJNrQ3R9
CgGC0uhv8AW22UsWgQmo0g1ZLitksuSgFQg1DJF4Np9r4rpJYsEl+Wc0ppNOU0187PnlIaU0ZTQmmtNmj
JpuOYvl2U0Mm8+AXb4Blt6rO2sefyR5AAUqUoWApACghQhCwKBQCFSJQaWUSKABMQgABpUoQgF
KJigBCMhASZJAWEAxTKzGCBlAQYqaZVux3OfmPbXAhoNlWF5/U2+GeJzxw9YV59Kb+fmLr+wgGRio
FKsaaYhaULiGkA7m0MPTXIwzeNzGOeWxy++1qcm2tDdGsoIYPS6G+1ty5SyUVCsaU0mrIiyXKSrQFKhK
XIOK63UxeGxoYqlpImitNg05NJpuPyzxkaamWOg02S373z5flqcvuroXgbb4ll77lj2RjpZ55UDIABqNRChiUF
AhSAoAAIUiULCmggAAxDSAAAsWAQlKICYoUEWKIFkqATSoBZJIEWKAJiSxVbHc5+Y9tcCGg2VYX
Q6nw8/TEZYYezCZY9K72XmLr+1qELEAyaiDFMiBQQsSghXc3Pw9NcjzzeOeYmWXwy+21qcl2tDdH0K
AYLS6G/1tyJbNUMgJUAuQapFgZAKViLVofHHPiGt1dtM5ZKBNNaLFkshpT55zTYJZps0pnc9fm909xccC
9uGNrH3LOPDsBp/dKKtICgBUi6ioBVEKAELAAViZRKgixRpAAgSBAAsWCAgFigU04hACKUQjJiAhA
CMpMUFi00gRIY5SpGy3efmPfXAhoNjWG5/U+GGeIyxw+UwtdKb18xdf1VAaomRilIoLUESgLAAV3Lz8
PTXJwzeFzEzy+GX22tTk21obk+hQQwel0N/rbhGUsUUCVKKUi3GilChKirbUGF8dzjvjvabJVCTJpNOUrES
zTZ87Fks3dw5VnqZy+GLnpxW7OJempOXZavJmvUAoqwyBCgABqKgKCFJQsCFFQsTQoAAEiiIQAAixQ
xBUlqgCRIEKaVKBFgxFJFgBplSAsWADEJMtIjZbvPzHvrgQ0GxrDc/p7fD1xOWOHyxwldK798x9b1hBVi
ZLiEArVAlASriULEO5dDz9M8nHOeeWYmWXxv22tXku1obo+hQQwel0N/rbgZYo1CgDHUBkFkWC5AKl
QWraxnwZ8N1uvouIFsWxjoyhAsWaMhjyDLW5Hnq7B6cZmxsGcs3tw5jdTfXAVKgApaCFBQAAoAKhaQ
BCjSUgAAgABEIACKWAYrUli0EiCIUgWKANLIjEWEAiVMQLFEAhEJMpA2e9z8v7a4ENBsqwuh09vh6
4m44fLHB10tvXzF1/UQFFCxCCtUQUiCrFrTVxK7l5+Hpnk4ZzC5jHLL45fba1eS7WhuT6lBDBaXR3+rt2m
UIjVQFYgWlMVylRkApWIGm5apMN57eE893QhFKJT55Y1AsWffLDOZ62xx9MbfT5rGNynILr8iutqyIUK
lQAAUFpQAAAAAAAAAEKAIQyTFAAACMoUgxAygESBCghFKBpVKEQgEIlSCxYUhIQIpWKGy3ufm
PXXUIaDY1htDp7fD1xNxw2UwtnSu+8xdb2gpGohK1EiFKaasSgilJUKdy8/z9M8nHOYZZjHLLY3cbWr0R0
OdtK1lBlo795nS3+tuC2WyFi0CVBRkYqLiyWhJdnj6/DHP5stnh7aLn8Mc1mgjGZKEpMsYguUqfbLDbrRlN
Sb558jz1d1cahAoKJqAQAC0FUAAAAAAAAAAACJEAAAIsVACClgiQICkIpRAsGNESKAgaYEZAQCE
RYqEQ4xvc/oDd1QIaY5tL2ny+rt/P0xOeOGrC5Y9K7zzF1/YKhqiErVEBQaQCkKWtIjUdyaHn6Z5GOcxyzG
GWWmX32tTku1obqPoUAwOn0N9rbgpbFg1AJUFFDVJKtjJt8PTC+e7sMPesalLlbFsHzsWUqLLWhLcbVN
VxlRNRkcvHkeepqoQMaAKVShiAAAKUUApCgAAAAIWECEAAACjSJUACLVCNMAQoNLIAQkqCjSA
IRKkCMoUEJisaZkyTEKbHe5+Y9dcCGg2VYXQ6e38/XE544azC5Y9K718xdf2EqxKQyWLACtMUhQStUa
QK7m5+HpnkYZzHLMYZZaZffa1OTbWhuT6FBDBaXQ32tuItWxYNUKBiKC5GLUacmNw2MV57fxmZN
SMlSrU1C4/NLVCasoIxVarG5NR9b55nLW398rVoUIQBSgKAlQAAAUFFKAQAJFJkDEIAAAApdIAhAB
SoVpxCFIU0qUCEViBYkUBiVpgF0rSAkISyizEBsd3n5n31wIfM2dYXn9Tb+eeJzmGrC5Y9K7zzF1/aUpiGo
mSYmSlxaa1RKQKaRkFxDuXQw9M8nDN4ZZnDLLTL77WpyXa0N0fQoIYLS6G+1txFq0sJcVpRKghS1Y
27Pjnj0YCgpqyxpSos+lwzPrqYzDY2j01MaCVquNT6WZTLwyOfhrYiA1VaEKhApTEyClCEAAAFApFyQ
QiFKaQAAAARSwAAQgFLCmnEABARkBBLJQBCAExKkCMhAIRAykBAhst7n5j21wIaDZVhOf0/h5+uIz
xw9YXPHpXdeYux7QsQ1Gk1ZBBAkUlaiCBKtMTJ3LzsPTPJwzfnlmMcsvjl99vU5LtaG6PoUEMFpdDf625
AagjKWBaFQgFyDj/AIb+1nrSlRZapSoTUb/01sx7akjCee5tZ6UpLNdxyWfhkcvDXYKxpCgooKJUCqSFKA1
JEFAAAAKQpAAAAACALFAYgAClQpEJAAEIpQJLBAEWARFVMYCxYCQgBjZlUIgNlvc/Me2uBDQb
KsLz+nt/P1xGeOHrC5YdK72XmLsesEK1RCVYgFWFQoKaa1RBDJ3LzsPTPJwzeGWZwyy2OX329Tk21ob
k+hQDA6XQ32ruKGoCxZcVpRCCg028b8OnClsqKpUrGitRnPXR3OfkrTGH89zbzPWx3ufjks/DVlNSAVjQ
QpClFKBKgUhQCqAgJQAAAAAAAoiFEUBAQFIBYopIEgAQEUoGlUqABpAEqpJIEZCAkIpJYS1iAi7Pe
5+Y9tYCGg2NYXn9Pb+fricphsphcsOlt6+Yux7QCKShYCoaolIlCwqkiCu5ufh6Z5GGaxyzOGWXxy++3qcm
2tDcn0KAYHS6O+1NtkA1AWE1QyEBKDTbxzw6ZLZaFSpSlY03np5Zf107IpSIai2FVquIAJUAoBS0oEBA
AoKAAqAChCkABYUgUQAACEAAsKsBYkQhSAEDICEZMQBIsAgsSQIpYBCBIMpSNMUEXZbvPzPvr
AQ0GxrDc/qbbz9MTljh82EuHS29fMXY9oCwGREAKIEBQKEBY7l0MPTPIwzWOWZwyy2OW429Tk21ob
k+hQDA6PR32rtsgFKSy2WKKBKg0TLA+XQ0irVSpSpSsdVmc9tDXlKtRQGoAqSrZQAlSggKC0LQIQAB
SgABQAhSAAsKQAAQEKCACxQAiQABARQUQisaAIkUIKqSSBFLATFRLJZSmKAgXZbvPzPvrAQ0Gx
rC8/qbfz9MTlMNlMLlh0tvXzH2PaELFJkuLTQFECVYAEq1Isdy6GHpnk4ZrDLM4ZZaZ7ja0+TbWhujWUE
MFo9Hfau2pQpSJcoNUKESoBhPLofOZTKVKVNSAWzf5+GR9NYirVhQpQEKLljQAgqCkBQWrEyEFIlA
FIClCkAAAAKQCAEAAAoi0RCRCggKQilAhMaUAQgAxLYkgsCwCEQY2WgSBApdlu87M++sBD5myrC
c/q/DzzxOUw1mFzw6W3r5i6/soWIStUaapCki0pFgSoKuIdy6GHpnk4ZrC5jDLL4+m42tPk23obk+hQQwWj0
d9q7YZAKC5QiNVAEFTY47GPw2JVSpSlqyfTLDMeunqsIGTViUpJot1lTRX0k05IutjqUDSmkH0s1RorTb
U1RrjTlJGusPn7ZLDz+7EfM+iD51FpU1xprSQ+haiaJRa1xI+dv1kAGiipC6lETimW7yvHSY0fOoqNaUEUoG
lWIoBIsAAllTGCMgICYqFmNlBAhAyGy3edmffWAhoNjZhOf1vh554jPHD1hssOld6+Yuv7UgBCkrUSJQQ
qlgQENRDuXn4emOVhm8LmMMsvhn99zU5PtaG5PoUEMDo9Hf6u2FKFBRlImooAKkTHYbW0ntSpUMa
u4z8slnra8oKxAtqS0s8I9b9F7T8OPy/wAdDzhvfVe/eR+befdz6fyF0ftkezOd8H3pq/O23yrvfZeb9v6nY5en6J8
n8u5v5c/ylvfaeXN77DXJ7P53wHf2r835Q3vtMLn7d7a3zng/pfpP6Mcv8r5b56fGs9j80ev+ufp5x/x/L4+PgXp/p
nU/v2h3Rr/Pe6ub+deS977bzDufYa09rc78+751vm8FnsfmT1v17MTw7S8eL7p5v51gMtj8xux+v/qpxvxn6SQp
4g6X6H3RrfP9eevT+LP2Bo/EbFl+fPV/TeGenR7B8eX795f5p9pPD/T/AELpDZ+h1n6A8n8y7K8eUUAQmN
KpAhAIRMshJiiMgIBiAmOSoaYApGQGy3OdmdjWAhoNjZhOf1tv554nOYizCXHpXevmPseqkCApDUQlK
pIsWtNXFTTkYqdy8/D0zycM1jlmMLl8ctxtavJdvQ3R9CghgdHo77X27iClClIXLEVKoBCU+E9NrPX5TKm
6z8vox3OfjaFBQxGrKkHnnc+m6Q2voOf+PM388/VOh8h5+2/pOttjq9r+HF6D2vpPeHL/ADqnkDofb5nDx6N
2e/7j5v57zbz5/lTe+zwOex7L53wcVHlLf+zwmXvzbDn8P9N72Hz/AIa29H7Pf8O9D9F9483827h8OJU8m7v2
mRnl6h0/joz8mb/2eUw8fUGn8fGRMDls/nL1f1T1VqfGdS+3b9z8386wGW1+ZXY/Xf1R4v419BErxF0f0Huj
W+f689en8Ln6+5/xHWvv1fFfR+//AEX5P5X+Z/Y/XP0Q5P5fybz0/EHT/QuyfHkel9L5PSyKAIRWNAAhBC
JatkxQWLBCoXFBKWUxQEAZBGx3edmtjWAhoNlZg+f1vh554jKYjKYPLDpbdy8ydj1EIK1RCCkBVgKg
LELkYldy87D0zycM1jlmMLlsctxt6vJ9rQ3J9CgGA0ejv9bbCAq1CgVbEmoUBWMNRK0MvhjnusvLXcZSq
ClDEK1CMB6e/wCbnb/VuceXO9Z874vtjw4/n7b+k6I3Po+VeWlsc/T27zPz+njLo/eco89Po7Z+g9xc3895r56Pl
Te+y4D69L0zpfI9i+XL3mPn5S6H2fA/Xo65O0vDkeldP5MeRt/7bo/Z+i9Bavy/qnT+PHk3d+0yM8fUOn8gXy
XvfaYi+/fGt852P5crdzDh/pufn10/0/1RqfGdS+3b9z8388wGWx+ZXY/XPbXO/Pee+XO59586R4i6P6BzLDQ
4Znv5/DX9e6Hw/W3v1fIW/wDcfoNyfzL81ux+sfoHyvzPk2Gn4g6f6Fm8NfvLV+e7R8eQGJUqSpQQohAMU
LlZJILFgAJioJjlKGmKQpGQEjZb3OzXvrAQ0GyTCaHW23nnicph8phMsOlt3LzH2PUU00ikAoCxMgQKCF
EK7l52Hpjk4ZvDLMY3LTLc7Wr0P0OftbLVBl47+5XT3+rtsiEKUBSosW2SigY0AuRJVXGkq0EKpQxFqng
br/o/Wnv1/wBOeH+R7yY+ftv6TzHv/XbmYdw6/C9ac/4svjLpfd9j+PK837f1PuLm/nvNvPR8qb32Xnzb+m5l5
6Htbm/n/J8NTylv/Z+ftr6fZ3P2vzvz7uPW4Y8AdX9L7f8ADhdX+3Y948z84q+Tt77TI4+PqDT+QL5M3/tOjNj
6Pk+Gn7c5357yPDW669un4a6X6J6c0/kOpvbt+6Ob+eYDPY/MrsfrvoLV+X6I2fpP0u435LmcfDxH0v0DgHr
08fl6926vz/r3Q+H629+r5C3/ALj9B+T+Zfmr2P1n9A+T+Zclw1PEPU/QevPXqclw1PfnJ/NlCLISgEiiCEKEJA
ixUKEhAssl00imkBShEOMdDndAbmpKA0xzeXtLk9bb+fpis5hsscLcelt6+Yux6woIMjFSFFCUhApahYgO5
Ofh6Y5OGcwyzEuWxy3G1q8n2dHc2fQoEYDT6O/1NtQQFKAoS0qyWgCVALVLYSFoKpAUrEWvMm/9b
1Fs9r3zyPzgef8Ab+l639+r3Tq/P+cd36n3hy/zqS+D+t+jd9anzXl/d+v9x83895r56HlTe+ywOex7J5vwiqeUt77L
CZ7G4mH2Y+uuf8Tt8r+YnY/X+x/Lk8D9en+m3G/Idcvk7f8AtMjPL1Bo/IDyb0PtMnh4en9P5FBeotnteUt37T
vvW+b6n9u17n5n53gMtn8y+1+ufqhxPxr82Ov+r/oByvzTlWGn4j6f6B3Pr8Drz16vxmXr3Q+H629ur5C6H3H
6Dcn8y/NXsfrP6B8r8z5N56fiHqfoPZHhyfSun8pViwSoAGkACJDJIQCxRAIkCyxYQQIAyARpNnvc7Ne2so
SNJsMmE5/V2/l6YnOYe44XLHpXevmPsesBQKQJVAIAWAKDTQ7l5+HpjkY5zC5jHLLS7ja1eT7WhuTW
agDAaXR3+ptiWksKUKUEstgpQAlQC1RYQWlAAakJxL13fFvU+87d1uJ6k0PkFvn/AG/peiNv6LkmGns76+
4eV+fdU7PY8NdT9D9/8n808S9L9B9w83885v56HlTe+y6x9+t6B1Pmee+XN5348/ynvfZYTP37l1+D5G3/AL
b9HOR+V9fevT8LdT9F9zc3868G9P8ASv0F5X5jzLy0fJ2/9pkcfL0/pfIU8m9D7XieW53Lr8Hs3x5GTx8fFXS
+/wCQ4avPvPndT+3Z9z8z88wGWz+Zfa/XPYuh8H5E3vuf0t435Lm8dfxJ0v0DufW4PXnt1Piy9e6Hw/CPTof
n71f031ho/FeReh9z+lPG/Jszj4eIel+g/Zj3Br8Ps/w5HJ8NVjQBCAAsSJUEFGlQAiRSFxy00EQEItUSFQ2e7zs
176wENBsbMJz+tt/L0xGcxFxwuWPSu9fMfY9YCgEoABFJSKU0gDIO5ebh6Y5OGbwyzOOWWl3G1q8m2t
DdH0KAYDS6O/1NsSlWAoClFS4jViuQAEqQFyWNVkQWlCxKpU6t2Ov0ttd31NofH5aeVjq3Y6/n3c+myO
Pl6X0vkuW+ep582/pbcfQWp835N6H2XpHS+W5FhrdJbP0HS+z3avdut873Tr8LpDZ7+Oy9e8dX57xt0fu/Yn
P+F4F69Lrr16npfS+T8wb/ANf2x4cXsfw5XR2z9Du2Hc+twC9GbX0PTXv3x6K1fleQ4avmfc+u9WaXxfXft1
eD+nQ9K6XymLy9fHXQ+7sncfhwe9NX54ectz6nsLy5fFMt35Mu+tb50nmvc+q6f2O93tq/N9+6vzaXzjufU9b
+3WHo3T+U7I8OaAIQABRJJFIsWAsSkIAmNlqmIQgUoGkA2e7zs176wENBsbMJz+tt/L0xGcxFxwuWPSu
9fMfY9QpAtSIBksCQNVIlIELUruXm4emOTjm8LmMcstjdzt6vJ9rQ3J9CgGA0ujv9TcIFQoFAUpKtxRqoAA
xFKKosJSVaARaJUFqgCkKFktoIChljSiFEBSAAVFSKCggKQpAAFgAAhRQAkloJGSVAAEIAAFkkgAyh
BCkSAEqWUJEKRSgQgEuz3ubmvfWAhoNjZhOd19t5+mJzwxFmEyw6W3svMfY9QpUhWrFpqwJWqtOKg
pKlasUIU7k5+HpjkY5zG5fHLLY5bnb1OT7WhuT6FAMBo9Hf6u2AJSKXJAClRYoagAEJSgZKUMYXIAA
KViAyUsBQGoAAAUsqAUhQAAAAEFCFhSBQAAAAIUAgJCZAAAQgAES0kxCKWAQoIkUkSVaJEAD
ICEAlku03uZmtjWAhoNlZg+f19t5euJzwxFxwuWPSu9fMfZ9ZViRclJCKBUiAClXFMmrFCZO5ebh6Y5GG
bxzzGNy2OW529Tk21obo+hQDAaPS3urtagAKQGQAUC42hSgBiKBVoUrGFyAAClYoULRaigKCoWFQF
DICakhSFkWgAEKIUhYVCkKgKAhYUIiLYrEQyAAJFgAEIlskALpUAASEBCWWjTFIUjICEAEqXZ73Nz
WxqgQ0GxswnO6+28/XFZeeHymEyw6W3svMfY9ZVIWKaS1ItIhSCqBCpAV3LzsPTHIwzeOeYxuWxy3O
1q8m2+fuj6FBDA6PR3+rtgABSFKApUIpSKWgASpDVSiXGrjamSgCTo/c+g7d1uLhc/fDZe/ZHhyhwb26HV
2x1+3Nbi8w8tJkwGex0fs9/sTy5nZnhyquJvp09s92VzDz0eyPDmbe3o7b+gq5bHX7i1uHa4B69Lg3r0idz63Ay
U8/mdEbX0fyO+NX537ptWXSG19DuWHaPhx+QYa4SdV7HY5b56XJ8NVHCvXdx99eVYafXfr1u3fDiWT
pTa7/AG5rcXjGe1g89jtHX5Q6H2/oau8x8u6tbgxQABIkACKWAAEiwBFizFCgEUoGkASyUbXe5mZ2NYC
HzNlZg+d19v5+uJz88RZhcseld7LzH2PRQgNRpikqlgaaoIIpBVgdyc/D0xyMM3jnmMblsctztavJtvn7o+hQQw
Gj0t/q7dCACFAq1AakBWWIRqAoAxpSUqjFaXG0oapj+ZHf/W/f3G/NemNru8W9d32Ty/hcXl6fm73P1btPw
43WXt1v0u4f5R9E/P3s/pO8xx679up+gfI/M+ceWhwP16H58dj9N7B8eZz3x53sbnfDYjL1/M/ufrPemp89yfz0/
Vmh8cryjvfY9Q7Pc4F7dL9GuN+Wcx89Hytv/Y9G7P0P2Ttrw4frvn/FYO+/5ldv9c7r1vnutPXrfpJyPyrezBJ+d
XY/Uu+NX5r05pfJo84bv1XEM9zvbW+d8g9D7j9BOR+a6pPzZ7X6t7+5P5p5+2/pOEevR9v8v4BH5ad79f721
fncvh4+vef8PFAEESABFKIABCBCKVihTSUilAhASVLSG03uZmtjWAhoNjWD5vW2+HpicscRZhM8Old6
+ZOx6qEEUAlItWJQQBakBUjuXn4emORhm8c8xjcrhnudvU5Pt8/dH0KCGA0elvtXcqEFAAAoKAoq3GGq
KBQJSpAXILELcaK1MfzI7/637z4/5v4b6/6H2/rcT2Ry/huD+3Q8Bdj9I/Trg/kXjDqfe+w+d8PvJ5/mB3P179Ce
P+ZdM7Xc7i1uJzjy5/A/XoeBuv8ApPrPn/Fde+3V9jc34XEX2/N3ufqv6ecL8j0MgPHHT+45n5c/yfv/AG36K8b
8u5f56Pizp/fdsa/DyM8eg9v6b3Ny/wA9weXt+Zfc/XP1L4P45+bna/V/fvI/NuV4aWOy9PzE7X673Pr/AD/uTmf
n1jzhufU8R9NzvbV+d8g9D7j9BOR+a6pPzZ7f6t715P5t4F6/6T2X4cn2/wAv4BH5ad/9g/Ujg/j9AgLYJJAEDK
CFAQDFSSwWokACMgBIgoTHKkBtN7m5rY1QIaDY2YTndfbefpibjiMscHnj0vvZeZOx6CACkCFFWFSA
BakKpI7k5+HpjkYZvHPMY3K4Z7ra1OT7nP3J9CghgNDpbzW3NSEpQAABSgKUZQgsWFKAJUFpQRbK
E1XH8x+/+t9+afzXQu59J3bqcD2RzPhuDe2/4D7H6V+nPB/I/myqa2P5g979e/Qfj/mfNvLngcC9uj4t6f3vorT+
X6/9un7G5vw2Ivr+anc/WPU2h8dz/wAeZ29rcZXi3p/edt6/E8ZdL739FeN+Xcv89LxX0/ve3Nfh5KePn/b+n9zc
r89weXt+Znd/W+7NX57rr26v6NcX8u308+pNjseY9/67hHp0f0u4n5MXzhu/U9G7X0PPvHmde+3U/QTkfmtk
/Nrt/q3emr855u3Pq+49fg+3eX8BY/LXvfr/AKs0PjeaefP7p1OClmVYyABYFgAAERbEiWhCNJSKCgDRFoT
GlpCG13ubmtjVAhoNjWD5vW2/n6YnKYfLDCZzpfeeY+x60gBKApYGmrCpQRRACu5Odh6Y5OGbwzzG
NyuGe62tPk+5obo1lAOP6HS3mtuUrEVagEKBSgKUUsIixRkABCUopQslqsfzI+g/WtR6I0vlsJns+x+X8Nwb
23/AnY/Sv044P5J82WpjrY/mD3v179B+P+Zc18tAWOrdjreROl9v6H0vmOAe/T9i834bE31/NXu/rHrnnfEc28
uf2jrclXhPq/ofoTU+Z8SdP9B/Rbjfl3L/AD0vFfT+97c1+HksfHz/ALn03ublfn2Dy9vzL7v637N5nwPkXofcfpF
xfyvN4+Hlvf8ArSdA7f0/vrk/m/KPPT84bv1PSuz3uxfHl9Xe/Y/QTkfmtk/Nrt/q2yuXeGt89gctn29y/gEflt3v2D1
/zvhuXeel23rcWCACwLAIUAESEtl02LUSBAyAARpJbUmNqiEBtd7m5rY1QIaDY2YPm9fb+fpic8cPZhMs
el995j7HrKsU0ikUAVIpKVYgNQjTSu5Obh6Z5OGbwzzGNyuGe52tPk+5obo+hQQwGh0t7rbgFY0oAWJRQ
UBqAsWBFKKAIQClGSwNTD8x/of1rt/W4fbGrx+uNnqex+X8Nwb23/AnX/Sv034X5H5C6X2/rPnfGbuef5h
979d/Qbj/AJl1LsdrtvW4nM/LR6O3PoPP239N3fq/P9f+3T9i834bE5ev5vdv9V/Trh/kehS6D80+3+se/OR+afnh2
v1D9E+L+X8w89LxZ0/ve1tfiZaePQO39L7m5X57g8vf8yu7+ufqXwPxz82+3+r+/uP+a8sw0vCvV/Q+offu6cnt
fmfAd5anz/nDd+o4jnu9663zvkPofcfoFyPzTVJ+bfc/Vuydfkdk+XK6y9ut7e5XwCPy2+g/YP1I4P4+JiAEUogA
KQQgSUsFCYoApQAiGm2kxVRCAG13ubmtjVAhoNlZgub19v5+mJzxw+Uwlx6X375j7HpCikTJSxItBAlA
CGqNJakdy8/D0vycc5hlmMblsM91tafnnp87ZmooMzHorl9Teau0ZUJqSrpTUACFLUoDUCUsqAUoAQgpD
UKVrmP5kfQ/rPujkfnfDvXo9b+/T9j8z4bEZev5udz9V7R1+P1179X9KuF+U/Vj+e/Z/S9/PLgXt0/fnH/Nsjj4+B
ex+k+kdL5Xf44cA9ul7F5vw2Jvr+Z3e/We4dbh8r89H11zfi/N299T5M6H2voLU+X897f1PsLnfCehdP5ry7v/A
F/Q219HvJ59peHH9e874rB5e/5m9z9a7s1vnusPbsfpHxfyvfTy/Mzt/rP6C8j8z6G2/o8Xl7eu+b8T5x3vquI+m53t
qfO+Quj9x+gXI/NNUn5t9z9W9tcn8+632Or1l79b27yvgB+W/e/X+4tfhZnDw9m8v4SEUoEAAAxQqpYSgjT
GohFKAEaYZAxpYUhADjG/zPOm9qQA0nPI7b5HY23n6YrPHDWYXLHpffvmPs+koXFKRqIAQ1AhMlhE
KTJqiR3Jz8fS/JxzmFzGNy2Ge52tTe7vP+xrTUDWfHQ6e81dwClQlKAASrClAWLUFW4gWLQBiUg1EBb
Ootrtdna3KxGfris/bnvjzpXBvbf6y9+v21rcTluGoOO5+/UG13eZ+XP7P1+VjcvXrv26Xa+vx+L+m3jMvXnfjz/
hleo9ntlyePh2lr8nxf1PvMxhr9q6/G6f2e7U9hc74j5nS213tsy7w1eB9k29vUex2x2H48rkOHhtrl1J79nuPX4fHst
njvptdiePM4p6bmyvpyPz1OD+nR7N8OUrqbY7PZmvyeP+mziMvbsLw5o6c2u4XdzDtjW40UQQoAQYqQTJ
CyWhihCkZAAIkTIJjSgCADFsOhzdWzqAQ0Lora8zrbbz9cVlhhsphcsel9++Y+x6CFKCAlIpQQFBCFBK7l5
2PpjkYZvHLMY3K4Z7ra1OT7nP3J9CghgNDpb3W3IEKKVCUqkAUi1KAoKLFgApQAViAALVgMsaSqK
AApCkKlQAAKHAfbpZrDX5Lhq8W9NvHX2535c4KFiUAhSFAAAQQBBAAAEUoEAAAhAkGSFQhIpA
FLCgExTIGNKICACEbToc3N7GqBDQbGsFzett/P1xOWGIymEzw6X3svMfZ9BCxDUaasCFpFJUi0iUFXF
K7l52HpfkY5vHLM43K4Z7ra1OTbnP3R9Cghx/R6W91dykABqDEagCGGzzzWOCFKCLVFLCFIKUAMQ
AKUlWhqklEFoKCBahqIAEqFIAABRVJSCqIgqwJQSFBIAAAAMoAQAAAhcUKSUsBBEBQsCgCAgJMr
EBAAIQNp0Obm9jVAhoNjWC53W2/l64nLDD5TC54dLb2XmTsekqljSaiEqwqQqxKsQoqFEK7k52PpfkYZ
vHLM4XLY57na1OT7nP3J9Cghx/Q6W91tykABSsaCg679/fC5+nb2tqBCgqlAqJbABcVpQIQAaiFpQRUtRA
qiggKoklWFpKEAABCgJFoAAAApIUAEKEUFEAgKAEgIpJSwUJihSAKUAQgAEqUQgAEIENr0Obm9jV
AhoNjWC53W2/l64nLHD5YYXLHpbey8ydn0gNRpyaokKgKSriAhQSkKp3JzsfS/IwzeOWZwyy2OW52tTk+
5z9yfQoIcf0OnvdbbAJSKNSaki8ezy6C3Ohxv09O5dXT7e1tQKQFKFKRLSiQsURcgBCaiENQFKBOiNz6Hp
Lc7/P/Dmepef8jYVRWpj4f636D8LkPVXO+O5348/ojb+h6R3O/mcPD01ofJ8z8tLifpteWOh9j7W5fwPmre+s5
/48ztTX4/XHv1PL/Q+uymPj6G0vmezdfkDpDb+h6H3Pouc+PP8AVnO+N1FPDXW/QtFdla/J9O6Hyg8Ndb9
A03LL4eHtDl/CRYAAAASAgJUCWqYhCFIoKAEaRQKxFAhABiAA2nQ5ub2NUCGg2NYLndbbeXpicscR
ljhcselt7LzJ2fSVYAVYgpFrTTEq1C4gAFdyc7H0vyMM3hnmMcstjd1tafJtzQ3R9Cghx/Q6e91tsAACm3s6R2
t3qrY2+59bS7d8NPgPrsdka+uCrAi1KRaqAq4qAkaqoAShBSAorZ55fmf3/wBW9kcr4Xyl0vs/bHI+C7K8OUS
itVx/L/v/AK97V5XwHkTpfbez+V8L2rr8byt0Psev9jo8o89Tinrue7OP+edf+3R8Jdf9G/S3g/k352dz9Q9O8/5Lv
bU+d6b2u55K6X2vonR+W807/wBb+k/C/KdtcvzK7363695vw/l/f+v9j8v4XtvX4tPy4+g/YPTHP+R4d7b/ALe
5PwFT8ue/+veyOZ8LyXz1O2NfjwAAEKIRCxJZQKoacWohAFKBCwNNADhXp7c18fMQgAGIAAbToc3N
7GqBDQbGsFzuttvL0xOWOIymFyw6W38vMnY9JVJAUi1YlIZJAFhUjUDSWu5Odj6Y5GGbxyy+GWVxz3
W1p8o3OfuT6FBDj+h097rbZSAAnWPvs9Ebm9zvy8O99PQ2GWXn3c3+y/Hw7d1dMATJYCGQCpVhbioAa
sTIADGghSgxufp+bff/AFT9OPnvyXwh2v0X0vzvlO19Xj2yWDWx/L76H9e/TPgfk357dr9M9f8AM+J7W8O
N5W6H2OHy9u/dL5rx51PuP0G4v5rwD36PhLr/AKP7D5nwfiPq/oXtDl/Bd7anz3Te12/L3Q+v91cj88/NDvfrH
6jfPfkOIz9fzQ7n6z+o3A/IfBnY/RvQml8x3nqfP6k/Ln6D9e9s8n4Do3b+h9u8r4DUn5c9/wDXv0c4f5dyjDTAA
ELEgBLAqgAhGk1A0qUABCNOSFItxeb93o9j+Ot2R4a5YAIsQAA2vQ5ua2NUCHzNkYLn9bbeXpicscRZh
M8Ol9/LzJ2PSVSCGSkikoMVIaiAlao05KQ7l5uPpfkYZvHLMYZZXDPdbenyfc5+6NZqBDj+h097rbYKCcT
9PToHc3vnb37p6HJMMOkNrc6w2Nnu7U0s5jh2J4eNYgBULAZAKUUuIACKUUASoKaTHZen5ufQ/qn6cf
OfkvhDtfovpbQ+U7X1eMFtjUw/L/6L9d/TP5/8m/PbufpvsDl/D9qa/H8r9H7Hpja7ubx1+V+el7K5fw3X/t0fCX
X/AEXl3npY7L19Nc/5LvbT+e6a2u3446n3fZXhyeLem3+hfF/M8Jlsfmh3f1j9RuB+Q+Dex+jeg9L5nvTT+e29
v5gd/wDXfbfJ/P8Aozc+h9vcr4Cn5dd/9d5j56Hb2rw/WvN+NVBFJAsyEIKAQgQhQRYtAAiRMgBZKjpja2uq
Pfc5b5ePoPU5+9gMVIQoAXa9DmZrY1QIaDY1gub1tt5+mJuOIymE9Mel96+ZOz6CxppAZLiUFTFSFKaSk
qxC13JzsfS/IwzeOeYxuVwz3W1p8o3OfuT6FBDj+h097qbjKI+GV6H3N3qz32e99TR7a1tbrj39/PW70OfePh3
/AKehj8rwX09+3tfUAALEpSDJQUgq3EAAUFAAQEx2Xp+bn0P6p+m/zf5L4R7f6L6V5/ynbGtx1AfTHH8v
vo/1z9M/nvyb89u5+mewOX8R2rr8fyt0fsesdnrd/wCj813Zq/P7yY9f+3R/Prt/pvaOvxuS+er2zq8XvbU+e6b2u3
5D6f2/qPnfIdwa3DzuPhhMvf8ANDu/rH6jcD8h8G9j9G9B6XzPeep89w703PA3Z/SfYfL+H6I3Po/b3I/P7Z+X
X0H69+hPF/MuV+Wnv8fMCkEyQBMgCEAQEAUoAA0pFoAxpYU2x0Dt7/Xfts+l9Ll8y8vNCkCAoNp0Ob
m9jVAhoNjWC53W2vl64q4YfOYXPHpbevmbsekqQNRpAyIQpAtBEqxClIdyc/H0xyMM1jlmMMsrjnudrT5
Ruc/dH0KCHH9Dp73U2x0Vu7nWvvs8o8/LvvU0YdA7m9x3P19AafP5v5eXTO1t9PbO53nq6Xb2rpwoABLb
IFKAoBbiFpABYooAEx2Xp+a/0P6p+nPzn5L4J7n6N6g5vyfa2rxtQqVrY/mB9D+ufpl89+T/AJ8dz9L9f8r4ntT
X5HlbpfYYfP19hcr4mWDgHv0vz67f6Z7d5P5/0vtd7tnW4ve2n8703tdzy90Prv0F4n5qLWHz9vzO736z+nvz/
wCReDux+jeitH5jvLU+e6H3PoejNv6L0Fp/NdF7f0Xt3kfn9j8u/o/139HuD+W8n89PSsloEsyABEAiFIUikjKg
AEIAAJUsAIE649djz7udDtfX1O7dbU+siWFQCG16HNzexqgQ0GxrBc3rbXz9MVccPnMLnj0tvXzN2PSUg
CCkUhSZEWAAJkuJUjuXn4+mOPhmsc8xjllcctztaee3efuI+haFjE6HT3upuE89b2/2X46vL/Hz6W29zqXZ2u6
tXT7f1tLrz22eh9ze5b5+Xe+no/aMvjjUqCrEFJVEKCgBQW4hQAuKilAfOvz/AO5+kYXP32dz/Qzg/mWew8
BSmpj+X30f65+mfz/5R+e3c/S/YHK+J7V1uP5V6X2GH9PX2FyPiqDgGx0PBfa/R/00+e/JfFvW++7a1uJ3vpf
PdNbnc8vdD679BuJ+aChPA3Z/SOM+m5sss/0K4f5luZh+dHd/UbW/x8sZl7e8+L+c9ga/O/Ln6T9dyGPnqk/TD
gflGoAACIIEKRQAUABEFQAKiFlgB1V77HNvLyz2Hmlx2d8/bnQ4zl6+jdLncr8/KLUA0rtOhzcjsaihI0G2rE
czrbbz9MVnjh8phcsel9++ZOx6ACAFBKsWoQsCCqCRTuTn4+l+Phm8MsxM8rjlvNrT/L/tczjmWJQOa4P1B
4fX3upuE6z2fdL0Lvb3OfDw741NHYZZ9B7m7ibn39qaHOPHxqwoKEqUACikQpQFBQixQBUlKKA21vC/
be5R5amVx8gCUGKz9cph5Y7P03sw+sm0yyhvZjYHyXYZZZXHDYXP7THcSfC3bXPIY+QUj428J9uhyXz
08vj5YHP3/PLu/p36L8H8uly8Mdj9C9X8z43szX5WKz9CkymPnSFAiCICkDIAAABEISqBKVEIADg/p7eZ9
7p858tfvDU0uTYeZOuPfZ8+bfQ7Z19Tu3V0/rESLF666XM/MDraAAHo3xvtrh9nbYemKyxw+UwuWPS+/f
MvY9IQFIDVUgAAAKFiELXcnOx9L8fDN4ZZjHPK45bzb0/zC7fM45YAOa4X9PeF1t9q7g8z9DoYXPP0B
pc/kmGHSG5udZ+2z3Xq6fbetqfRScfz9NtXKPPCkKVKlAAuSxIhQUBShJVRUKBFoUAAAIKkKAAC1Cig
gAWCAQFJaB8crw313eceOiOI+u5n8NbfY4UAQiFIQoIUigoAADFMiJQCVBdJQQAQk476enmXe6eHyz5n
5+Pd2po8y8/LFXLz1u9DA5+nozS52TwmXxxh130uX+YnW0YAD0Z432xxOztvP0xNxw+Uw2ePS29fMvZ9
AJSKQCrAAlUsSkU00Kdyc3H0vyMM5hll8c8rjlvNrT/MLuczjlgA5rhf094XW32ruE6X29ruPV1erdna6O29zs
Pw1+89XTyWOOlOu/bY6n2trjefr6b5/M5Ph5lApUpUBSCVYADIAKUIRlQQAWLQAAAhQEqUgKaSgtBC
lAAAAAIAUEI0lAAIAFBQAABACQthUKiSgQQoBCFQx+V6b2duMup9ja5R5+Xc+rp898vDrD32ehdvf7s1
dPtzW1YdedLl/mH1tGAA9GeN9scTs7bz9cVcMPlMJnj0vv3zL2fQAQQoWJQGqBKhYhqBCHcvOx9McjDN
YZZjH0yuN3m1p/mH3OZxywAc1wfp5wuvvtXdMel9za659tr6J37p6HLPHzxfpevPbY2WV6099nfyej9HnZL
GCkBSFKx1KTSagQoAyAAUoSLRkISLQgpYEoCgEAKGIAhSA1EKQoBClNBqNJSg0moGkoBVhYlFAA
AARCUItQQsJlAQAACEKXIxR8zqPZ2ue+Ph177bPS21uZ7Dz7n1dXlvn4dd+2x25raw686XL/MTraMAB6M
8b7X4nZ23n7Yq+eHymFyx6X6F8ydj0VKuKAGohAUlWJSrihqBpyajuPm4+l+Rhm/PPMY55XG7rb08Nvc+
mtNVDcxnub1N5q7tY+dN/f594+HZmvr8I9fbi3r6ZbDHPY+fnLe6HZHjr946enqAABQCGo1MQAIWkAMg
AFhQpBZbAAixTrLZ6nkPr/afaY+i9D5nvjR+fh4g7P3vFvXb5Bhr+0OP8LmcPHzr0Ppegt76Ox6l5vx/cOpxfO
u/9Pwf33/YfJ+J476bHhftfoX6C8H82+qeVen9f1Dt9unsbkfD9heHN8p9P6/mHlo7qY9d7HS9a8r47DZ+vg3tfo
36E8L8084dD6jL4+HfOj88DIAAAAACYpkAALJLMoCAAACLEqVRjSCHVuzs8j8vPkuHn1hsbXSm1ubjG
dxa2p2vr61MX0OZx3b0wIaJd9W/5XW23l64rPDD5TC5Y9L9C+ZOz6KRYAZGKAlBDJYsAaa1RCV3Lzsf
S3IxznnlmMcsrjlutvU5Ruc7cms1Ahx7n9Peau6Tpfb2snMdnbzjx8eV+Xn1fs7HRO5vegNLQ7F8fAUAAFIAU
rHUyMSkClBiAZABSRapAKVZioDqLa7PlLp/YeteX8Z4u7H3n6U/O/lmm387+9+l+p+b8h0Fu/R9ua3F9F8/5
ryx0/ruH+u56c53ynJfPUy2Hn5W6f1/mzofU/pH8/8AlvRm73/I/U+1/T75v8l+7Hxf1/u8xh4d96PznLvLT388vF
3X+75348/dzDqzY63t3j/BYHPY/Nf6H9T/AE++c/J/zz736V6B0fm/SfO+XAAAAACFacTIAEsloBphQAACE
KlXEAAIcB9vf429heHj8jqrY2NNy7b1tWm23+bnNnTAhoNjWA5nW23n7YvLzw2Uw2WPS/QvmTseikCg0
0i1YhCgpKRQaQK7k52PpfkY5vzyzONyuOe629PlG5z9yfQoIce0OpvNTcHR25tdx6upkMXwOhN7c4X7bHp
bnc7P4YLLUKAAVIFFKUjGlCkEoCwApQApQQoFGMOo9vs+Tep9l6m5nyHkfq/a/pJ87+W6Mr+eHe/S/Xv
K+L6d2+3nMNf01zflPLHU+vwefv645Xxm5mOo8q9P6/zP0fq/XnL+I6C3Ppevdjpfp/8AOfk32k8Ydf7rmXjoe
kdD5beY4jxf1/uuaePP3bDrPY6vt3jfB4D02PzY+g/U/bvH/P8AxL2PvvWHM+O9J875cAABAhBUKAqQJSx
KsIAABACIWkAAQEWLxT09OJenp2tr65OMenryjz8xt9/mZzZ1AIaDY1gOZ1tv5+uJuGHzmHyx6W6F8y9j
0lQRSg00NUQhSkBSUAJXcvNx9LcfHN45ZjHLLYZbrb0+UbnP3J9Cghx7Q6m81NwY3K5LHHEZ5ea+h0
M95+foXR0d1KQKUCAAhQBQVBUoBCktqIAUoAClAIUHUW32fEva+8yWPl2Xrcn2zx/gx+eHe/S8nj5cQ
9t33Zw/z3sHX5vljqfX+aej9X9WP6F8H805d5aflbp/X9S7XYxmXtvZ5cJ9uj+nPzf5P9k8Ydf7rpDc72pP03+c/
Kfqni/r/ddJbneHcGpw/bvH+DwHpsfmz9B+pc88OdncNbtnW4/pPnfLgAIkWoQUAlLEsFgBIUKQQAgCVYA
KQQiiLAYbLLrT39+2tbW3SFG36HMzmxqAQ0GxrAczrbfz9cTcMRnMLnj0tvXzL2fSVQQtWNMUVBFoB
CkTJcUqncnOx9LceZvG5fHPLYXdbepync525NZqBDj2h1N3qblMTleMevp543t/unU0+3dXVBlGNUKUCA
EKBSAFKlSkKApAFABQFJCqQpTqLb7PlbqfXe4+L+ffnp3/ANM/TD5z8q0Mvzw7/wCl+ked8r2/q8XkHnrjy
x0/rsVn6+v+T8Vptsvlbp/X4rP06h2u339pfNeXul9h+nPzf5P9k8Ydf7nnPjz/AExzvlNKl8X9f7nnnjzd3jj1Xs9f2
7xvg8B6bH5tfQfqXauvxuwPDm5vz8PSnO+XgqACFAQsGSIUEJCgALEEUgAAAIUGkjKApAfGumtnay2M
7V19Ybff5uc2dMCGg2NYDmdbb+fribhiM5hM50vvvMvY9ICkyCxIpKFgCUqwiFqGqO4+fj6W4+Obwyy8z
yuF3e3qco3OdujWagQ49z+pu9Xcp5z393hPt7+kefz+Y+XnWNUpAFKKYgAUhUigAakAJqCkEFWpFBSAU
AhVOo9vs+Ter9h6d5vyfkrq/Z/pT85+W6F/PD6D9L9e8n4rtLW5NsHljpfX8U9dv0/zfk81h4ZnDw8r9T6/F5ev
YevzO0Nbk/nX3/079OPm/wAn+1njDr/dZ3z1u/8AR+c5P5am8mHjDr/dc68edu5h1bs9b25xvg8D6bH5tfQfqX
vDi/nXUe1285hr+k+d8vKAASiFIIqiAgABSFiQAFIi1ABCGpYmlSwBCgfOzgnr78/8fEbfoc3ObGmBDQbGs
BzOtt/P1xOWGHyYXLHpffeZuz6QlWBKAFglUAKEgTJYkdy8/H0tx8c3jll8M8tjlu9vT5Puc7dH0KCHHuf1
N5q7kOhdzc7m1dTKYwDWAhSALFAAAVIopACgqEFKACZKIQApQAHWWz1PIHW+13zz9Fc75jvXR4
Ms8Odr7709zPlOxtfm1B5y6P03n/f+jsvozn/L+gNL5zzjv/T47P09Pc35XWx/PPu/pf6CcL83+zHyl0/sOn9rt09lc
n4bsHw5vlLqfYcx8NHdMOuvfp+uOV8bhfT28E9v9F/Q7g/mnm/ofUZbDw780vngWRYgWghCggAABSDE
AoSBQyMSxIUgZaSkCUBYUgANv0OZnNjUAhoNjZgOZ19v5euJzxw+UwuWPS/QvmbsZjTViACrFIUVIl
WKDSDUQ7k5+Ppbj45vHLL4Z5bDLdbmnyjc526PoUEOO8/qb3V3Bs63cUhQmpTEoIUilFIAKxjIUgAKQ1
pQhSAAsSgAFIMgEBqIU0lSrQQhQlIopEIytSLFoY0gEotSFlWYgKRaAQAghQFIAABiAlCwUgGkq0hF0go
IUhWMUtIADb9Dm5zY0wIfM2VYDmdbbeXricpiM8cLnj0vvXzL2cxKRQSrEFUsaS1YhKtXFCGo7i5+Hpfj
zN4ZZfHPK43ebWpyfd526PoUEOPaHU3mpuAAAAmoKQhSmJWUAAFIhCgFpAakq1CAAFJCgIUBSgAB
SAsEKALQAEBSAFAAAANJqIUgEQtQAAAACEKCIWkApCkEIUixYCgjGsgBAAGRCbfoc3ObGmBDQb
HKYDl9fa+XtisscRnjhcsel9++ZezmBa01qNMaqRIENQAICFIMncvNx9LcfHN4ZZfHPK45bva0+UbvO3R9C
ghx7n9Pdau7qABCgFY1QCApAyAsSgFSFWA1EICgpWMNQAAABFqBSgAKQAAAAsShYCqQAAAAA
ApCQoCkAAABSQkKoCRQAACEDKAgKQAApAAFiVUiXb9HmZzZ0wIfONlkwHM7G18vTFZY4jPHC3
HpboXzN2c5kuKCkAagDSUlUCKaRSFdy87H0tx8c3hll8c8rjlu9rT5Zu87dGtKAvGef1N7q7gAgAKCpQhQQ
FKRSolAKQpAACgA1FY6SlAAZGJYEtIAFJQtQAApAAAAAAAAAAAAACkAEBQFxQgKQoAAAIRS6
SgiULCggKQAACZJInx6PMz2zpgD5rsK47zOxtvL0xWWOIzxwtx6W6F8zdnMAQ1GnJYoNNMQAULAVI
HcvPx9LcfHN45ZfDPLY3ebWp0L0+ZtK1FBmMXfnK6291dwQoAIUAJSgBSAhVkLQAIKsKQoAAKVjVg
ShQQFIBAC0ApAUgBQAFIAAAAAAAUgAEAAIUqQUlgFBAAIUhAsUQAFIAAAAQohBSDjnS5nn/f0gI
Q5xL2fxuztvP0xWWOIzxwlx6X6F8z9nOEKWoQFgKsaQWoKRQQsdyc/H0tx8c3jll8M8rjlvNrT5Pu87dH0K
CHHtDqbrU3alICkKAAAVBVIUggS5AUQrEoAoIAClKhAKAAAQoIWhKLZEMjEpDIgAKQoWIKAQAo
UkBSApCAAqAsFIAUEAEIVYRRAAlIoAAAAEEWUEBdv0eZnNnTAh842WTAczsbXy9MVljiM8cLceluh
fM/ZzhAajTkuJUiggAqkpGqBAdyc7H0tyMc3hll8c8rjlvNrT5Ru87cms1AHHdDqbrU3iVKAQFABCgqVSAC
LWIZUhQQCkABSAAoBUqAACkBQCCqpJLUDIhUi0xBQUhACkCkoAAKQFJUggKQoAAAIApIFiwApA
EBQAAAAiFlBAIvw6PMzmzpgQ0Gxrj/M7G18vXF5YYjLHC5Y9L9C+ZezmBBVBAWIi0IoBAKRa7j5uPp
fkY5vDLL455XHLebWnyfd526NZqBDj3P6m61d4EGpAAAAAAKgoAQGTKEAAAApCkBUigAUqEpAVR
UAAAKQAAFIAyRkSySBaEKoIgpIKogoIACkAAAhAAogUQAABAWkAAIWEFBACxYfDocvO7WmBD
QbGuP8zsbXy9cXlhiMscLlj0t0L5n7OYEoSNRCGohAUUJFqxpNRDuPnYel+RM3hnl8csrjlvNrT5Pu87dGs1
Ahx3n9Td6u8ADGlIUAAEKAEpQhSmIClCFAAKQAoACRRQVACUppNQAAUgABSAAAQApChQQAC
AoAAAABFimNIoEWApCpFAMayAgKQEWoEySEABSRlCHx6PLzuzpgQ0GxrAczsbTy9cXlhiMscJlj0v0L
5m7OcqxKRSkJVFXFpGSxTTVJiZGJk7k5mHpfkTN4Z5fDLK45bvb0+UbvO3RrNQBxvn9Xeau6AAY0oAB
AUEKAEq1iAZEBVxUIUAAFIAAAAUFIAVCCgFAAIoqAAQFAACkABSFIAAAAAAIRlAQpACkKQAp
CkAACxbiABCFKY6VKB8Ojy87s6YENEbHJx/mdjbeXpisscPljhc8el9++Zu1nKQLFBACVYlUFgaSlNNI7k
52HpfkTN4Z5fDLK45bvb0+U7vO3JrNQBxvn9Xeau6AADGgoAAAIUhSFTUgABSgxZUEAFIUgBQQJVg
BQACoSkKtTSAagpACkAEBQAAAAAAQgABSAilECCrACggAKAQhVCSS1DIxBQCQjIAQ+PR5ed2dM
CGg2Ncf5nY23l6YnLHE5TB54dMb98zdnOgAEIKoJTEyIsCmmtUaasdx87H0vyMc3hnl8Msrjlu9vT5Ru87d
Gs1AHHOf1N3q7wAAITUQFAAABCghUq1jFoAQsSilpICgAAJVgKQBCigAJUgZGOpYEFKAQoAUkBV
hEpTSaiApAQLAVYACAAAFASKAAAICqlSAApCGRCRdKigEPj0eXndnTAhoNjXH+X2Np5+uLyxxGW
OFzw6X375n7OYlItaRVxSqKsSFWJUigFqR3JzsfS3IxzeGWXwzyuOW729PlG7zt0azUCHHef1N3q7wAAAr
GgAhQCFAABChKlCghQAsUAAKQoBCkAAAABSAFIUpUBYgLUJSLEGpYkCgUiFBYCApACggKQIU
ChCwAAEKqQJQQApAWLAAAAfDocvO7WmBDQbGuP8zsbTy9cVljiMscNnh0vv3zP2c4AUlQsKQqxpK
UEFIULHcfOw9Lchm8Msvhllcct3t6fKN3nbo+hQQ47z+pu9XeAAAAqVAAAAIUEBQACsaoIZEAZAQAA
AAAUgAABQRAWlIAQpSAgKAlCwgBSGogIUgAAKkKsAAQooIAACFUqRBCgAARYQoAAIU+HQ5ed
2tMCHzNlXHuZ2Nr5euLyxxGWOEyw6Y6F8z9nMQhqJQRSCkQpSAAtaY1HcXPx9L8eZvDLL45ZbDLdbe
nynd525PoUA45z+pu9XeAAAAFSpCgAhQCFBCghQELqQEhQKUUEhQAAUgQFAFIAUgCFoIACggBQQ
pACkKQpAAUgKRKQLSAoIAAAABBkghCgoJCKBCkKQAoPh0OXndrTAhoNjXHuZ2Nt5euKymIywwm
WPTHQeZuzmFSNRKpAASFWBKsSqWNJqO4ufj6X4+Obwyy+OeVwy3e1p8p3uduT6FAOOc/qbvV3gAA
AACVKAAAAQFIdb7XT6R3u93Vo8Hs3V5kKClQhQQGUuNoApOtNnqdRbvZ9I8v5fL4+QJVAEABxL22+
it76H0Dz/muRefhAEpAoAAApAlWAJVgACFApAUgAKQpAAAsSgBUiUoMQZCJFEAAKAAQoPh0OXn
drTAhoNjXHuZ2dr4+uLzxxGWGFzx6X33mbs5yrVhAGmhqiEyBFhQkMiLCu4+dh6X47N4ZZfDLLY5brb0
+T7vO3RrNQIce53U3epvKUAAAACVIagAAAfI6r3OvoOmd7uevON8X4+7X2vZGpyt7Meb+Gj0B0Poe8N
Lg8J9t/fY4ZDHy55r8/lHlrbSvPnS+k3kw57r87ojofQegOd850X0PoOS+Or1rtdXL4eHfOh87jcvbsjW5fT252sb
n7WTfY+fYPhzOBe/R4l67npzmfLdA9D6H6xyjz0sHns93aPD8ldf6/XL2frcnqra63aWryeo9vtdqavG6n2+z2lq
cngmx0Mfl6d8aHz3n7ofSd7aHz/aWryfP3R+j+snK/HS6U3u96C53zXOPDS8sdb6zK4eXMPHS6c3O331z/ncF
67GJz98Pl7c81+dyHDW4r6bm/nl15sdP52/G5eouV8n1Rt9fpTd73bepx+ptvr+gef8AO9L7vc7i0uJx712cPn7d+
8/57oHofRYH0993jj3xz/ns15+IAEZCAAgKAAQAFB8Ohy85taYEPmbOuPczs7Xx9MXnjiMscJlh0x0L5m7O
cKUEKQZLELGmgi0EQ1EGTuPm4el+NM3jnl8csrhlvNvT6K6fM2tUoMvHfPI6271N4BSgAAAAY0oABCn
Su92+qtvr7TLLeY4eveN8Z457X22muI+272pqcjbZZcm8dXp7d7epO3tLi9cbXT7d0+P3Jo8Pwp3/ANByU8eV
+GnyDz1trfTkHnrcB9+h9rO49LiddbPT692ej2Br83cR13sdHFZ+/auryMXfTOY6/R279B2Zrcnd447uYcK9t7s
PX5vpjmfL+Ju59zjr6+3uJ8F4v7X3XZOty+ReWvyzx0eudrp4jP34FsdHGX2770Pm9nfXK4+Pd+jwfCXe/QB6
I53zPVu11uTeOt3lpcDoPf8AocP6bGd89bf4+efw1+it76DQdi63M6z2+t7f4PwPnzo/S9Nb3b5nr6Xf3P8Am/Mf
V+r9tcP4TyB2PtPXfI+N6b3Oz17s9PPeXh5l6n1PYOvze2dTkdH73e7B1+ZvcMOf+HO6V3O97Y4fwtQAaV
BQBCkABQAAQpx7o8voPoaIEIc2xdmcft7Xy9MVnjicscJnj0xvvM3azpBErVAhKsU05KIsK01cVIQp3HzsfS
/IxzeGeXxyyuGW729PlG7zt0fQoIcd53U3epvABSgAAAABWNABCnXWz0cVn7ba59L7/a7k0ON3RpcPo7f
7vK/HU6I6Hf7g0+Lxv0297j55HHz6+2d/nPhpdw6PG8/dL6LeY+fLfHS6W3u53Ro8PpPf73KfHU5Dhr9YbPU
745/z/T+72s9hrZ7z1+8tHhef+h9FvcfPsDw5vA/fo9VbfWyGOHM/DQ3OOPKfPT4/6bXd2jwvK/V+s2V9edeP
O632en21p8fMYePANnodqanI4V7b/FPbc+snXez0ubeGjtMs/WPI+P8AP3Q+i+0m6mHWu10+0tTk9yafF8md
b7DKY+XV211uy9blaV7D1+bib7dka/K6B6H0frTkfIdN7na1pgvTY4r7bcl9U8r5Lpbd7nUu32Oe+HO4Z7b3a
mpyON+m1zPx0dhl69UbnXyWHly3x08H6e+6mHevP4Ga8/EaVi0AEKAQoAAAIUh8Ohy89taYENBsa49y+
ztfL1xWeGJyxwuWHS/Qvmbs5iFIMiEUtSpiooIhQQ1EO4+fj6W4+Ocwzy+OWVwy3e3p8o3eduj6FBDjvO6
m71N4ABSgAAAACEpQAACFABCgEKAgpSJSFUsY0KUigWFQEUIVSACFAAATrzY6XYetzuvNno9h6/
OpAQ1EAOu9jpdia/N672Ol2Jr80dAdD6Ls3W5PMvDTALFqJDKFiFQgKUEBIsUQFBCgEKAAAAQAh8eh
y89taYENBsa49y+ztfL1xWeGJyxwuWHS/QvmXs52pCtUQhQUhDUQlBFAAruPnY+luPjnMM8vjllsMtzt6f
Kd3nbo+hQQ47zupu9TeAAClAAAAAAEFQCgAAAhQQpAQoBQGNUELSESkXUaUotSKlUhQAQoUlWI
IChCipFAJFsssoCggCUEtMRkAQgBSgQgABCkAABSAoABCkIF+PR5ee2dICGk2Fce5fZ2vl64rPDE5Y4XP
HpffeZuznKRQCGohSUESrAAUikruPnY+luPjm8M8vjllsMt1t6fKd3nbo+hQQ47zupu9TeAAhRSgAAAAAA
QVAKAQoICgHEfbb8vdb6vt7S43Tm92u0dPk8X9tvbXLl3jp8F2N/ubS4vFfTbx/p677Dy9Ac/5zrnY6fEvfb4d7
b2Ww8fSPM+a8v9X6nTWc8/Dgux0e4tLidObnb5H56vH/XZ9C835vzr0/pd1jj2jqcnqHd7Pf3O+d6u2+r8WXq
Tl/KeROx9n6H53zHn3ofS8k8tSVnPPw6W3e5zjw0cjj48N997tvU43VO12PQfO+b8w9T6zm3hz+W+On1jtdb
vLR+f0TLqrd6+c8tfM4eGlet9rp1ezdTk77Hy7W1OTk8MSAEBSkgWAAAAgBQAACFAICKB8ejy89s6QEN
Bsa49y+ztfL1xWeGJyxwmWPTG+8zdrOUgUVCiAqxBSBQaclixDuPn4+luPM3hll8csrhnu9vS5Tu87dH0KC
HHed1N3qbwAAAVjMmLzz+8nzt0GYww38bM+GVyeMAABBSoAAAABwnY3uvdjpc81+b1ntdXB+mxhP
T34t67fZery8H6e3LvHT6n3OzoXsjV5nE/fb3eOHdujwfJvX+x9hcX4rsTW5vWG30/PvR+l5P5anFfbb7H1ebz
zX5/Cvfe4j77fPdbn9d7PT3mOO0yz735/wA51xtdXzH1Pq/anE+F7R0+T4t7n3PCvfe5j46X2k4x67Pdelw/hLw
XZ6Oa89fsnV5eax1+jN7v9wafG622epoty/n4cN2N3nuto8G2N7CZ7HIvPW4n7bfcWlxOo9zs/WOYeOjTnOvz
+6tHh73HEEBRARQAAAAABj7cXnlyTzwAEBSEZEBR8ejys9s6QENBsa49y+ztfL0xWeOJuOEzw6X375n7
WYEpFqQKKFjSMliwJSAodx87D0tx2bwzy+NyuOe72tLlO7zt0fQoIcd53U3epvAAAAdbbPr5639/0hz+f0ju7
mc88e/NLSymM897232D4ePYfh5AAAAEJSgAAEOPemxxj32uGe292Rq8vh/vu9ebHR+dy7M1OXwTZ6HZ
upysbl7bPPLd448F2N/lXlp7rDDTlcdl6d16HE8v9b6nlXjq/KuL+2327pcbknlrcM993rPa6m1vp9E436bPc+lxOt
trp+iOb81xD23eLem36L53zXS+92+zNTldOb3c2tz7G1uZxT22+guh9H3VocLPYa3V+11ufa/O4DsdHezz2lz4
LsdDufR4fGvbZ7U0+VlsPHgGz0PrJzvW5+H9PfG5euK9PbtDU5MOX+Gn5/6X0XoDm/PQpFAAAAEKQp
CgA2lvlPpdH1VzedvZAAIRkAAPj0eVntnSAhoNjXHuZ2dr4+mKyxxGWOFzx6Y33mftZykAU0gpahYhKR
RSri0moldx87H0rx5nMMstjllsc93taXKd3nbo+hQQ47zupu9TeAAAEOh9/b+R3lpafj7r9X1jy+ZnMJxzPLyl1O
l7I5HK3CgAAAAAxoKQFATTLqoQCFCpJQqg0mpItIlItBClTjnrsZfDxxOfrlsPPe4+ZSmJSRUCnFvfY4h673
bGpyAUDjPrsZrDw456bXLvHUsEWxSRSCLQg0y6qAAhSAoAAAAABDzvvbuQk750tMCBYFAAHx6PKz
2zpAQ0Gxrj3L7O18vXF5YYfLHC54dMdC+Z+znCVYlao0gpRSITILELFNIB3Lz8PSvHZvDPL45ZXHLd7
Wlyrd525PoUEOO87qbvU3gBCgG1rx91+n6p5fN4Bse/C/b19K8/RL5o6O9I9Mc/RAAAAAABjSgEKCFBAU
AEAKAAAQoICgApQxABkCEKQygQFoYlKSIZEgWFAAAICgAEBQACFIUAAA4Z6+vlnpdL1hzOXyjzw
ilAAAA+PR5We2dICGg2NnHeV2tt5euLzww+WOFzx6X33mftZiFBTSaiAtI01qhSAGTTioO4+dj6W5GObw
zy+OWVxz3e1pcq3eduT6FBDjvO6m71N6FAIUHU2179d7Gx6b5vO8i9bqeg9DR5z4+XD/b08ydHod66Wn2t
reAAAAAAAAMaACghSAoIUhSFICgAhQaTUQAAFQVQCRSAohQAAEBRCgAAAAAAAAAAAAAAA
AHlLp9Gx6q5vPKAAAAPj0eVntnSAhoNjXHeV2dt5emLzxw+WOFzx6Y33mbtZylMQ1AEpAEKKgiloaY1
HcXPx9LcfHN4Z5bHPLY5bva0uVbvO3JrNQBxzn9Tdae9QAQpE8ldbpd76Glpt6M3tz1nyeba6Q3tnpna3fYH
K5WVxAAAAAAAAhKCgEKACFIUAgKQoAAAhQAAgKAAQpAUAEABQQFBpNQIUAAAhSFAAAIU
A0moAEBDqvZ2Op9nZ7U1vDtjW1wAAAB8ejys9s6QENBsa47yuztvL0xWeOIyxwueHTG/fM3azUikLWks
QFIUEKKsAaTUdxc/H0tx8c3hnlscstjnu9rS5Tu87dGs1AHG+f1d5p7ohQAcE9vTz/0N71xyeZ5j6W/2Tr+Ha2p
r8A2PbiHv6cD9vf1VzeeAAAAAAAAAKxoIUAAAgKCR5z6HP9Gc/fltAIUA4J7+HnXe0+2Nb37t09wef97S
2tx9FaG+QoAABCki0A6p2tXp3a1/XPL6JQAAAICgAhSFAAAAAIUAgIoKMTlep9n36n29v1jyuZlcYtAAA
Hx6PKz2zpAQ0GyrjnK7O28vTFZ44nLHCZ49Mb7zP2s4KRBVBIpa0mqJSABQaasdx87D0tyGcwyy2OWVx
z3e1pcq3eduTWagDjfP6u8090QoBE81dLe5v4eXPPDx8r9PpeweTyvvHU23scH9/blXl591amsAAAAAAAAA
CCpQAAQFICnGPTx/Mr6Hh++uJ1ulN3UxeWHBfbz7R1/frj38e29XZ2tx7J19n6R5h6WhnMM93Lyfy9JcOs
Njy7f1dncRyDD06H3NPsrX9+vNjx5x4+3C/bw7I1tjq3a1u2NXZwWeG4XC5Y8gwy689vPlPnlgvTD2TyOtyj
z9AAAAAIUAAAAAAAAgWAAKAB1Lte+CzzxeWfovn6K0AAAfHocrPbWkBDQbGuO8rs7by9MXnjiMsc
Jnh0x0L5m7OcqiJksAICpVxQoBDVWksDuPnY+luRjnMM8tjnlcMt5uaXRfS5m1rUhSZeXvjk9feae6AAMFn
fKHV6XsDk8zozd29zHe2jp9bbPtyrx8/J/V6fqnl8zk2ECgAAAAAAAAAQVABSApCkjyr1Od1Ftaecxz4T6ef
Yvh74rKdzamx0PvamTwy4z6+fovn7+ZwvnXf0tNmGymbxvXvv573DLtbX9uO+mGc88+tNnw9A6O15/3tXs
vX9+J+vnzLx9ek9zV7W1fft7W2emdvV32OXC/XDXJyXHPgnr4+weX0uzNbY5L5+oAAAAAAAAAAEKQ
igFAAAAJ177+vIPPz8wdLpeiNDR5z4+RQAEDj/S5PQvQ0IoJpXm2N7L43a23l6YvPHD5Y4XPHpjfeZu1nC
1CgpBEFKQLEpFIUA7j5+HpbjM3hnl5llcct3taXKd3nbk1moEOO8/rbzT3AAB0NvbXxt7z0dTx91+n6x5XNy
uE6r2/fPeePn7f3fXvJ5lUKUAAAAAAAAAAQAEpCgoTjPphyTzz4h6+W9l1HzXkXnn117+HNPL12WU3m
N+i8V9fLkfnnjsp9o+dSNddUbGtyzx9ftlc/wCWe5WpiMpmccsPlhyjz9eI+vlncM9ulPuvxTdS9Obep2xqbfKMP
QAAACFICgAAEIAoBQAAAAAPknVm1sZLDHo7c3PWHM533AAhA+PR5Wd2tJQh8zZVx7ldnbeXpi88c
Pljhc8Ol9++Z+1mBDVSNNWkIlWJVLQQjSajSU7j5+PpbjzN+eeWmWWxy3e1pcq3eduT6FAON8/q7zT3Q
ANrXj7rdP1TzedwD39uFe3t6W5uh1Vs+/Y/h49F7u3uZe+dHThQAKUAAAAAAAAAAAACCpCgAFAAA
AICgG1yx602NftXU2VsKCFICgAEQVQABCgAAAAEIAGQAAAAAAACOpdr27Z1dfzR0uhy/wAfHunU1
wGICHy6PKz23pAQ0GxrjvK7O28vTF544e44X0x6Y33mbtZyrENQAAIUUiEoDVWnEKdx8/H0txmbwyy+
NyuOe729LlO7zt0azUAcb5/V3mnugAdTbfv137+/pzm6HkTrdP0HoaPJ/LDr7Y9u0dTX8e9nqeiedo878PEoA
AClAAAAAAAAAAAAnDPXw6g29XIy4uzH5Y5LHLlPn6dc+/j6F0d7jPp48R9fLu/S3PLvS53PPH3x+WGR
wz476efLPL1+5lMc8bl54bJs8scTlh37o73TW3q5jFwH38uTefrhssOTYZ7C44TPHsfw9tvWNs3sYTOb/G8l88
ovaWtslEKAAAACAgClAAAAAAAAAHHM88Nnc/hh5O6fS9Ycvm57GMQAHx6PKz23pAQ0mws49yu1tf
L1xWeOIywwuePTG+8zdrNVjSAUlUAsaRksIEqxMmrEO4ufj6W40zeGeXxyyuOW729LlO7zt0fQoBxvn9Xe
ae6AInkrrdLvfR09K9Gbu36z5fN6i29jtjU8OMenp5g6fQ9kcflfRQBCgADIAAAAAAAAAAATz1vaXm7oc/m
3l6ck8/TnXh68U9vPcScM9cPQWhv9F7unm8L6U5+/+dPe4vZ+v7fGstjeReeXXPv5dp62xxT18vunE/THNYZ
feX1BzOl1htautOqtnx4p7ePOPD37D1/XdMuqtjW0Lk46s2fDubT2eqNvw7B1/bhvr5YrPH9C+D25aAAAICkI
ApQAAAAAAAAAACdQbWx2/qa/S+5tcL9fX05zdCLQAfHo8rPbekBDQbGuO8rs7byzxWcxGWOGzx6W3
3mjtZjSUVIAZAjVAUgQEoIp3Hz8PS3GZrDPL45ZbHLd7enynd5u6PoUA43z+rvNPdAHBPf08/7+9645PM8
x9Pf7I1/Dnuv48O9vXsrW8ekN3awXpn6N52kAIUAAEKBQUhQAAAAABAhWiTb5TUfSKumzHZYdc+3j2
7rbfzsGuNpcd1Mvlcev/bxxfphs7O4NTb+acH9/DsDX2NCal1y6atx6P29TvDT3flcfpL0/tana+ts/ZUusQsR8cp9
F+8sUUhSAAgAZAAAAAAAAAAAAAdW7Pv2JreG4k8ndTpd36en2RreQAHx6PKz23pAQ+Zsq49yuztfL0
xWcxGWGFzx6X33mftZiAAVYlWFWAAJSABDuTn4+luNM3jnl8Msrhlu9zT5Tu83dH0KCHHOf1d5p7oET
zV0t7m/h5c78fHyx0+l7A5HL6n29juDT1tZ5L63S7n0tXs3W1ygAAACFAApCgFAAAAJNplh5339HLY5848
PXN4enKvL1UABJLaEKQFAiVakWAAoEi0CJQog4r6+WTxz4p6+PYevsAAAARQCgAAAAAAAAAAAA
AI2ddbbHv2rq6/B/f186dDe9b8nm7yAB8ejys9t6QENEbHKce5Xa2vl64rPHEZYYXPHpffeZ+1mAAIUAlaoE
pFANJasSu4+dj6W47N4ZZfDLK45bvb1OU7vM3RrNQIcc5/V3mnugYLO+T+r0vYHJ5nR27t/eTtLV18L6Z8
/1/LBemXkbq9L2TyOXvcQAAAAAAAAACgAoAJOjN7RxuWHXXt5+jNHd8ZdblenOdv4bPHbm6jhfr553H
PY5Y/WMvhnk8bsMpnsMsNnjjLjk5lnvPPG5zfY3uzT3eJ+vj0tt6fFfXz7O1tngnv5chwu7l619/HtbX9+O548p8
vT5JwT38Oc+Pvi8sO/dDf8AP3Q0NMmNzyjDZZY8l8vXTXCvXz7R1vXC5zA54d1am3z3w2CgAAAAAAA
AAAAAABARDp7c9+4tPXHnXobuQxnfWhprQPj0eVntvSAhoNjZx7ldraeftissMTljhM8OmN95n7WYgFWI
UAUgKCBSFJQ7j52HpbjXN45ZfDLK4Zbvc1OU7vM3RrNQIcc53V3mpugdDb+18V7y0tTx/wBbp+sOVzet9
n37k09YvT+3sdfbGx6h5nPoAAAAAAIUAAAhQKAUTzzv8/KYXrHZ8eYePpxz1w+8c18fbq3Z1+wPD16k2
tfIY5b3G8t88+o9nw7Q1/feS43Kcl889/jeoNrX436+XpHn72IynKfL07a1tnzlv6PUO1rc48fXPYenHfTz5/4+nnz
d1OS+edrkvn67W4dae/l2L4e3Y2v7d46W95839Db5Y906W7576HP6p2PHujU2dadbe/lkZcrjlyXzy7H1trs/X2g
AAAAAAAAAAAAAEBAhThXt6biTlvlhi8r5I63S9Pczn8t8sAPj0eVntvSAhpNhlOO8ntbXz9sVlhic8cLlh0vv
vM/azlWJVimkpKRaRSFIU0moEqHcnOw9Lca5vDLL45ZXHLd7enyrd5u5PoUA43zurvNTdh1rs+3Rm7u9m
+GtxvL04v6+nYfh4bG30PoaXW2x79E7u5yfDz9M8zQKAAAAAAAAAAAIUELSFitSDStANhcOI+3lz3w2
AiUKhRDUkWCOHe3lzHx9rYQqFQoQFFSKIAFJqk6i29Xs/W2d5MqhYpCgAAAAAAAAAAAAIQAABgf
TLzf0N7vXR0+Y+Xn5P6nS02+kObz+VeeA+PR5We29ICGg2NnHuV2tp5+2KywxGeOGyw6X33mftZykK1
QrSAWBCioCxaRprVA7i5+HpbjM3hnl8csrjlutvU5Vu8zdH0KAcb53V3mpuioAABF+ZprVH0hQAAAAAA
AAhQAAQFAApQAAIlUAAAAAAAAAAAAAAAAAQoAAAAAAAAAAAAAAACEAAAE+Nuo1x8gaz
WQ+XR5We29ICGg2Nce5fZ2nl7YrLDE544TLDpjfeZ+1mKaaRqyacVqQKMkxK1RASkAajuLn4+luNM1hn
mMcsrjlutvS5Vu87dH0KCHHOd1d5qboAAAAAAAAAAAAAAAEKACFICgADIAAAAAAAAAAAAAAA
AAAAAAAAAAAAAAAAAAAAEIAAEBQAAACFB8ejys9t6QENBsa49y+ztPL2xWWGIyxw2eHTG+8zdr
MU0itVMUyICoBCBSA1ELXcXOw9K8e53zyy2OWVxy3W3p8r3ebuTWagQ45zuru9TdAoAAAAAAAAA
AAAAAAAAAABCghQKUAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAAEAAIEKAAQoAABCgAHx
6XKz21pAQ0Gxs47yu1tfP2xWWGIzxw2WHS++8z9rNkYgGS4tNUQqCAABqpGk1V3FzsfS3Gmbwzy+OW
Vxy3W3p8q3ebujWagQ47zepudXdFKIKAsAAAAFIAAAAAAAAAAAAWJQAAULQAEKQoIUACAAFA
AAACFAAAAAAhQAAAAEKAIkAAAAIUAIUAALQhYgHx6XLz2zpKENBscpx3k9ra+ftissMTnhhMsem
N95n7WcAFIopCgikAAqwIU7i5+PpbjTN4Z5fHLK4Zbvc1OU7vM3R9CiPOvtj3Pi+QAPK2xjxWgPSfjewM
KAAABx/JgbOfYUABSAAODZspJyWVCkKQAFI6T9Z3J53cCAFAFIEdRek7cwtAACkA88es6z9IB2x5Xvv
zyIACggHUOc7e86oApAUgGJrrXKdwYUAFBAAOH1qTl0oCAAAodZ5TnWNyQgABSFdZ5Tzx7wDm2D
074ZAcOrXL2thRDQbGuPcvs7Ty9sVlhicscJnh0xvvM/azlCiFQsAKRSUgKRSAp3Fz8fS3Gmbwzy+OWVxy
3W3qcq3eZuj6Fjy97zmuM7s88gBD8vd3z6uzAfozqZd9+WQAAAHA8pwXJ3t50AAAADpP0nJY7HwoAAA
AHi/Yx9ga+WQAAAAAjybsY+sfDKgAAAH5/bWHmz2gHqnXvuvXzAAAAseS9nD1nrZqAAAAHFcp5y9Z
638MgAAAAOo859E7YwyAAAAA83euPd3nlyOAAAAPNvrj+fu3gUdzed/S7TzA0nh/Yw9GeWXa2FhoNjZ
x3ldra+ftissMRlMLl59MdB5n7WahKuKVSGqIKsQpCFBSAp3Fz8PS3Gubwyy+OWVxy3e3qcq3eZujWeX/b
HmuLuzzyAAh+Xu759XZgP0Z1Mu+/LIAAADgeU4Lk7286AAAAB0n6Tksdj4UAAAADxfsY+wNfLIAAA
AAR5N2MfWPhlQAAAD8/trDzZ7QD1Tr33Xr5gAAAU8l7GHrPWzUAAAAOK5Tzl6z1v4ZAAAAAdR5z6J
2xhkAAAAB5u9ce7vPLkcAAAAebfXH8/dvEDubzv6XaeYA0nh/Yw9GeWXauF0GxrjvK7O18/XFXHEZ44
XLDpjoPM/azpKgi0iVSARSApQDSUh3Jz8fS3Gmcwzy2OWVxy3e3qcp3eZuo8xe85thO7MMgABD8vd3z6u
zAfozqZd9+WQAAAHA8pwXJ3t50AAAADpP0nJY7HwoAAAAHi/Yx9ga+WQAAAAAjybsY+sfDKgAAA
H5/bWHmz2gHqnXvuvXzAAAAp5L2MPWetmoAAAAcVynnL1nrfwyAAAAA6jzn0TtjDIAAAADzd6493ee
XI4AAAA82+uP5+7eIHc3nf0u08wANJ4e2MPRvll2lhdjXHeV2tr5+mKuOIzxwuWHTHQeZ+1mJViVqjSWp
FJQ1RAWkDTSKDuPn4+leNM5hnl8csrjlutrU5XvczzT7Y83xd2+eQAAEPy93fPq7MB+jOpl335ZAAAAcCy
nBsne3nQAAAAOk/Sclxdj40AAAADxfsY+wNe5BQAAAAjybsY+sfDKgAAAH5/bWHmz2gHqnXvuvXzA
AAAp5L2MPWetmoAAAAcVynnL1nrfwyAAAAA6jzn0TtjDIAAAADzd6493eeXI4AAAA82+uP5+7eIHc3n
f0u08wABpTw9sY+ivLLsfG8d5Pa2mHpi7jiM8cLlh0x0HmftZqkWrAhMlixCCtUCUqFxCVY7i5+PpXjTOY5
5fDLKY5bvb0+juny+dY3u3ztAEKAh+X+759X5gP0X1M++vK0EAKIlcDynBsnevnQAAAAOlPScmxvYuB
QFIBCgPGOxj6+18sgIpBQCAKeTdjH1hr5UUAAAjwBt4ebfaAeqNe+6dfMICqQpCx5L2MPWevmABagEA
cVznnP1nrfwygAEKAQOpPSfRO1/PK1CgkKCFI83+2PdvnlyOKCQoICvN3rPz/28AO5vO/pXp5gICrGivEG
xh3955cw4/a2vn64u44jPHC5YdMdB5p7WYGmrEAyIsCFJVEBUhSB3Hz8PSXHZvDLLY5ZTDL6ber1r0Of
27hfpFAFIAh0Z644OoDuXzvLMaBSACkYmsVZyvGgAAAAcYym9jNSgAUgpAHWuc7Ewv2AFIAWJVDr
/ACx5/haAApAC9R+mPCsgHPcXannSgEAAHX2c7AwytIItQQFIt2CcMs7CxoBaSkVILUces1LnxAEBQKQ
rhdnJ43soCkAQpwvKdRekCOSr3Z5WFFBAHxrpb0x7j43Y2mOeLsxOeGFuPTXQeau1nClrSWIUZEIpAKQ
AIUldwc7D0fx2awuWxzyWNyMy3ku4l+gABSAAACFUEhQKQUgAKQoIAUgAABQCFIAUgKAlCgEBQ
ACAAAqFhSApAACgEBSAoICgAhQSKQUigAQoBACkAAAKQpCkBQAIlAFIEqtCfA2lmwyxxuUxWWG
Fyx6d6Dzb2c5QsShqiULEKSkShYgoIV25zsPRfIxzGGWWxyyMz32N3cu5l1lgAUgKCAooCFgSqAoCiAqFg
BSIUCgEBSFIAAUkLKCAoJUi1IFFQsKkKoJFIWpAULAUgQFpAAAFIAACgBZAVSICkKhQIUABCggL
AUAhAEUEpAVSStBt7NqmyymOyxxeWOHyx6f6Dzn2PRQQJk1RpLFICkFCCFUgO2Of5+hORMvhcpMsh
jlvZd1L94+ioAAAAAAEoWAAoQoFAAAAAAAAAAAAIUEKAAQCUAAAgABQAQpCghVEAQoAWFA
AAAhQAAABCqQAAQFAAABCghAAAAAAENNfCzb1srjsLji8pissepd9547PqpELClTEqwpCkQoqAQodq
c/z765WGWwyyWN38y3ku4l+0usFAAIUAAAAAEKAAKhQQoACFAAAAAhQAAhRACgAACQAACkAt
AABEKKAAAAAAAIUAAAAABCkBYUAAAAAACAIUgKAAAQEPjZt02uUx9mPymKuHVe/egOv7KAg
hkuKUKQRRQRKUiwOzNHz7y5fnk8LkMct7LupdzL9TXFUACAoBAVAUAAiFoWAABQAAQtICkAARC
2kAACBFoogQAAACApACgRKpCiFqBKqAoASKQqkAUhQAKRCgCJVAICgEQtICItqRRItAIpKQFAAg
NNnyNvZtrNlWPyxxtx6y3suiut7UA05GIUADJMVJksIhSFIZXCZ3yx+sfRdUazUtKAAAAACAoAABSAA
AhQAAAkWgFICFIUpACFAAAAAAIUIUAAAAAACpFBAWFBSAAAAAEKhYUEKAhRACgAAAAppK
CkAAAABCgAENKaDRXzPmmLzuA9sgFKuK0gKkCVSVYogCEpClDViGnJqiRKpaYgqCkIpppSLCpVxQ
ZNWIABWmtWLSUVSCLk04lItQsQGoZJEoWBI1Gk1UJEKUEJkohEpA1AlAIpCVYhaVAC4oAWrAmRiC
qBGkZEItURprVGktIoNIKSrEKASrUEaohKFiDIxClNNKuKZEWJkQLFJkmKilWNMUppLkQimmtUKRAK
kUDIiRQUgLSIUAgBC1Y0gtICkAQoGRFjSaiZJFhUBqgaSkLSBAaiUiApAasmmLEqxDUQgrVEJVi1phQp
KuICApKsKkUmTVEJFBSEyIpSUxU0jIxCkpVxTIgKsCRQWpFJUApi1GkooWIQZGJQCKQVYoANNIVqi
AlWAIUpCUpiGolBAgGS4gABSELSKKkQtWIQtWIUGmkCgpBULEFK1RpKSFWkWJSABSFqVIsUgKaa
sUAgBMmrFASqSNRpyasWkoKQppoWFQsWtNXEAJQQLkCEKhYlKRqiEqxSChBFFBUgCiIKVqxQEoA
WKQEoWFSFWJSBQCkKSgiUNUQCoICgi0EQ1GnJqxaaFgQZAxDUCELUBQIppBaAkUpprVEFICpWrFp
FURAaqEBBVgIUAJVxKpBELUKCQKKRagKDTFFCGqNOS4gBSDIEAQRS1IUgCFKaciLClSLELkQgK
CIUUgCUBaQAiFGRiCkCCqWNNWFWJQQpAlCkEWqSFAShqxQpACghACirEpEKACUpCKASlIoEACV
QIAppKKRSCggQtSFUQqxpFKsKmK5IXEFItCRTSKCkIoJVgShqiUgCVaRC1cUpAVK1RpqwgSrApAASr
FqARKoEShqgSkKEjUaaoiAVYUiVRADJMVKQAUq4oKQoQsKQJVEKRKohQsaaFAgUlIpAQoKCAACr
EJQRaQoIAlCxKQKKEEUlIZLFiVDVGmtUQAlKYrkYlQFAiZEWKKRBUjUQlUkWpGo00AKIpKRCkLU
pi1EAJQVqjTVxQopEKBSAIaiAEoWAAAAqA1RKQJViGqkQhaCBMlxAKgBRAlUCICiggAU00ALFNNIt
WICkBakBSIUCkWpApCkFIAJLUBVJFICikSgikyIsAQAGqkSoWBDUQgqljSUgrVEBTTSAKCFqmkRSFJ
ViGo05LihaRSZJi1GkAoGSmkuJQRKRSGogqxpFIpSAEBasQAVBAtBCgi5GLTSLQQGS4tNIpBQ1CBCF
AqRqNNaiCFIpASrAUJFKQlCxa0gsSgAjUQAVY0moAgFWIQZKICJWqAJUpFiUi0gCg00igAppGTVi0igA
hk1YlIAGkFJVhUhWqNIqxClABpNQqQIMjEBqBCGo0lIagK0xSmmtUQlAKpMQtCUGKkNQANJahYVA
CxMiEAClANJSUEDUaQUFJSIajSUEKUCkSlBipppAZLEi0ighDUaRViGoEoBFNINQqErVi0mqkKkASkK
opEjVk04qTIECxBSNRKEgXJY0xqANNWLkYtNItWNIKMkxMlgSBqBpBagilNNI1EpFBCkABQQmTVilS
BSg0moAgqVqNOLVUiUhVimkGqoQVqGIKlQFxTIixQQFrTA1VIhSgA0lqxAUGk1ACkAacmrFBkRIVYZ
IBFiVYhqISkKFiGogpTFACkpApSENQIWtIikKSkK1RAACUBYApKRTSUCrAhTSaqkAAUmSYrUhVigg
oSFKCFXEBSUimmrEqxSEpDIhFBKRqISrCggKRagiUpiFJSFWBK1RAQpQQlWFIFqQJSNRCUiglao01RA
pCVqjSUAAZJGqICUgMjFSFpAgrVGk1EAqRSFJViFKTJMQpKSal00KWJSKQUgQpQQpACUEKFLUgW
NNIoqwqRQQoIQVSQKQtIVSQpAEpGo0gopCqQCAABagiFFKmKgpAKkAKpCkEAWkCVSxKQAFQsCk
AFIgNRAQoqAsBSIUUiGogAAqFikIUAlIFBAClJSBSAmS4hKRSFJkFhEKUgAAKKkACkFUkASrENRpL
UKIUgSqIpCjIxaclxAQpKCKAKlUQgQoAApCpFLUBYEAFCxpKCFpENVSKQAEGRiVYgqxDVUgKQA
KQAgqxSVCwqCBS1IhQBQkUAAENVSBakQopAlWBTTQRaRAK1QJSApAEqwJVgASqIEBqIUhKsKsSh
IoKaaFLEFQsStUaTUQApBQELEBapppFEKRMliQqxBQtSKSFWIWpVixppAVqiFAIBSJWqNNAIGo01SC
BSkIWrEIUVY01qIURACitJYUgUVCFgKhYVSRKFBC0xKQIUppKKQqQrVAlWJQFNNBGokBQsKhBAp
QSoUkUULELSJULFNJqJQsAaSgtBGmrEyasQlQsStUaTUCAppGTUacTIhAGrJpBqiAkMmrFpFUhSGqpip
pLQgFUuLTkQFXFDUCACrGk1GnILCJVhkmIClBpBqBCGoUjTk1YtOTVCBCgZNMagSBRkYtNWAqVc
VGSYpkRS1pBqxAQFBpNRprUSpAsUZGKUKK0gGqNMUtKYmRi00iikUZNOJSBalasQZJiUpH/xAA+EA
AABAQCBgoCAgEBCQEBAAAAAwQFAQIGBxETCBASIDQ1FBYXMDEzNjdAUBUYITJgQyIjJCUmJz
hBcEQo/9oACAEBAAEFAv8A5VH/ABWPcR+gj3Ed+H2Ef8Vj9RH6+HyId/hvQ1Yd9hrx1YfAx+RhuY7+Pf
4fEw1497jvY7uIx3cBgMO5w+BD5uHwsfhYbkN/DViMd6O/hu491ju4d9hrx1Ydzj8PDcx14/Gh9bD5EP8AJ4
fAh/msPjw/wWP+MR+3h9NH58PqIfbx/wAVj9hD6CHcQ/8Ahkf8+w1YjD4cN3Hdw+NHXjqx+HiMRj8PHc
w+mx+BHXhqwGG5j3GOrH5Me4h/8Hj3EP8A6zT7JB6Olt7LES24liIWzliIWukiOyuQQtRIOyeQdk8g7JpB2
TSDsmkHZNIOyaQdk0g7JZB2TSDsmkHZNIOyWQdk0g7JZB2TSDsmkHZNIOyeQdk0g7JpB2TSDsmkHZN
IOyaQdk0g7JpB2TSDsmkHZNIOyaQdk0g7JpB2TSDsmkHZNIOyaQdk0g7JpB2TSDsmkHZNIOyaQdk0g7Jp
B2SyDsmkHZNIOyWQdk0g7JpB2TSDsmkHZNIOyaQdk0g7JZB2SyDslkHZLIOyaQdk0g7JpB2SyDslkHZNI
OyaQdk0g7JpB2TSDsmkHZNIOyaQdk0g7JZB2TSDsmkHZNIOyaQdk0g7JpB2TSDsmkHZLIOyaQdksg7JZ
B2TSDsmkHZNIOyaQdk0g7JpB2TSDsmkHZNIOyaQdk0g7JpB2TSDsmkHZLIOyaQdk0g7JpB2TSDsmkHZ
NIOyaQdk0g7JpB2TSDsmkHZNIOyaQdk0g7JpB2SyDsmkHZNIOyaQdk0g7JpB2TSDsmkHZNIOyaQdk0g7J
pB2SyDsmkHZNIOyaQdk0g7JpB2TSDsmkHZNIOyaQdk0g7JpB2TSDsnkHZNIOyaQdk0g7JpB2TSDsmkHZ
LIOyaQdk8gjamQRtXII2tkgI2xkgJrbyQE1vJJQ/UtBnR9zDvbfS7SworEFkCROJU4lTiCYdGHRh0YdGHRR0
YdGHRh0YdGHRh0YdGHRh0YdGHRh0YdGHRh0YdGHRh0YdGHRh0YdHHRh0YdHHRh0YdGHRx0Yd
GHRh0cdGHRx0cdGHRx0YdGHRh0YdGHRx0YdHHRh0YdGHRh0YdGHRx0YdGHRh0cdGHRh0YdHHR
x0cdGHRh0YdGHRh0YdGHRx0YdHHRh0YdGHRh0YdGHRh0YdGHRh0YdGHRh0cdGHRh0YdGHRh0Y
dHHRh0YdGHRx0YdHHRh0YdGHRh0YdGHRh0YdHHRx0YdGHRh0YdGHRh0YdHHRx0YdGHRh0YdG
HRh0cdGHRh0YdFHRh0YdGHRh0YdGHRh0YdGHRh0YdGHRh0cdGHRhMmEycTJxOQDCAYSK8kwZu
5h3tt5dpcUUCygWSJCRKQIJxBMOjDow6OOjDo46OOjjow6MOjjo46MOjDow6OOjjo46OOjjo46OMgdHH
Rx0cdHHRx0cdHHRx0cdHHRxkDo46OOjjo46OOjjo46OMgdHHRx0cdHHRx0cdHGQOjjo4yB0cdHHRx0cd
HHRx0cdHHRx0cdHHRxkDo4yB0cdHHRx0cdHHRx0cdHHRx0cZA6OOjjIGQOjjo46OMgZA6OMgZA6OO
jjIGQMgdHHRx0cdHHRx0cdHGQOjjo46OOjjo46OOjjIGQMgZAyB0cdHHRx0cdHHRx0cdHHRx0cdHHRx
0cdHHRx0cdHHRx0cdGHRh0YdGHRx0YdHHRx0cdHHRx0YdGHRhFOIpxMQJyAYQDCQaULhyYMnfQ
Ed+2EMXAksFFAsoSEiQkSkiBIyRkjJGSMkZAyBkjJGSMkZIyRkjJGSMkZIyRkjJGSMkZIyRkjJGSMkZIy
RkjJGSMkZIyRkjJGSMkZIyRkjJGSMkZIyRkjJGSMkZIyRkjJGSMgZAyRkjJGSMkZIyRkjJGSMkZIyRkjJG
SMgZIyRkjJGSMkZIyRkjIGSMkZIyRkjJGSMkZIyRkjJGSMkZIyBkjIGSMkZIyRkjJGSMkZIyRkjJGSMkZIy
RkjJGSMkZIyRkjJGSMgZIyRkjIGQMgZIyRkjJGSMkZIyRkjJGSMkZIiSIkiYkGEgwoGlA4sXJlwYe/jv2qhi4
kyAqQFFCQsSFCUoQJGUMoZQyhlDKGUMoZQyRkjJGUMoZQyRkjJGSMkZIyRkjJGSMkZIyRkjJGSMk
ZIyRkjJGSMkZIyRkjJGSMgZIyBkjJGSMkZIyRkDJGSMkZIyRkjJGSMkZIyRkjJGSMkZIyRkjJGSMkZIyRkj
JGSMkZIyRkjJGSMkZIyRkjJGSMkZIyRkjJGSMkZIyRkjJGSMkZIyRkjJGSMkZIyRkjJGQMgZIyRkjJGSMk
ZIyRkjJGSMkZIyRkjJGSMkZIyRkjJGSMoZQyhlDJGUMkZIyhlDJESRMSJihOWDSgaWDyxc6XBg+HhrtN
D/AJkRKCZAXICywZtFQROM7gXCdWMxWMxWMxWMxWMxWMxWMxWMxWMxWOkKYDpKgdJU
DpKgQNVRG2qGYrGYrGYrGYrGYrGYrGYrGYrGarEDlURmKxmKxmKxmKxmKxmKxmKxmKxmKxm
KxmKxE1VAZqqIzFYzFYzFYzFYzFYzFYzVYzFYzFYzFYzFYicqlGYrGYrGYrGYrGYrGYrGYrGYrGarG
YrGYrGYrGcqxzVYzFYzFYzFYzVYzFYzFYzFYzVYzFYioUyjpSgdJUDpSgQPUzDNVjNVjNVjNVjOVjO
VjNVjOVjNVjNVjPVRjmqxmqxmKxmqxmKxmKxmKxmKxmKxmKxmKxmqxA9VMMxWMxWMxWMx
WMxWMxWMxWMxWMxWMxWMxWImqoCBqqIzFYzFYzFYzFYzFYzFYzFYzFYzFYzFYzFYicqlhmqh
mKxmKxmKxmKxmKxmKxmKxmKxmKxE5VKOkqB0lQOkKBBQpiMxWMxWMxWMxWMxWMxWMx
WMxWImKhBznMU7O3IYWDJAfIDpRdOGFP7uPwbR/wAuREoIlBUoLkGXicvbnPR4qWmn9HVbPljLGW
MsZYyxljLES/4vLLDtU2YDZgNmA0ci/wDtbljLGWMsZYyxljLGWLnl/wDbfR3k/wC1mWMsZYyxljLGW
MsZYyxljSAL/wC1NpZP+2GWMsZYyxljLGWMsZYyxljSykwlai/+VZYyxljLGWMsZYyxljLGWK/k/wD6Sl
L/AIyxljLGWMsZYyxljLGk7JDtD2YDZgNmA0WJP+qssZYyxljLGWMsZYyxlizUn/eXLGWMsZYyxljLG
WMsZYyxW5f/AEXopSf8hyxljLGWMsZYyxljLGWMsXyL/wC1Fki/+1OWMsZYyxljLGWMsZYyxljSek/7a
0iX/wBJ5YyxljLGWMsZYyxljSdk/wC3eEBswGzAWDkh2sZYyxljLGWMsZYyxeK7hNAJLL20XkKC5P8A
hjJAbKDpQfKLrQwp341oIf8AMk8ATAEwBUo2f9+vaiHlvcW500caopqoUdWs2wNkbA2RsjYGwIyfxen3W
16N0uNq9gbI2BsjYGwNgbA2RdGX/tro5y42p2BsjYGwNgbA2BsjYGwNkaQkv/ae0UuNrtkbI2RsjZGyNgbI2
RsjYGlxDCVql/5VsjYGwNgbA2BsjYGwNgbAuDD/APpaEn8bA2RsjYGyNgbA2BsDSihhcXXopwxqzZGw
NkbA2RsDYGyNgbIsvD/vPsjYGyNkbI2RsDYGwNgbAriX/onROhiwbI2RsDZGyNgbA2BsjYGyL6y4WlsfLj
afYGwNgbI2RsjYGyNgbA2BpRwwtnSEv/SOyNkbI2RsDYGwNgbI0oZcLda9H/3b2RsjZGwNkbA2BeW8RN
vUlnLNGuKpXL/uCpf+ENlB0AdAKIC7EP8Ap3vodxZ/macEwBMAVAYf7+SAcWtO9Nzi3OujbVVNVIiq5
mwGAwGAwGAjD+L1e7GvRs9qcBhqwGAwGGrAXS9tNHD2oGAw14DAYasBgNIaH/aW0PtZgMBgMBg
MNWAwGAwGl3/Vph/ynAYDAYDDcw1YC4f/AJMS+AwGAwGG5gNKX3G16KPq3AYDDVhqwGAw1W
W96RgMBgMBgMBgMBhqriH/AETol8hwGAwGAwGGrAYDAYC+/tJY2H/aXAYDAYDAYDAYDDXpS+
2NH+kNeGvAYDAaUntzr0ffdzAYDAYDAYC815Cbeo7M2ZNclc0MQrh/wxMP+DNgDoA4KYC7Xpzvodx
Z7macEgkFD/8ARIIBza0723OLc66NlVU1UiKrmbdj4Xr92NejX7UdzdP2z0b/AGo7vSH9pbQe1fd6Xv8ARp5
T3dxP/JmHh3OlN7ja9E/1b3MBZT3q7uufRGiTyDu78e0djfaXu9Kb2xo/0h3OlL7ca9Hz3d3bz3mJt4jsxZg1yV
xEQr4crhTQcDgoF2/TnxrPczTgkEgoR4iUQEA6Nad6bnFuddGyqqaqVHVzNuR8L1+7GvRq9qO5un7Z6N/tP
3ekR7S2g9q+70vf6tPKe7uJ/wCTMPDudKb3G16J/q3uYCynvX3dc+iNEnkHd349o7G+0vd6U/tjR3o/udKX24
16Pnu7uXnvMTbxHZizBrkr1RCvhyeFNBwOCgXc9Od/Dfs9zNOCQSCRHz5BAQ1OjYnem45jetHutCoxML
wGERhERhHC7tCPjnc3s2qIdm1RDs2qIaPzQrZbZ4DAYDCIwiMIjCIwGAuQjOXW9sE0qma2eERhEYRGA
wiMIjCIwiMIjCIwiL7NSl4thaxCc3W2wiMIjAYDCIwiMIjAYDAYDSkphyqKVsLmLbMBgNmI2YjAYDAY
DZiMBgK7p5es0hYQ/jCI2YjCIwGAwGA2YjAaSFIOz7XvZrUY7NaiHZrUQ0ZqUdGCp8BgMBgNmIwGzE
YDDVaKnnBsu7sxGERsxGAwGA2YjZiMIjZiMBWScxVR+jDTrhT7JgMBgMBgMBsxGAwGAwF6G1Q7
Wvs23KGu2GAwGA2YjCIwiMIjAYRGERhEaSLItfbd0qROnpbCIwiMIjCIwiMIjCIwiMIjSQY1r7QPZtUQ7
NaiHZrUQsbRD00XRwGAwF16mcaQomzFmDXJXqj4RCvhieFNBwOCgXb9OfGs9zJMCASChHiJBAQ1+
ANapV63q4UOrpQ6ulDq4UOrpQ6ulDq4UOrpQ6ulDq4UOrhQ6ulDq6UOrpQ6ulDq6UOrpQ6uFDq6UOrpQ6
ulDq6UOrpQ6uFDq6UOrpQ6ulDq6UOrpQ6ulDq6UOrhQ6ulDq6UOrpQ6uFDq6UOrpQ6uFDq6UOrhQ6uFD
q2UOrhQ6uFDq4UOrhQ6uFDq4UOrZQ6uFDq4UOrhQ6ulDq4UOrhQ6uFDq4UOrpQ6uFDq4UOrpQ6uFDq4
UOrhQ6uFDq4UOrhQ6uFDq4UOrpQ6uFDq4UOrhQ6uFDq4UOrhQ6uFDq4UOrhQ6uFDq4UOrhQ6uFDq4U
OrhQ6uFDq4UOrhQ6uFDq4UOrhQ6uFDq4UOrhQ6uFDq4UOrhQ6uFDq4UOrhQ6uFDq4UOrhQ6uFDq4UOr
hQ6ulDq4UOrhQ6uFDq4UOrhQ6uFDq6UOrpQ6ulDq6UOrpQ6ulDq6UOrpQ6ulDq6UOrpQ6ulDq6UOrpQ6u
lDq6UOrpQ6ulDq6UOrpQ6ulDq6UOrpQ6ulDq6UOrhQY0vQHLXHUr4cnhTQcDgoF2/TnxrPczTggEgoR8+
USiG4n8/6TAYf5Oh5xuRCvhyeFNBwOCgXb9OfGs9zJOCQSCRHz5RAQ3E/n//AAxDzjciFfDk8IaDgcFAu3
6cEPi2e5knBAJBXhHz5BAQ3E/n/wCI4fdoecbqvhyeENBwOCkXb9OfGs9zNMCASCvCPnyiAhuJ/P1V3U7r
Trp2oO4ZLmr53Ssly1sY43OeIChqtPqVKsuG+IFMLnu8RSb71hZftqxrpyZah7UncURWzi+VBcGoFVPN3ae8
YsD0ocKN7UHiEIXQeJhUNeOjcO1J3FvqtX1E4fdHHSpyVl0XOKmFzniaNFrlroyakPONyIV8OTwhoOBwU
C7fpzuYd7Z7macEgkEiPnyCAhuJ/P13NpXoh9AVb1ccBcVv/I0nQjjFzpVxQyOiBckOZHSm3qFQM321SpIL
6e/tKxrYuLKKZN/M3MF444qrN8M8x/5P/plR/wB190efIlJqJ7MqF2oSnI04za0XONyIV8OTwpoOBwUC7Xp
z41n+ZpgQCQUI+fJ4QENxP5+tYkLXpakp82nHS2VUfkEapNKtT2qO6GpF22bZntc/fj3X5PgJ1skkZnGEBB
ygClMpvyccIu6ToDta5V0iknRZ+PbbQpowaRePibOcO88n/wBIryvurq1HCUq29NQenXcRc43IhXwxHCmg4
HBSLt+nPjWe5mnBIJBIj58ggIbifz9ysqalqZpRqjmhwpp+LqRpOMiwXWDy2SPTWeSc1L6ZeoVAy/HOOgT
KaqmN3If7IIXzSxlm24b+HwLkpYpqvs8t/wBq5i3olJ0OkiipMXj4mznDvPJ/9IryvuXx1kY2iMyh/dacZJKfadx
FzjciFfDE8IaDgcFAu36c+NZ7macEgkEiPnyCAhuJ/P3bnUnszUPU8abdrqkf8KgWyuKIXXYchTa5/wCgO3xj
TIFSHGxOm3kB3+18e8CLZW2vV9Hqu65sViyWXYlF4+Js5wzzyf8A0ivL+4wFzqig6Odqqbxm3UXONcRE
K+HJ4Q4HA4KBdv058DAYa8dVneZpwSCQSI+fIICG4n8/dMLgaXV9ORpl3Y3qL7TFsnDptKh4a5HpsPJOa
lzC6yvbR8VxM7iWbYmKMzZPjXXSQPpmm1kUFQGxi63e1Xj4mznDPPJ/9IvyvuK0qOFNszI1mPrwiRFtyT
dRc41x8Ar4cnhDQcDgo8Lt+m9eG9hvQ37PczTgkEgoR8+QQENxP5+9VNOF1M1zSHNK60K3Kc9V1mDJ
U2pf8hb8VZHaUdw3G/HqlJ0+nP7wtTLOuc9V4+Js5wzzyf8A0ivL+3jHZhW1QxqF7tnTcWls3kXONcdSvhie
ENBwOCjwu36c+NZ7macEgkFCPESCAhuJ/P37n0rnlUy7QYn4k6VQUHhrkemuaB7I5sbtI+NXxFPn9wln2D
vjTlynSLU0yJbabDqvqvHxNnOGeeT/AOmV5X29zqjg3NVE051keoQhLDeRc43IhXw5HCGg0HhQLt+nPjW
e5mn8SASChHiJRKIbifz98wuBsldUx1cdrY1Zkz6rrsGQptS/ZC34iyXA/uJY4TEq5TZvjXBQ9Bq6zy7ErVeTi
bOcM88n/wBMvyvtliqRCkfXcyoXaiKehT7HvoucbkQr4cnhDQcDgoF2/TfxrPcyTAgEgoR4iQSiG4n8/uK8bo
OVLSGTFT0XU8tSNQeGuR6a5pT2RzY3WR8avhuJeHdJPP8AjXLX9Oqy1q3o1U6rycTZzhnnk/8Apl+V9tda
ooGzWxpv8k5dwi5xuRCvhyeENBwOCgXb9OfGs7zNMCASChhiqetJB5anr9on0ftG+j9pH0ftI+il9I55famTef
3E0NqWemp5T6dfTKddUSwtwSC6bB0JytQ/5Cz4auTbJ7lJ5/xZpoFyqEE7q2U2rigqGP8AEReTibN8M88n/w
BMvyvtahfC6daZYHvbmyNBTE2dxULwZTzb+0j6P2kfR+0j6P2kfR+0T6LW3kcrhvZHCHA4HBT4Xb9Od9
EQ37O8zTAgEgoR4iQybCBswgbMMyYZkwiZME3n9y4/8iuncGkvwC62dWfj1IqJmlf2eSc1sXMbtI+NXwp5
oSymRhGfuEnn/FrJd+OpdiYoxtZH/albFUq9tF5OJs5wzzyf/TK8r7W5NSfl3W1VNxJL7lF/DzmTDMmGZMI
mzCJkwWTxmTEcIcDgeFHhdr038WAs7zNMCASChHiJBAQ3E3n9zdlvzGg9MRV1OuzYazOFv6o6wNYuo
w9Cc7Tv2St+EqLzCo/xHuEXn/Fu0rmlZkSAtO2LUsyFbbld02kRePibN8M88n/0yvK+0rypIU+y00xzVC8JU0i
NP3KPnG5EK+HI4Q0HA4KBdv053MN3HfgLPczTAgEgoR4iUSiG4n8/uaqbvytO2ucOmUxcKk4PbcyPBrA
5tLoU8t9RM0r+zpFJzI5tjgW6t/wlibDuU8dk34tTTQerkeIuCi6DVtn1u0jF5OJs5wzzyf8A0ivK14fYTTQlhV9Q
xqV5ttTn4ln7pHzjciFfDk8KaDgcFAu36c3cdeG/Dfs7zNOCASChHiJRKIbifz+58RQsZWKshcikvxKy3NV/hX
AXUYOhOdpn/Cb4U0u1KeTEqffIhibh8Wjp/wA5X4vAlgW62oVxJqYXk4mzfDPPJ/8ATK8r7O6FTdBQ0DT
XWF57tHzjciFfDkcKaDgcFAu36c+NZ7maYEAkFCPESeEBDcT+fuQ3qvm/B3AC9CW5on9mMp92txVcXlF
UTNLUDOkUnMjm2OEjq3/CnLzJTC8ubeLjszwjjD4bwvg1tVpEWWwi7iLOYaWV9BqTDAXk4mzXDPPJ/
wDTK8r7JzcS2lA7ORj260jT8tOM3do+cbkQr4YjhDQcDgoF2/TnxrO8yTAgEgoR4iQSiG4n8/urqIpVVO025y
r2CArymJKhbG1ecyuTQ+EPTbdJklSulqKhgWJZoTQ+EtIzJN9MthhCOMPhXPc5U9LUenkb6aFcpYLqXxjA
IV5SxHeIyE6mzpksid6Nl/D/AOmQZLOX9jMZLILp1N0hRa1g6U594j5xuRCvhyeENBoPCkXa9N9/Hfs9zN
MCASChHiJBAQ3E/n91XFvzqhdI2icYinEilAzVvS3Wlr7JHIRtG4xBtpnCefskchQdNrqYL+FGGMqgrKN3y
VMxQLXyzDpUgz5BmSxG13sPGe0blMbTdslzO/QFd0Grqd57InMNVq16FwltA5Sy9kTlEP8AbVc6DsicxQ
NEKqWcPi4DD5dd0g4VUu7I3KAoy3J7E9d4j5xuRCvhieENBwOCgXb9OfGs9zNMCQSChHiJPCAhuJ/P+m
cvHuI68RtRGbNAdIngOlTghbHb/wAUR843IhXw5HBnA4HhR4Xb9Od/Hfs9zNMCASChNxEogIbifz/pl0+0
du4d4iN25P8AE0XONcdSvhyeEOBwOCgXb9N/Gs9zNOCASCRNxEggIbifz/pTjMqSaO1N8EkzKnkm2pfr8
Bh9Ej5xuRCvhyOENBwOCgXb9OCHxbPczTggEgoTcRIICG4m876Q9bAsGGxMj8NCb9ph89HzjXERCvhy
OENBwPCkXb9OfGs9zNOCASChNxEggIbibz/opo7MFSza+NLNGSYozML/AMRRc41xEQr4cjhDQcDgpF2
/Tncw72zvM04IBIKGGKlw0mKfaXH9q6bENKymx+1tNj9rabDJpLU+/vKbz/oTTpSoKFUTvkITtif/ABFyeSq
cL/a2mx+1tNj9rabH7W02P2rpsUZelpuMvI4Q4HA4KBdz04I/Fs7zNMCASChHiPwCAyaFNtw6ttw6ttw6ttwL
YEBJibz/AKBQsgWJzImTd9huXpug50Y92mq02sqNF5rmvFGVR2/VJjZCvHKuCYRwFx77PbLWlKPfWSm
LjPSinKFs7eF9rGvL+XIdqBU2OrJfXNIar43Ye6GrCOkdVEBZm8b3Wld3Je1FNUJNpF1TKP2PqcUS5GvlIH
6RNUlnM2kxUCRRQlaJq+pu/dynagVv7GVTjYS4DpXyK/FduVBMtkKxX1vRt+7lO9Ar7IVivrejb3Xae6IrS1
VQKqroGsdJJ3Ne6QcTXik/tCCpT3Pq23Dq23Dq23CNNtw6uNw/EpEJZPBnA4HhQLuenO+h3FneZpwQCQ
UI8RKICG4n8/561TGEe/xGO5eF0i63H0aHrEgaR/rqsG5OXo+aMXDnnyJSXlznenfRvcunWxvH7WaOvutpX
8Zove3mrSg9xLFMqNXatMzI0Zt5/arR8SFLbndXG4EFSkwtQRIpuvpG0W3E0doqOU0rlpSOUx9ZO6AiXRh
0UeW6VXpnRjjhbe7Nbde610YvbfSb9ybQOP4ex9mWWFR3LLLgSX8qHykXONyIV8MRwhoOBwUeF3PT
nfQEd+zvM04JBIKEeIkEohuJ/P8AnreI3Y98rVdCSUYzdeausO8RZ7hQGkC49NuLWf8A45aMfD3Re+r9A03
TE7tS+iq7RkX3j9rLc1pCgKtuzdSW552i97e6tJ/3Eo2/bnRVN2rvyTXK+8/tVbetYW/qtq0opHN0hDA23jynp2
418byNdX05orsM0suk77j1i1/iNGHRR5bpVemaXrOFJaPkU05afRi9uNJz3JTXqUt1sdGKnlCqr/tUXONyIV8
ORwhoOBwUi7npwR+LZ7maYEAkFCPnyCAhuJ/P+eqjtH/DvG5xarb2krhHQVQNzwU11zjLML5Tw7TrhoT
W3R/0YuH0kHXotJUBXLPTVHWGd5mm514/5tZZ6lkdZV7fy3rXQKnRf9vdWlB7iWntWw1faumIxS1jev2u
s5SqOs68RWAphAsl/vS1Odb6yZ9FVMSoYWJLTLRf15/LXQu4gNatHzRR5bpVemUsil2nvxSpVFNujF7caT
nuSjtM3OdidG2pfxFefao+c7kQr4cjhDQcDgpF2/TnxrO8zTAgEgrwj58glENxP5/zzvN+HpKuUCmK1VoUVe
07cyioUNVBd20NPW/UznVzVt9Ssi1ujFw+ke69LrCh7CI6ipN5I6k1xdVR0u0Wjr7raV/GaL/t7q0ofcO297WS
h7Y0G3GP9fXpjjayy9ToqPr79gqTDS4kvCC0Pu9DwrGum2gkMi0uoqtvVddgq6gtHOumulYaVfprRko+V0q
HSu5toxe3Gk37k2QTFrLOplJ9vq4SKy16X6DD4iPnO5EK+HI4Q4HA4KPC7npzuY97Z3maYEAkFCbiJBA
Q3E3n/Oj4GeZ3mO/cu0U9wnmhaWjRdL3NtNLcNYusEe4MFBWbbqHVV/SPXimLX2zjbgusrDn1hUjcgLa2
+vbGddKnMo+dfbq3FhJqBqy7Vo5rnnWst/G29O6rpWPmuTUX6nGC3lpGy3ArWm+t9KfqfOP1PnFMNHV2
naP0dJ6VrAaVfpe2VjprkU7+p84RtPV+5t2rZxua3WvoGNuKauzaCa5yu19ARtxTd0LGTXGqWgqUjRNI19o
7S1lVVIsx1OUz9oj5zuRCvhyOEOBwOCgXb9ObuOvHvrO8zTAgEgoTcRIICG4n8/4v/ruJ/wCs39vmyx2YlT
5hfe1jQjbXqOkaNQUO1g6yVPKKg8e5w+zR853IhXw5PCHA4HBQLt+nPjWd5mmBAJBIn4iUQENxP5/zjP
6R8fnIDcJvnYfXo+c7kQr4cjhDgcDwo8LuenPjWe5kmBAJBIn4iQQ3U/n/ADjf6R8fnFzbE5c23L9H/wC/qEX
OdyIV8MRwhwOBwUi7fpzvodxZ3maYEAkEibz5PCG6n8/5039Z/wC3ydiMIbqA3GX4uH26PnOuIiFfDkcIc
DgeFIu36c+NZ3maYEAkEibiJBAQ3E3n/Ew7qPgd5nySIZifdTz5ZkP5+Rh9oj5xriIhVw5HBnA8HBQLuenO/j
v2d5mnBAJBIm4iQQENxN5/z1Xna4/GbY/7asrKO3UZuYX9LgMPpUfOdyIVcORwhwPB4UC7npz41neZpg
QCQSJuINubTiQ+F16YHaxTA7WKXHaxS4SXMp1wVJvO+evhgd3mPeoY4KHArbL3UBmyZ/hfTSW1Z2s
UwO1ilx2sUuO1ilx2sUwG+tmepIkcGaDvA8KRdz058DHes7zNOCASCRNxKuwlMOSz9daTH650mP1zpMf
rnSYbLC0wzOSXzvnuUv8At/JJn2Df7ynl5Rm5LHZiVPtl/VR+Ph3KtqJfJ/1zpMfrnSY/XOkx+udJiOjpSYpy1T
JQykjgzgd4HBSLuenNzAYfBs7zROCASCRNxEggIbiXz/nuUv8AHyk02YSvIzJN1uN2pf8ACknONyIV8OR
wZoO8DgpF3PTnfR7izvM04JBIJE3ESCAhuJvP+e4eVuyExMh8RsMGGIUl5Z2uART7J/8AhSPnG5EK+HI4
Q0HA4KRdz058azvM0wIBIJE3ESiAhuJfP+erhiTutv8AJq1PlT7+Ix3IQxBi0okzdSG5J0JoRDnCGZrxBZmwZ
LHGG9j/ADiMYDEbQ8e58BjAQ+zR853IhXw5HBmg4HBQLuem++iIb9neZpwQCQSJuIk8ICG4m8/55sMS
4w/ncb59k84vNLMky5924a45soWNz6ixt5cF8cq6l1XRuUXb1ufa6d6iVNM8VNQT/wB9xaUYejMulVKQya6
1SmC01Sz1TQg8Y1Hdd7UVB2o1GLXxVmW/3q+ufUTdXPa3U47W6nHa3VA7W6oGj3UC6paE7jSGrBVS
dHdrdTjR2uQ5VBUn2SPnO5EK+HI4Q0HA4KRdz038azvM0wJBIJE3nyCAhuJfO+fNDGWeGE+4TNsmQjj
BxT4710fbmPja73Gh4C8L5M+3CFI0k6PC2b++7fJg/B3BGjQ94TisXjq/SmMYhiapnx5bsJUu9cr3EH4hWD0
5iacaL/tx3GlS6wPqkWPefwtz/sknOdyIV8MRwZwOBwUC7npsR+LZ3miYEAkEibz5RAQ3EvnfQKvO3IfxE
mO0WZLtyTy7M25dH24j42v9xpfCWOzOv49sSfkHFA2Es6Le0jmOCylhaJ5lY7hjSAdvx1vRYRl/K3CbI/7G
7L/M7orMXOcZYzwTzTQT6UUcbkDRf9uO4vM6weLoBCuMbFqNWW4I/sUnON1Xw5HBnA4HBSLuem/j
Wd5mnBIJBIm8+QQENxL53dQ+M4SbJu6hj/w4cC9g7cuj7cx8bXe48vg/TQkYi/KtVLGNyJf671WsUKmpma
EZZizZyDKddpH9h0mXbbXjRnZoSNTbN/vd2T+6niaR9WT/AN9KH3IGi97b77m4SNDaYbE8zVZB6/OWv
+xSc43IhXwxHBnA4HhQLt+m++x7izvM0wIBIJE3ESCG6l87ucPjuMm82T/7GIci8S9y6XtzN42u9x4eF3lZa
O2sfGwscLmdxean+r9who7v0rhRN6nb8tcgWlafwtukU+Cjdl/up4mkvVk399KH3IGi77cb99X2LDbEJKb6VR
w0VHnOY+7w+mSc43IhXw5HBnA4HhQLuemxj8WzvM0wIBAJE/ESiUQ3EvnfQLZNordbI/70LJNojcul7cR
8beLiW2uo3QpyQu810SK11aNaCYyoe40kWDpLENHB66HWNROU7xUDG1TPrzLJlypf4P3VSstuTHTwN
OpL1ZP/AH0ovcgaL3txv6Vb5EprFFUkYq0aMcRozPkG24P18dSTnO5EK+HT8GcDgeFIu56b7+O/Z3micEA
gEifiJY/xCMBCMBtQG1AYhL52pwqchsfPmzy7UpsuxPuJJtk8Ty7Us8uzNruj7cR8RtR12lpcml6K7iuGSNSU
hGEYRaHOdmcoQwhYRl/K3BCaP++3at9KSeXbprnea8jHGOlF7kDRe9t9/STfIulyY+FG04W1UI6N5jQ528f
erVc/WmTbBdEVSZViPUl5xtQG1AbUBtQEYwCqP/Dp+DOBwOCkXc9Od9AR37O8zTggEAkeKqp7o1Ikq
btbqgdrlUDtcqkdrlUig7oVG41wl87VdFZM3VRTtRp6lb/muBeyZuQ/iZPNtlBTLsna7o+3EfFgZjKie/1ueRWV
IKqHehYV8md6B7iAuvTfVeu9WjQzQkawnj/vf/Qw13hVGobX+AsemMU3Wh4aUXuQNF3233v/AHXb11ir
SkGfrBVWGAvgzfhLo/8AqjX2FT0nux+nrO5UqaWzv8MmqulpzZTUbuVRj2uVSO1yqR2uVQO1uqBYGuH
mpqsI4M4HA4KBdv0338N+zvNE4IBAJEOLrD1duW29xEvnaroyTOlTsj2op5wp2o09SoPmLy9srdbTv4DhD/
iNd0fbiPja73Hh4aSrHLCA0dHyKKq+50kqczUWq0zT+Gt2CPMh4bmkm59AtkNGRAYouSNKL3IGi57b71e
PEKeov+RZdSib7jdrlLjSMemioqiGje7TOVsPjY93/wCt/wAQpUyIk9ZXHNehTVIKqmjahvORMGq5Ho2Pju
aMvrYjgzgcDwpF3PTncx3YiG/Z3macEAgEiHF1h6u3Lbe4iXztR9PpT3qvqB/JBke1FPOFN1ERUyD5Zku1JP
LszbhBuSZJNtyOfna7pe3EfG13uNDwu8xzv9vhSr5GmqjknlNk7i9p5JFtAxtUz48yS5coT+du6Vr/AJi8aJ7TLG
caUXuQNF3233tJh4/H25HgNoeOrRQdYyr/AKDDuX+pEtNpapq5RVKqi7bzu8sZJEKO1K85ybNVx/RsfHc0
ZfWyfgzQcDgoF3PTnfR7izvM04IBIJH/AOusPV25bb3ES+dqPe1RNzsBX9A/kYIHBQyrqRq4mqUfy3EvZn1
x1NqgOnma7pe3MfG13uPDwPJkUE1C0xYX4WmqPrNQe/iNJGoZSmwWGZfylwdSKGKndu/VPW+4YsBT
0aftiNKL3JGi77b72lY/ZrqLe2ZdLkN36qvoq3R7dqOpwWCdItd1PqKvrtPTcitarqVzoq28jfBycyGhHWdwTqi
FnuS6rj+jY+O5oy+tiODNBwOCgXc9OCHcQ72zvM04JBAJ8J/4UKrDUu4rIaO9JCGjtSQ/XWkR+utIhssPS7
M5JfO1VmSrUXGnrCoqfNbrtt6qFUsaCuE6RWpYXKkauJqpH8pQVmFTQ2Y7hU+XO5R2o67pe3EfG13uP
DwGkKyfjq2GjZUGE29Vb71YpszSZm2ahqFXVLqNHelotrBqbIbSrXVNRFUlTtUaT7a4U6GshOpcidIakE5P
7GUmL61i31zWgs5e5tt1Sdv68S3FY92+r/8An7niwDDFiteHxqg+suGyGVx/DvMhkDpPof8A3rjNswrS5cCZ
WhoVVQ6UnRKamSqkqhLS6WoanVVKqpC2U6yS3tNH00y6ljWS+GfrrSI/XWkR+utIj9daRH670kKdtWx0
OoT8GcDQcFAu56c77EYjHes7zNMCQQCRPxEnhAQ3EnnajWpOeuDnSre8SOFokZszjbF2ThIsUsLk13cRn
yoKmb3OHh8lwT7E26abmS67pe3MfG13uNDwGkSzwWUeLWvstO154b11vbebxFB0Qorl9RJCm5HqaYf8T
rvX7UR8d/Rd9ttxatLbUTo4mPDmnTGLD2RqlYmXVdRqiy3HFoHeD3bP6Rc4Etias7gm1EKSolRVJzOzJ2JF
WNwSacE86p/cKQtuSy7qXnG5EK+HT8IaDgcFAu56b3MRjuY97Z3macEggEifiJPCAhuJPO3sBXVCy1EVh
MjUsNKM1aIZaOqGnp+0B6Yotl02tdKirjp1b/FOLgbIZJlz9w/sxdRMn63soYLEtVOveqoWMqpWT9cGUSaO
jOVPL/sy7tQspdSMf64soRaPDEmPampMxodbND/e671+1EfG2tEdodVfqTAfqTAfqTAfqRAXbtV2XKhoue2
249tcHto/VVggGvRlY2lzj/Ouu7HNVwX79VmAUFQiS3bH9HUNTJKZTVJVaqplFIWwnXCWUtKnrK50TQ
w04qqRXTFJpaVT7qXnG5EK+HT8GaDgcFAu56b+NZzmacEggEifz5BAQ3EnndxXVCy1CUjVqWJxpKsC
KoRxhjK50e2vEzWyFU/dX4zgRtS95j3eO61yQnUEJpU+5ev2oj46NnuruaWfNBoue2311UVEXS7RUlyyWh
EoVLKicaOtuUyhzciWdDWFen1KbR9BqKmMa2lOyot5NznciFfDp+DNBwOCgXc9N/Gs5zNMCQQCRP58
ggIbiTzu5ruhZahKmkUMrhQ9byVKQDaXTmVJ8aMMYKyYkmdzj3GPc4homwUbla011wpT9SZRbewELe
VVuXZs9C6Kr9SIC19v+zWm/rru+lmGn1FQrqVo9PSqWqKvS0umfahV1Muom2maJZYSS76bnG5EK+HT8
GcDgeFAu56b+NZzmaYEggEibz5BAQ3Evnd1WVGlVSkNLUsbjRFbyVMnJUlqJ/jqyM4qaXZj3uOvHuMdT
TH/AIr6rD4MRd70rTDcU1sVaXFKZZISrKkdKMt6TT3dJucbkQr4dPwZwOB4UC7npv41nOZpwSCASJ/PkE
BDcSed3dZ0YVVKQwpSxOVtHEx1rb5Dim2Ju8x75rmwV/eXHc/xFO1JdA5ahpumFVVK6cpdLTKXukvON
yIVcOn4M4HA4KBd3038aznM04JBAKE/nyiUQ3Ennd5WVGFVSktcjMQVl8g0uBsj1tIEkl9KniX251OO3Op
x251OO3Kphax/VVNQ+9JDGdXeypClfbhUo7b6lHbfUo7b6lFBXafnys4DHViMdVcPSinaO/YerR+w9Wj9iK
tH7EVcP2Iq4fsPVw0e7gOteo97SEuS8UGv/Yerho91+616g1aQlyXmg3H9iKuGj3XzrXrdvaQVdulBs/7D1aP2
Gq0fsPVo/YerR+w9Wj9hqtFqX5VU9vfk3d9K0db46owhQEtqbu0vONcdSrh0/Bmg0HhQLuem++j3FneZpwQ
CAUJ/PkEBDcSed3rRTSpBX/ybszTprdRhhqzJRjjqsd7Z70kf94v48YDZGAtbDC40PDdup7cRh/OzrwGERolQ
/wCX72lrzUaJfK9WlnPCL2NEvlG9pYwxp7ZGzr2RCERYn2k+Tc1sPeGFsJmTtveJecbkQr4dPwZwOB4UC7
npvvcdUNeG5Z3macEAkFAzz5BAQ3EnnfT3d9r5v7UO2yPFZdBTzC9xUpNyRY72z3i/MX8fP/EiO3jDOj7O
WAdnLAEVDsrar3MdSxES5JUNq6ZNTdk9MC4KMpurwW+tnTrjQfZPTAYqVbaYl3tLXmo0SuVhSpLRpri
1lPXlYDRL5TvPdMN1TFdk9MCsbYU4ipGHhRyYtZV8bT0xj2T0wGxsTsqH6CO+l5xuRCvh0/BnA0HhR4
Xc9N72HwLO8zTggEgoT+fIIREIjEYjEJPN+nu77XTf2tZJm3JNapyib5e5gsf7Z70nmL+PM8tFwPc4hkn2kYu
d7kC2Ptv3GlrzUaJXKxpF111WozVolcp7iu/REv8AWhfXE3j9Sm5ziMRiMRiFfDp+DNBwPB4u56a+NZ3ma
cEAkEibiXO2ddK3TsquCIWpuEOyi4Y7KLhCn7aV0gfknm/T3d9rpv7Wk90IfzLpDSwkuyLH+2mrHcLj/vV/
HmeWi4HdxGO5T02Kb/1c73IFsfbfuNLXmo0SuV+Mbs1vGva31aJXKe4rr0PL/WhfXE3j9S9IlTin7KbhDsou
GOyi4Y7KLhDsquCKBouqKcc0/Bmg4HBQLuem/jWd5mnBAJBQn4iQS7qTzvp7u+1039rQyRnujL4aRPu2L
Ie2gxGIx1l+Yv48zy0T0jgi/Noh+aRghUWqkGOvHXThn+3EXO9yBbH237jS15qNErld+656m0MJ0phaYaJX
Ke4rv0RL/WhPXE39vqU3ONcdSvh0/Bmg4HBQLuem/jWd5mmBAJBQn8+QQENxJ530+kIoMTWnGjp7tD
SJ92xZImMtr9zEYguP+8XccMuUZcoy5Ro+Q2aLxGOvHViGCfBd/wCrne5Atj7b9xpbc1GiTyu+tZzVhcBOn
nVn3zpSFEsw0SuU9xXXoiX+tCeuJvHvY/MTc43IhXw5HBmg0HA/wu56b7mHe2c5mmBAJBQM4iUQENx
J5v0+kXD/ALSDR192hpEe7YsElgrs8oJinN1YjHVJ5i7joxwgXZSoTC+xGoh2I1ELR0utpGmtzHViGo3LXf8
Aq53uQLY+2/caW3NRbCuY0FbIaM1DfnKp0tecDRK5T3Fd+h5f60J64j4/Upuc7kQr4dPwZoOBwUeF3PTXx
rOczTAgEgoGefKICG4k83dh9BDVpVTRhQg0YGyRbcYaRPu2NHb2jd2/pJUf43ZPMXccZ5aPgteIx14jEYh
PNsnlx2irn+5Itj7b9xpbc1G1HZlljPNaaiuoVDaWvOBok8o7iu/REv8AWhPXE3j9Sm5xuRCvh0/Bmg4HA/wu
56b76HcWc5mmBAJBQM8+UQENxH530+lmvNLQDRQa5zaigNIn3bGjt7SB8bdiOrHUX5q7jjPLR8FiCP5N
UFRINGIx1Y65I4TJY7Sa5/uSLY+23caW3NdWjpQ3WmtRpa84GiVyjuK79ES/1oT1xH+31KbnGuIiFfDp+D
NBwOB/hdz0330NWAw3bOczTAgEgoGefIICG4k836fSWqiR8r4aJzZlsA0ifdsaO3tIJ5IGSuqCKI/XJ5i7jjPLR
R/4IQjhF3Izkgx147jMbmt1z/ckWx9t+40t+ajHAWUoueh6AGlrzgaJXKO4rv0RL/WhPXE39vnx7pNzjXHwiF
XDp+DNBwOB/hdz038aznM0wIBIJBnESiAhuI/N+lrisCKEpusNKXpbUadMebLDGNpqYmpC3w0ifdsaO3tJ
qdEfTE08uxNqk8xdx00MZSL/ADaUn/YJsH7BNgpG+7bU6yeWJc2OrEY6sRiKWMjMhuf7ki2Ptv3GlvzUW
FobrlXWrS15wNEnlG/EV36Il/rQnriP9u9j8xNzjXERCvh0/Bmg4HA/wu76a+NZzmaYEAkEgzz5RAQ3Efm/S
6RftLqsBaEyoXAQGkT7tjR19o9dQt2RPqk8xdx25Zv3VqFN0deMRjqx1Yikjf4ud7ki2Htv3GlvzUaJHK9Wltz
gaJPKO4rv0PL/AFoT1xHx77D5UQm5zuRCvh0/BnA4HBR4Xc9NiPew7iznM04IBAJBnnyCAhuI/N+XDurp
UefXlFNmiYeYTR+jayU4oll2JdV0bAOdd1t+qL0LW0gfQlEa3FN0tIbJlmYiE2Eyiwbkao/X9yHYA5DsBch2
AuQoKzy6mK0qZNA9vxGOvEYjEUydsOFX6NDtUVV/qe9CkGeenaU7i9toF1zln6oPQsna1ZbBHqvZaBdc5
d+p70LJ2uWWwQ9xUbbM809DRQeoQpzRjd2aovqk3OdyIVcOn4M4HA4H+F3PTfcw72znM0wIBAJBnnyi
AhuI/N+XD49SoslQMRjuwmwign/KM6guKc7HXiMRiGGP/M/8IT853IhXwyfgjgcDwoF3fTfxrOczTAgEAk
GefIICG4j837J0RdOSnlRINGIxGIx1YijVEZi6oSdGccRiMdxoNy3CH+EJ+c7kQr4dPwZwOB4UC7npv41nO
ZpwQCQSDPPkEBDcR+d86HxapQ5J+vEYjEYim1fRnKrEcDkOIxGOrHUnnyziZtsr/B0/OdyIV8On4M4HA8
KBdz018aznM0wIBIJE3EOlcXETunX+5o7QLmjtBucO0G5wYK4uGsfkfm/ZuyPpyMyWJU2OvHViCTMs02
Eq9qMhsGYjEQiMRiITfy1z5iD/AAd7Uq0RHaDc0doNzh2g3OHaDc0doFzRQVT1e9OabgzgcDwoF3PTXw
Md6znM0wIBAJBnnywEICEBgMBgEfm/S3Yvy80NXP7T1EP2nqISaVNQwnYtK5GpUU/USKqmzfr9/Opai
Y6VFRQit0hHpcf27PAlvs77VP3uQuJpR0p5WIxGIpFb0luqlP0d1xGIuVV6mjmvtydx25O47c3cI9J+oURH7V
1GLK16suNSO9eKtldv6J/aqoxQOko5vlYbl7LnHW0Yv2qqMWdvo8XArTuF68lrRVTpStTWcfpVP8x37U1E
P2pqIR0qaiwpdyMeaa3o/QJ+c4DAYDARgFcP+HT8GcDgcFHhd3038aznM0wIBIJBnnyCAhuI/N3IfQ6Rfu0
MB4aqKrhwoJ8pp+Iqhh3rye1U39hhrtZcAxkWx8dVFL8tVWyGJhGIxF9PT+7ore2+9pN+1QJPnTHW/qXrjR
WvSVqb85cUaMnup3F+rqn1e/6sNUf60D6E+mTc61x1K+HT8EcDgcD/AAu76a+NZ3maYEAkEgzz5BAQ3E
fm/Lh3WkX7tixFCsr5bF+sdS78nu3bAy2D2NFKp51DdvXj9qpvG1aElzuRVNsWNFPUNpWl3JdGw1mcRQz
zM+0niMQ0n9HcHVPBe0zw2J8RfL0+LU04jqV37KWAUlZGl3ST9eaQFKUe3UQ272k17VatFKqpTG3U9O
xTC0Obia8OQ0ZPdTfui/GUzb3wDU1nvbnQ+j4xUy3QtbTWNapy0dZx/rQPoT6ZNznXHwCvh0/BnA4HhR4
Xd9NfGs5zNMCASCQZ58ggIbiPzdcPotIv3bGjn7SDStl/6GGil673rye1U3jZ33UcUUFyJYTFMovaVLJVwsqd
MZSOIxEJsBTauC1pqxH0N3xF8Y/8gFjef4iglGB/caTXtXqtFU3VK4mrSdqX8RQGrRk91N/Sdjha4aNiEpZd
QS+Nfeu4+FBehPpk3Od1Xw6fgjgcDgo8Lu+mvjWc5mmBAJBIM8+TwgIbiPzfpdIv3bGjn7SDSvVly0gNFL1
3vXk9qpvGzvupD+taNuSfe71YLJelMRiMRQS6ExFdIIHIcRe/kAsfz7EU6rildYfzDXgMBhq0m4f9qtUYYwt
HWEa4oAaS1TfnLi6tGT3U39J/2uGjF7oiXxr713HwoL0L9Mn5zuq+HT8EcDQeFHhd300IfFs5zNMCASCQZ
50nhAQ3Efm6ofR6Rfu2LHXNYKats+aQFLs6G5NwFNx6kGirSUyZu3rye1U3jZz3Uh4PSCDg33oVynVsLN
pp09H4jEYij1OQ8LU8FiVeRFIrvbH/AJCLI8+wiCJpijmwyKhBv6TntSGlnNeYjRRqnKWvTsWwtLk4mvDi
Q3mKUQ0ZPdTfv0wxf7XC3lYTUJWFN1Ohq1rhH+a+9dx8KC9C/TJ+c7kQq4dPwRwOBwUeF3fTXxrOczT
eBAJBIM8+TwgIbiPzfpdIv3bGIx1WkohJXdXNzeQ0od68ntVN/ahn8ulaxhpZNEIVlpUGuKCeeJk5JM6k2n2u
VjZMRiMQkPyFSE/pKOv2/IW3r5CJZ4yDPnHSDBSao3rTP/fe0nPakaOKMpxuXUjGZTNQULUnVCsNKO
qINtGgumvxWjeNGT3U31CctWRcOhlFvqnDa6qWZX2oVIFKkxYoj4UF6F+mTc53IhXwyfgjgcDwo8Lu+m
vjWc5mnBAJBIM8+TwlENxH530ukX7tihrAONe00/aMlQtKdUmMRKSzZiTLH3H7QqT3rye1U39tZJM6g2
2tvDWhTiMRiMRjhGiXDprPVKD8gz3r/hjDWyqns3qA9DqA9Cj7cvplTzf23tJz2qGjN7raUtMfjK2FVVkpq0p
CiMcl2kCzl0/ZEaMnup3FcUE3XDaXZMSjdB1UdAaVMSZHwoL0L3+Hx0/OdyIV8Mm4I4HA8KPC7vpru8
Rjqw1Y71nOaJwQCQSDfPkEohuI/N+l0i/dsaOXtINKqkCiJhooKTIVlvXk9qpv7UZT0KsqyGiORGCDRRYyk
lM2vYaPi9puhuYxGOrEW5V7KrDEaR6HoBYsvzzVSCjIfN/Sc9qRoy+62kZTHWG22rRtpz85crSe9qxoxe6nc
Xbqrqdb4UCw9aK1hPHGv/5ryPhQXoX6XAJ+c7kQr4ZNwRwPB4UeF3fTW5iMO6jv2c5omBAJBIN8+QQE
NxH5uqH0ekZ7tjRy9pBpW+hRoo+ut68vtVN/aznupL/XVX7ThEYjEYjEU44fj3aSfbl0s00JWMWZ52MQmO
iSoaz+kt+9pOe1I0ZfdZYjLcElSMZlM1ANF2mvxdBaT3tYNGL3VEd/SvqfKQDRWp6dXVkPGvvXcfCgvQv
0yfnO5EK+GT8EaDgeFHhd302IfFs5zNOCASCQb58ggIbiPzfpdIv3bGjl7SDSxcCy6XGij663ry+1M3jZz3Ul/
qMA9oentp5cSDcRiMRiJJ9ienlvT2jS09HizfO8RiNoUSoipYd7Sc9qhoy+6w0paY/GVsgRGOa5iaC6fZdJ72rG
jF7q68N281T9bLkDRvp6LJbSHjX3ruPhQPoT5Me9T851x1K+GTcEaDgeFHhd3018aznM0wIBIJBvnyCUQ3
Efm/S6Rfu2LH3Pp+mbbPmkFS7OguRcBTcepBonU5/tb15fambxs57qS+GGuvmjoS8YjEYjaFtFWa36Wno4
W7qNLTbl2qM47VWcdqrOLMVQmqen97Sd9qhoy+6wr+3Tfchrp/Rvp6nHsaT3tWNGP3V37i1HNSVDBuQ
GOzggQltaCHjX/ruPhQPoT6ZPznXHwCrh0/BHA4HhR4Xd9Nd/Dfs5zRMCASCRNDFS86UZrO8/tucP25O
H7dHD9ujhTOlCbUNSI/OEPpNIz3bGOulKUW1q90ZSiaiaa3ry+1M3jZz3Uk8Ndct8VzHH+BiMRiMRbtx6I9
6Wno7d0WVWW372k77VDRl919zSf9rBox+6u5HXpW1J0VgGjYwfmLmCHjX/AK7j4UD6E+mqN7jTSH9u
jh+3Rw/bo4ftycP24OFsr5T3MeU/BHA4HhR4Xd9N/Gs5zNMCASCQZ58qcuIgmKEExQ6MUOjFDo5cAj836
W8Nk3+s6/8A1pqsfrTVYa9FyoVgp3ROLlnpWkG6imzfuKxn1LQkdGiq8bdWCqSm67h/ENZpcDSqkbYtLvi
MRiMQzrOgud+KEcLkUw9WOqBgn7MHcdmDuOy93HZe7ixraopM3evbR62uaE/WeqxZOyz9Q9ebl7qOXV
1Qv6z1YLJWXfqGrvdw1Xjs9U1fV3+tFViwtrlVu2oQ8as0eamd6pjo0VXhSjeY00t9MTDaeOjFDoxQ6MUIpi
hFMUFBMkhCfgjgcDwo8Lu+m/jWc5mmBAJBIN8+TwgIbiPzPs4Q37ntkZysRiMRiNoUYuivYbqptpBiMRi
NoNB+Q5lR2i/ixgMMPrk/OdyIVcOn4I4HA8KfC7vpvv479nOZpgQCQQDfPkEBDcR+b9lCHcPCCDk2rU8
UarEbQxGItU5ZqW4SSKum9oQmGIxBZmxPTqzp7L/gUdSfnW5EKuHT8GaDgeFPhd3018DDcw1Wc5omB
AJBAN8+QQENxF5v3dzGeCNxjEYjEYi3i+KSpHYjpLYolyjsRiMRtC2qrpFOf4FHUn5zuRCvhk/BHA4HhQ
Lu+mxhuYDH4FnOaJ/AgEgkG+fIICG4j837u4bR+SZoxGIxGIQKopFqI/pzdUZPRnzEYjEYi0h223fAw+0T8
53IhXwyfgjgcD/FQLu+m/jWc5on8CASCQb58nhAQ3Efm/YYb8Nw4qB5VUtcWd5xGIxGIto6/kWC5KTolU
4jEYjEWgVYKvkRh9Yn5zuRCvhk/BHA4HhSLu+mu+h3FnOaJwQCQSDfPk8ICG4j836+EO9u2z7ZAxGIxF
onSBK68DfCZJiNoYjEWsUZdSfRR7iPyiOc7kQr4ZNwRwOB4Ui7vpoR+LZzmaYEAgEg3z5BKIbiLzPr4d6/
NkHdpVEzJFGIxG0KccotTxXSb8zR+IxGIxFtYbVU/Jw+kjvkc53IhXwybgjgcDwpF3fTXxrOc0TAgEgkG+fK
ICG4i8z726rDFvdozDaGIhPhGjlcKioxySxb3DaGI2hQSmJFUf4IRznciFfDpuCOBwPCkXd9N/Gs5zRMCAS
CQb58nhAQ3EXm/e1oxwfWE6SJJuIjEbQs49ZLjc1D0CrdoYjEUjPGWoYfKjD6ojnOuIiFfDJuCNBwPCgXd
9N/Gs5zNMCAQCQb58ggIbiLzfrod/GGIuYzfiKjxEYjEUY6waahvM2wnhiNoYilTok1DLHGX/Ayec646lfDp
uCNBwPCgXd9N93huYasRjuWc5omBAIBIN8+QQENxF5v3122D8gzYjEYiE+zF8mjU9r9obQxFOzRg+Sf0
+VH6kjnO5EK+HTcEaDgeFHhd301vYdxDuLOc0TAgEAkGQxULdIammxfDSXpYfszSo/ZmlR+zNKho0hab
fHVF5v3yxNKsTVczRYH7EYjaFppfytLKioplO0MRTxkZHsuO1J8qP1Lm7EsE37M0qP2ZpUfszSo/ZmlR+y
9Kilrus1fK03BGg4HhQLu+mu+h3FnOaJgQCQSDPPnoFiUmwtzTwhbmnh2c08OzmngnoJjRKEXm/Dh8qHw
rv07KuZcRtDaFiFG1G5jX+KqrEbQYzcp2Im2ifso/BnSlrnDs5p4dnNPDs5p4dnNPCNuaeCalGtigm4I0HA8K
Rd3018aznNEwTgkEg3z5BAQ3EXm7sPqIfCVJpVaeoWyZlecRiLKL+jVRfVr/wBna/nEIjcpW1nQPbvlx+PH
4JHOtyIV8Mm4I0Hg8KBd3018aznNEwIBIJBvnyCAhuIvN+twGHd+O/fJl6O5bQ2hQbnBrqq4LZK70pH+20
NrAW9c5HSl/lx3Y/Rkc63IhXwybgjQcDwoF3fTXxrOc0TAgEgkG+fIICG4i83/AAC6zTB0pDaEY/wvq1O1zv
eko+OKAx9VmzfmFYT1MsTRtLpDFUsTTNXt9Xov8CI5zrjqV8Mm4I0HA8KBd7018aznM0wIBIJBvnyCA
huIvN+sh8RzIgqb3aMrcofapnXTY71M1WupFxtBe1NcJN8mP1BHOdyIV8Om4I0Hg8KBd70338d+znM04IB
IJBvnyCAhuIvN+sh8QyaWQu6FRSO1Udw2uRzQts1c+S49O/Jj9ORzndV8Om4I0HA8KBd3038HHds5zNP4
EAgEg3z5BAQ3EXm/4BpHXK6p09GOOun6YXVSsp/RSWqiTtEsmJda2EfKPKmljLHVaStzaGrFOfKpI+RH
5ce8I5zuRCvh03BGg4HhT4Xd9N72GrHvrOc0TggEAkG+fKJRDcReb9/c656W3TVWlUrKwfdVK02fVj5QV
AIaBZ9U0sJ4aQdnim0vXYio5qktz9+RzrciFfDJuCNBwPCjwu76b7mHe2b5omBAIBIN8+QQENxF5v1kPH4
C1YU3JK80jUaFK8PCl/cDY4matFCnpTlW49tkj00PCGLa66tERVmMfx4/UEc53IhXwybgjQeDwoF3fTfxrN
80TAgEgkG+fIICG4i83vahepadZ6cfi6kafmw+BX10G6gktfXRc6/Pw1Gf31aJqsuantyM8C4VkolVVVq0P5Y
wb/sHqry2V938Nc82xJSVVl1ci1Ec63IhXw6bgjQcDwo8Lu+mvjWc5mnBAIBIN8+SH8QgMBgMBgEXm6q
neJGK6TRWTa964bri/omkOV4UScVHcVdUaS1Poz5sO+qWr2+k0VdaQy97C1Yc4KBgKCsU51hJcWluptX6
tH6uZaPrGEYTQ13frguiaPMniaZq0V2OZvoj7C76mdFUfaQ9jtIex2jvY7R3sdo72DbhPRxfWdyHWdyHWZy
HWdyEalcowszyPURzrAYDAYCMAsh/wybgjQeDwo8Lu+m/jWb5mm8CAQCfCbiqwmj1u24jbiNuI24i280e
0NF5upypg9wuS6WmblgkpypqUCG7JiM1nrJtexH+IOlwWlqi5Xkji6V06upgbKdXvQOtcuRM9qfRnzYd49Pa
an0Fb6RkJQ7Oyp8W4CIpmlF1XOVvNH5JTaiEMBpW0f0dy1QjsxtJpE/iUzPUiF/ImMlkhW16mWjSK/uAuu
C8am5BO6LqIp6WlqX+RHdj8O4rIY9Vd2QNA7IGgdkLSOyFoHZC0DshaR2QtI7ImkJrYsycrs5ZA90C1JGa
0iI5Cz6rlejozxx24jbiNuI24jRmjjWybgjQcFAUC73pv41nOZpgQCASI8VWHq7ctt7iIvN1KKlQo3QK15CCD/
cllnLdlSdYqMWnHEhho1fUhbTZyWUNlCNTUWDSpTykqQpET9RcO8CKipamq1wq5ZgIwEhMxs9tbAGL
g1tKZlR6q5pImtqaqRgPph51plpqOY2oFx0u5oyWzi4OHw8d6O7H4dcVUpYKq7RWQdorIO0RkHaIyjtEZR2
iMo7Q2UdobKO0NlHaEyh5uG2waLfOqh6pnVcv0bHx3NGb1sm4I0HA8KBd7038THVZzmicEAgEiPFVh6u
3Lbe4iLzdVzlP4mrna47q6wPPnVGoGxQ6mtlqXNbBttCgTAyh2k1IrtL0Y2DtVNLBluu3OITKS1Za9bI2oWN
7IqFvh86HcK1hSBNcW+hrgDIxMnjARBZEyg20dmpaX3tI6iGt2Yp5Nibfs/ZtVcBwbGwhnQfJj8i8E8FVSdX
nAdXnAdXnAdXnAdXnAdXnAdXnAdX3AdX3AdXl4MY1pJdqvRuq5fo6PjuaM3rZNwRoOB4UC73poQ+L
ZzmiYEAkEiPFVhH/AKuxGIxGIttH/uIi83VdZJO4VM12ePNDZblpbJ05EiUrdeqSb6gCq1RzcY8PNSNjXaY
+Q2kfnQ33FxJakVzrmHVmviIwEYAsiZQbaG1ElKIt25tzk1ANVSVQuqxxVIpVINQGFxmkjJHW0U+tfVNt
NGEyedtbSGhH8mPwI9y90pBxr7EbQxGIxiMRiMRiMQ/llqGOhkqVFT2q5fo2Mf5xGIxGI0Zf5rZNwRoOB4
U+F3fTWrH4lnOaJgQCASDfPnodlUGwoBhHUBhHZ+wjs/YQRRDKkPRebqqBS0l1II9y+o/yLJaQsotl+dDd
W3LZ0D07PSZkbbi3LUVwpjARgJpQ1Myl8W2ws6XR5m48PaVgQXA0g1LlOuXHuSmMooCzDlXMlE2Ya
KPTv9o6fqQKdFJiOmk0SWaWLHo2U40Gs9NoGEn5cfk1u8xp65fbUoHbUoHbUoHbSoHbSoHbSoHbQoHb
QoHbQpHbQoDpdk90bbVejdUyYta49QGEdn7COz9hHUBhEaAYQRTDaywTcEaDgeFAu76a+NZzmiYEAg
Eg3z5BDdRebqu0pnR1F2iPQ7Q3odoj0O0R6HaI9DtEeh2iPQ7RXodor0O0V6E1w3qaFmeRbkPlQ1xm2YXQ
uxJkzQxDg/K3NBGUbIjAW+s+qq4UpRqCjUmt6fUlPI630h4zSurwqe1MZRGUWksue+KS5IFF/Qxhux7yPc
VwzTVDcvsWVDsWVDsXUjsWVDsXVDsXVDsXVDsXVDsXVDsYUiobZH06z2q9G6iOc7qvh03BGg4KA
oF3fTXcx72zfM04IBAJBvnyCAhuIvN1XSbT1z7G0jSOyVpHZI0jslaR2SNI7JGkdkjSOyRpHZG0jskaQbaVpl
Ksv/LDuQ+YadKQXdW5cr1JGURlEZRGURgLV2snqBUUVKQVqNOlTl17fopvneqhXVCbgIwEYC01lZ3Y
wsuUkv6LH5MW8iZX3ShMWsJTJCkRWojnWuIiFfDpuCNBwPCkXd9NCHxbOc0TggEAkG+fKIbqLzdUPp
ozQlg6XIbGswy86eE7HU6OoCNT5UKWnUVc3CU1YdNKIwEYDARlFtbe9dl6JGW3o9T6+pqcbrhXVW1if
GURlGyNjEWpsjGM8IbMP8LI51uRCvh03BGg4HhQLu+mvjWb5mm8CASCQb58nhDdReb9O4uRLSlrGvT
n4RgE9v3FW0pDzkKtjmUztNV1ilpVK+vimoV0ZRPKIyiMojKIyiy6s9NWWp9fk1ON1f18qrZfGURlEZAm
RmLlFsrJSt/0sfqSOc7kQr4ZNwRoOB4UeF3fTfxrOc0TeBAJBIN8+QSiG4i8z6XwD5XyRsLfHxS+mzSjwCa4
7mklpSVFVSSsbnktIXrDXJVsiaUTSiMg2RGUJ0k6w+l2RHamn6cus2v8lQ33LTnP9QrKlVxlEZBGUM7Cqq
FZbW2BFEEfSzfUkc51xEQr4ZNwRoOB4UeF3fTXxrOczTAgEgkG+fKICG4i8z6R5qhKyyVHWKh5mjAbG
1FNRritDTaouQuKGmWxHV1dTvEkZRGAwEZRGQTSDZBCSdWexs7daptrCq1NXOWAjKIyjZGXGaNG2
qcKoPpqk0VKI/po/Ukc51xEQr4ZNwRoOB4UeF3fTWrHXiMBgMNePd2c5mnBAJBIN8+UQENxH5nyId0u
XlNyd8rgxVLPjNGMm1MzUQqdZ22lUTYWYZKVJW1bTOc0ZRNIJpRNINnVGUTSYCMoZnaLIa4rz3VX
GQbInkGyGKnVNRuNF2qQ00X/AIiRzrXHUr4ZNwRoOB4UeF3fTW9j8CznM0/gQCQQDfPlEBDcR+b9DU
NTytQcHA9yMjAEJIqZ6emlTKCYTQKdngllS1HVah+njKIyCaUTSCaQRkGyNkTF/wARkGwIyDYEZBGQ
SlQmnt7SKWmWr6jH6ojnW5EK+HTcCaDgcFAu76b+NZzmiYEAkEA3z5BKIbiPzfn4/wAVBUuEJ/8AajNK
IyhIkUvUrIxlMxD9URLGncl5zopmlEZRGUTSiMgjKJixsCMgjKJpBsCaQbAmkGyJpBZWosS/p4/Vkc63IhX
w6bgjgcDwoF3fTXcx72znNEwIBIIBvnyxEIiERiMRiEfm/OcXIttJWvKhbCMBGAmlDUzGuyhtbimpLUVXy
pZVBk6g2MojKIyiMBGX+JpRGURkGyNgbAjINgRkEZBliJYamJS+qqHt4TSn0+Pwo/KI5ziMRiMRGIV8M
m4E4HA4KRd3018aznNE3gQCQQJ44KXnRhWu7z+py4fqYvH6mLx+pi8UvoxrafqZH5kPmuTjK3krFM602
MojATQDUwGuk6NGS0JakqfpMsZRPIIyiaURlEZRgJpBNL/OyNkRlEZRsDYGWIljLFN0WqqY9jYE1PI/8
TqZkmqRv/UxeP1MXj9S14/UxeP1NXC19klNtnpNwRwOB4Ui7vprv4b9m+aJgQCQSDfPkEBDcR+Z8xeulQ
lK1M6syMBGAjAMbFFdOoUlNqd7qCd0EZRgDJf4jKIyiMo2RsiMomkGwIyDYEZBsCMg2BEsUZb38nInT
yJSfp4/Wkc53IhXwybgjgcDwo8Lu+mvjWb5omBAJBIN8+QSiG4j835axfIikUGzKDZoCMBGAb2+ZepWux
LOWuVmLjYwGAjKJpBGURlEZBGUbIjKNjETSCMg2BsDYGwCUs6g2j6DlQS/UR+uJ5zuRCvh03BGg4H
hSLu+mvh4DDVZzmaYEAkEg3z5BKIbiPzvlLVsqMpQfFSbGAjAYAsqJs8zlI3pZo7UYwEYCMBgMBNIIy
CMgmk/nZGyIyiaURkGwNgZYYaSUPk7HTCVihD6jH6WPdEc51xEQr4dNwRoOB4UC73pr41nOaJgQCQS
DfPkEohuI/N+StWyoy1B8ygwYDARhqjARgMBPKIwGAjKJoCMo2BNIIyjYEZBGTERkEZBKVGeam6IzB
IXKVL9RH7BPznXERCvhk3BHA4HhQLvem93DXh31nOaJgQCQSDPPkEu6j835ClTBKUedMoM1xEYasB
GAjATSjZEZRgNkRlGyJpBGQbIjIMsbAiWKeaDVapmd1LzUdSPsGdIwVcdOs1QiMfq4/Up+c646lfDJ+CO
BwOCgXd9N/Gs5zRMCASCQZ58ggIbiPzfkOKnPOjuzQGGrAYDARgMBsjZEZRsjARlGyNkRkBCSdSY2
UWXJK/zSomIhQalBkZjp6dSzHvH00fr46k/OdyIV8On4I4HA4KBd70330BHfs3zRMCASCQZ50ggIbiPzfjzf1
Mh/txhhuYasBEYDAYCaUYDZGyIyjYGwIyDYGwG1hOcZ21pKbCxVrrA2TLEpMZ5qdZPxJG7iMfm4jH7
NPznciFXDp+COBwOCnwu76a7+O/ZzmiYEAkE+BnnyeEohuI/N+Q5J8k+MMd6OrAYCMBsjAYDZGyNkb
I2cQlQmLDW+lpSppYbMDTZSC3WpJlIjJtBE2GrjGphKbYdxD5cftU/OdyIVcOn4I4HA4KfC7vpruY97Zzma
YEAkEgzz5BKIbiPzNUPjHkwPkOJyTIw/nDXgIwGGrAYDAbIwGyMBGUbIQMM6oJ0siQsOL7IjC5ca4R2
A1sUy2KdNIlL7rEYiEfjYjH7ZPznciFXDp+COBwPCgXd9NdzHvbOczTAgEgkGefIICG4j835LsT/ALEYb0
YDDVgMBGUYDAbISoJ1k6FkkTRCh3JICx3OVDZEhMTZm5ggV8GH+Fp+c646lfDpuCOBwPCkXd9NCP
eYao79nOZpwQCQSDPPkEBDcR+d8bHWql2080N3ARgMNWAwGAjAQkxiiZNqBUshMFbqWngocTlA2R
shG3Tq5kaCRHL8OAxGIx1Y6sRiMdWOrH6rH4SfnWuOpVw6fgzQcDwpF3fTQjrwGHwbOczTAgEgkGed
KIRENxH53x5jISR2v5cFuIwGAw14asBgMBgMASlmURLlIbIKnSc4Zk21sjZEJcYoWcSywkl+7j9En5zriMQ
r4dPwRwOCgKPC7vpv41nOZpwQCQSJuIc6VuSc6dT7pjqfdMdT7qDqfdQMFK3JTvqPzd2HfRmhLD8iWJ3
WAnc9uQ1ZMbDpU8ZdUYbmAwGAwGAwGyM2aEmAwGyNkJ2yY+JCMsiH+PvZCxUR1PumOp91B1Pu
oOp90x1PukKCYqzbHNNwRoOCgKPC7vpv41nOZpwQCQSDPPl8IbqPzvhHn5YWqc/XhuYDD+RgMBgM
BgNkYDAYDAYDAbISoImxhD+P8gT851x1KuHT8EaDgeFHhd30338N+znM04IBIJBnnyCUQ3Efm/AjHC
E62EJjjYnGDAYb2A2RgMBhqwGAwGAwGAwBSaY6YlBIV/kMNSfnOuPgFXDp+CNBwPCjwu76b+NZz
maYEAkEgzz5BDdR+b3cd042Ekk0cY7uGrDWSVmmzIC4yqEcxGrAYDAYasAWVEyJLfCEJZYSw/yNPzr
ciFXDp+CNB4PCjwu76a+NZzmaYEAkEgzz5BAQ3Efm93HdWG5puvDVhvIJMTRhjBUnyp8NWAwEhcZ4l
IP5llhJ/kybnO5EKuHT8EcDgeFHhd3018aznM0wIBIJBnnyCUQ3Efm9/P8A0jDDdw30peWVqnlgZKamjJHA
SlxniWixEssJYf4PH50dSbnO5EK+GTcEcDgeFHhd3013mG5jvWc5mmBAIBIM8+QQENxH5vfzxwk8d3De
Sk5k+7sQEIYf5Um5zuq+GT8EcDgeFHhd301u4fBs5zNOCAQCQZ58gl3Ufm9+ZLtSxhhHDdw3IQxjJLsS/w
CYJuc646lfDJ+COBwPCjwu76bEfi2d5mmBAIBIM8+QSiG4j87v4/zA2TYnwGHcJicfh4/4+m5zrjqV8Mn4I4
HA8KPC7vpr41nOZpgQCQSDPPkEohuJPO+AsLx7kuSM8ZYYQ7jNlgJZoTCMYSwgbLGIjNCUZ0glnhPuT
TwkGdIM6QQjjqmnhIM6QZ0glnhNATTwlEpks2pzqFAyzJlJaxPqzZMdUTZZRnyDNkEDJZoiM8JRnSDOk
EJoTa82QZ0ggZLNERGdJuxMllEJoTQmnhKJZ4T65ptmHXxjEI4w1RnlljnSDOkEI7UPpk3OdyIV8On4M4H
A8KPC7vpvvodxZzmaYEAkEgziJPCAhuJPO+B4g5NsjAYbpZEZxJJsQ7m+DBBnr7Rudpeg3/cIJaBs0zflbiD
SOhjR6BoUOs6BcoZz7MXKOrBPq0mJYRnbKeWPYUI5kam2vt8NJiGJspW0OjRGjpLl0SNJmEIn6N0MKrv
DVM9LUUQSe7OFBpzEdECsXODLSkuMgYXGV4YxewiM9zpidkSk7YsITGS440mYYrpSdsdGiNHaTYo
MVT6YTkZ8XOmV7IXYCWELjiqvS2xDKK8rXpDywjcDR4hhb/SXhCLro0wwfg4rpGtvry4ayvHGKA+VFb
y5SuiXIg+RSSNISEI3ClJ2h0aYWdl2LafTJ+c7kQr4dPwRwOB4UeF3fTfcx72znM04IBIJBnESiAhuJPO+EY
RAwRSxES4wEsuMZUoLTwlEP47vSJZJllOWXefxFwtJFwgY7aN7N/tjSN9H6OfrC/rGmWUbYz3K1aSLhM
Y/6NPlXH9wrbe3w0mPN0b44VbtREf51aS/n6N3qrSTVlysWjc3zGVBDVf9yghoIWLdIONuxtRgNJmOK3Rn
jgj2ox1aTHHaM8cEW3EY46qo9M0p6i0l/T9gfccVV6X/ANEvytekN6/0ePb/AElua6NfPheH20t+ylVDWsCJM
ipkJbXUNF+jRpCe4WjVHBm24jHH6dPzndVcOm4M4HA8H+F3PTXxrO8zTAgEgkGefIICG4k874kxcJhkY
TS4wh3lUMktR07LNOhVXNqYur6wsqzwabejSN9H2krRJQz/AHXu8TWTZYFpPWVzq0jfWmjV5Vx/cK2/t
8NJfzbJVUgpKou2mmQ3OBLsgGkvxFkqqQUlUF666SVm86NiGctm1aSTpAx3Np7Yo3RsecYatJjjdGjg9Wk
xx1ja4a6QSdtVMBAuKc0IuA4/iKIpaGFS6S3p+wPuMKq9L+JUmkOwwkpK5bRWhmrSG9f2ZuKzUrR98aw
bqvcNGvnwvB7Z2g9zICtvWNF+jRpB+4Vj65aqRbO2imfqE3OdyIVcOn4I4HA8KPC7vpv41nOZpgQCQSJv5
Uud2qxROkLy1vAds1cDtmrgds1cCn7s1i5PyTzvpLxsH4CvUyeKtQhRStqIaRvo+jaKV1y41hb1zoabR9rOJKz
VpGetNHJKXLSlx/cK2/t8NJfzacpVfVquFl6mxolvOaaPGkx59OUqvq1U9MimnXOxC4pZb3VeN5/M3Edacm
/XOxzx+KuHDVpMcbo0cHq0mOOpqh3SsJOxWpxR6E1spMXb9taMRmL6v0lY409YH3HFV+l4fwW+aPbk
2tqNYa3KqdcpnmnxpDe4FP27eaqQVJR7jSBujXz4Xg9s7Qe5kBW3rGi/Ro0g/cGm6FdauJ7F6m+oe16hrTxv
NXA7Zq4HbNXA7Zq4HbLXAoGvqiqlzT8EcDgcFHhd3038THVZ3maYEAkFCfiJBAQ3Enm/SaSKdP0KzbT
F1uJhhq0jfR+jn6wvsXLNbexnuVqvkbEy5Oj2kMTUJcf3Ctv7fDSX83Rw9Wa9Jfz9G/1VpGMcxD7o4PkSXU
K1UqFM5Lp3Zesu+8r2VhdZmJ7kngZKNJfjdGjg9Wkxx2jRwWu+a0xHbi0v83K0kvTdgfcYVV6X/wBIry62
KlJrKhvRI0hvcDR59AaSvNdGvnwvB7Z2h9zICtvWNF+jRpB+4OjXyb6hNznciFXDpuDOBwPCjwu56b3cfg
2d5mnBAIBIM8+QQ3Unm/R1jWaShm65lwp7gOmjgxf7OrSN9H2lrVJQz/dO75daN9gkE6u4AuFddJQR7w6
GPTrbZjnpyhbje4Vt/b8aS/m2jrZHQr5+xDCKKuGhr2UaS/n6N/qu+bHB3oC3z5NTtaeAum7fhaAo1mlf6r7Jqa
FRNf4WoLeu/wCcogaS/G6NHB6tJfjrPXIb6CT/ALEsIo+sUtbtVQPhNNst0rqzV7HR3YzVVU6SfpywXuMKq
9Lw/kt00iW2Rs/3q9TTLcY0U4NIb3A0efb/AElebaNfPhchqOfaFYnk6n3hTpGNkG1wWmOi+nUE7VT40g/c
G0Fy2+g0H7EMIpGrktatH0ybnG5EKuHT8GcDgcD/AAu76b+NZ3macEAkEgzz5RAQ3Enm/R3ZoxXXDAz
6Oi4w9iZiKeZ9V2qLV1yw/rw+ht0c3Q0+j6NRUS1C7NrHKuaht/YwunHCIq2xzy+1VSLUaxUsLwW6X17P+
u78P13fhZ+3q+gpBeC3K+vTbR2vcqFfHRBK6Nn66vuyyFKSGa7FJOFa0/bKzbhSdVi4tlHKpqutbS6+jqXF4b
br69UWet+uoJPqvBbdfXyn9dn4frs/C09HqqIpmumM6pKQbNHFzNUMDAlplqu9Qyyu2m19onSjKtD2jmcW
WGjs/Ql/Xd+FB2PSUq4arrWmc63qm1NIKqIpe8FtnCvV1obZONBueqvrC/l3DsPqSCq29k5KWWarqWldK1
qr9eH4frw/C1lJKqKpb6ZNzjciFXDp+DOBwOCjwu76bEPi2d5mnBIJBIM4iQQENxJ5v+IYjH7tNzjciFfDp+D
NBwOCjwu56bEO4j3tnOZpwSCQSDPPkEBDcSeb/g+P+CpucbqrhyODNBwOCjwu56b+NZ3maYEggEifiJB
AQ3Enm95D/Gsd/H56bnG5EKuHT8GaDgcDxdz018azvM0wIBIJBnnyCUQ3Enm/SQhjE+/7InUMjsU/s9ZVo
koduo26TdXLlqrC4rXRECtI5vi4UpXjXWZOqo6nQ0m3r9JBCUbSd2marTtT68lU8zfsQxD9iGIUZdFurpeFa
mVGlhpEsUYfsQxBhvc0VE846q2uOgoIz9iGIfsQxBncy3pqBpspBT1pCsyCLNpENKyKVUWtTBcrlb0UNIpi
jBNpBMChRT1UN9VJddWXfaaOeKSq1JWjRqrWu0dBpKKua314rqJ9Jpllp69jRUz1qc78MrQ5NbhI7Nta12j
oNLSN22utHfV+w7Fj+xDEG2/LK6OH1CbnG5EK+HT8GcDgcFHhd3038azvM04JBAJE/ESCUQ3EnnfA/w
DXw5PMdOb2z9vdI18lyNHT1gHp0LZGdycFL85mWJfimqnnqenXsk2B5QutUhlR1tSln3ar2dzbjmRztxUBlU
UULo+3KZPFWrrW1rjQaLRw9VB/5CgTTLTo6Oz7CNFWRd6dq2HgNJXi6Ituvr+WeTLMt96EGkTVJxR9G
0I4V2rrO3jlQk+jzVJxbuKn9NSxwLX2Ff0SGnKjVUo7Ny4t0b9VzHGLpX+jc67SLVpJcg0bef3d9tbR+5YgK3
9ZUV6M0kXeSaOj/wC4WqPj+vD6GCw701v0fH6dNzjdV8On4M0HA8KBdz0330N3DXZ3macEggEifz5BA
Q3EnnDEY/RSeY6c3oJaU22wqmoDKpqDR09YC5vt4084jHZPXaPr4pUoy4kJJPMX8ytv7fXHs461dWFuacP
pKjxdH25ZeeaSXpjRw9VB/wCQ05zkzzNekatMMqvRpSGSNini7fehBpEeu9HYuWFE39Llmt5YX3HFTemv
9AjyaxnKNq6g/Q4eF8Wto2toWHdPx9f6tJLkGjb6gu97a2j9yxAVv6ypZYW30DVlRmVbUOj/AO4WqPjDw+
pTc43IhVw6fgzQaDwoF3PTe7j3MO4s7zNOCQQCfCfz5BAQ3Enna4fQyeY582rap+gWelajpmfR19Xi5vt408
4n8zUX5jhzK2/t9ruj7c20LlOuHpHek9HH1UH/AJC1qugq5tJYmM1u7sSXAc9WkV660c/RKni7fegxpD+u9Hf
0Lfv25sL7jipvTcP5Le77PTsipSmFFYvrY3ltLaL4OEUFubR0zGp6iphyiw1JjCOrSR5BbO4EtvnGsb6l1VTFo/
crVW/rK59Uxb7ZdCM6Fo/+4YgI+P7KEigrxl10/wD00dSXnG5EK+HT8GaDgeFHhdz038azvM04IBAJ8J/Pk
EohuJPO+kk8x15qerUPB10qXlo+1Ojp6vFzfbxq5xP5movzHDmVt/b7XedfM324tf7jaRvpPRx9VB+5C0poLV
kdG9shNQlqklAuOq+i+dZcbR+QTo6DU8Xb70INIf11o7+hb9+3NhfccVN6bxwKeNH1qWNWKljcqbcp3mn
RpJuMYS6OCKQkmuWuDPV9FPXWKkxpI8gtVQSev3KtrHIKXpS0fuXqrf1m5OampFt1qVlo23dgPcMQEf
H9cGwUVaBHRD39Ql5xuRCvhyODOBwOCjwu56b+NZ3macEAgEibiJBAQ3EnnfSSeY7c1sRTMzvV2kV6
P0dfV4uZ7etXOJvOW6RLkmPSHZ6STzF/M7ce39wbzrqQqy31TG1fSY0gXGCShrKIZF1x9I30po4+qg/chpz
nJnmap55S5Klc5XqoratX4WiVPF2/9BjSH9daOp8k1F37j/26sL7jCpvTf+inhiRV6wtxqyg/Q4vq4wX3EgmmM
hMXEoaP7z+QogaSXING71Bd321tJ7liArb1nYemPzNXaSXI9H/3D1R8fqkvONyIV8On4M4HA4KBd3038az
vM0wJBAJE0MVLtpSJ2d2hpcJh+3SYft2mH7dphTulEnqKoEnnfSSf3dObWgZymm3+kV6P0dfV4fmqR9ZVi
M5rWnXsezqep9hOqN2JKgnJFzqempytqXu48Uo1LVql+c7aMB1MURXLscxUfVFVrqwcLAUapbCdI70po4/
xVQf+QolEyQ3t5qOIoW8L6/ViL33DVMZ5M8CzpNI5zLBk+YZZGv1FRQGkTS85gpCt19EK6yuK5VzHR5
pgxQ8ipvTcv8lvd9Xp2RMLArqh1a2+RpbRULjB3frfNsWSiNJJujt6OTzkPQ0kuQaN3qC7vtraP3KEBW3rO0
9OlU7Q2klyOwHuFqj49u9Rinb1P7lUEfm492+vcKaSft2mH7dph+3aYft2mH7cphbq+RVzHZPwZwOBwUC7
vpv41neZpgQCASJvP6uNxs8KXbBClmsdVmsdVmsF023EGJPO+khHCJtj6ePOaWwlkbKppFFWSGlrbNVG
rtVVW5aaxM/XJswpWh22jSNVR0ogq1Gfo6tRh1IWlaaOVB4aiX1rQ2Vp1ArFVUehrRHStuGqjFoUp5Vabs
HpvDsHpwM1nmJhdYDSJ9c2gtm01lTHYNTYvJbhrotk0b/U4OJlUFPlhGV3Vtmj4yoj06YtISFaWRclhYamx
2DU4KepVvpVIFiSRej7BabwhDZhU1LIqvbqataz0k6Cq6LQVqmpS3bXRSl8ZiKhaWS0LHTrsMQ4WVYHR
e3oi2xBVlFoK1T01a5opFz1dg9ODsHpwIbKMDat+oLJkUOnVZrHVZrHVZrEaWax1XbB+HRt5afgzQcDgo
F3PTYj3sO4s7zROCQQCRNxEnhKIbiXzvl49xD5lU2zaaycaWpNFRreKro9DWiOlLctVFq/ro/KS843IhXw6f
gzQcDgoF3PTfxrO8zTggEAnwm4iQQENxN53eRjgGd/TP8AL/kePy0vONyIV8ORwZwOBwUC7npvvsO4s7
zNOCAQCRN58nhAQ3Evnd5U9w0LILO/wx91j/miXnG6r4cjgzgcDgoF3PTe9gMNeHeWd5mmBAIBIn8+T
wgIbiXzu6faoRU6XU1xFj8GWmFj6LO8i+fiLjXpLpVb261GKLv/ADzKYTbUNyWGMyq+VRFKu3aox27V
GLaPymp6LF569cqKP7dqjDbpCvCWWiK3SV00ivHc5go1pvbUCx3m/ia79y3aj6otBVS2saXF1akV0nR3btU
YQaQb4lhb656Sv4arn3eLo+ft2qQUVf4/pss0J4CH8xnvrUcJ+3aoxai6LxVtXiHjNfao4Tdu1RhgvVUDg/R/iP2
CXnG5EK+HT8GcDgcFAu56b+NZ3miYEAkFCbiJRAQ3EvndwsXEt5FR3YmPkIIVVA401amQiMJJESS2r4
e/Nnz3A+ZM35hroqa7BM5LVVtOmUnUdoXA1zt5uF+Y4xwVprG06Ykq9uKZ6rsp7aDST4mzlHoazfLr2hT
Uo12VfDWmvRdX24p/1EoMlKFf1VGsqq0efQwvz7dUG0EP9ZVrYluJZKSe5qeqOEYTBYslb0a1ZOvVMN
gWuRjrKnuqlUWSeZ3e34l/sd/e6lsGik6NsH7hiX+xn96ZsuwOlNobK0+3rY/RxqvKrbvUvONcdSvhyODNBw
OCgXc9N/Gs7zRMCQSCRP58nhAQ3Evnb3hCo7mpGqLs+K6gU03a9U4ztDImYktQVYjpompa+W1GLPck
+e8cnY+Zz+Ze33Ksl7a7knmOXEouAuH6+sn7aDST4nRy9U3ZPkItza33Hh4XV9uGD1Dfmp5mOlho8+hhfn2
6tT7j1J6a8CCeHqb01/ok+Teb3L0fPQYl/uf/AGvx7b2D9wxDxn/vRMf+jPpLguJrTX9KXHTPvepOc7kQq4dP
wZoNB4UC7npz41neZpgQCQUJ/PkEBDcS+fu1HWaKm5KkrlbUgpuiVtSTU3RCKnJXBxIa0lTXUNUxQNy
p8WU7aslKXbdrkZ2v57xydj5nP5l7fcmyXtruF+Y5cSi4C4fr2yntqNJPiaGrlRQbhWt2XGt2+wtJGuNRi6vtxT/q
K6dXRrGsa3pWNIKNHn0ML8+3VOvhlNPlTXudakabc0ufVNV/+6m9Nf6JPk3l9ytHv0GFKqRCnNm2hfj23s
H7hiHjP/dNct9QprM1y7VDW30dYUUof6zqKlVdMqKRuSezRQOJDom7pJznciFfDkcGaDgcFIu56c+NZ7ma
YEAkEibiJBAQ3Evn61CiRKRVVzzVU6dOe6K6UtiQlJhDAVhcIpgDk7KXg+jbeGPYbGhMzJ6kqBOwNlnf4
Y/nu/KGLmZnmXt9ybJe2u4X/dy4lHwFw/XtlPbQaSfE2soZPXjw36PjOjVIEJLWkF1PbmIs4wSv9d6Q381zo8
+hhfn26oxkLqWqkuju0FH0/TSKlUIqb01/ok+Teb3K0e/QYuC5fiaIpcnMqS/3t9YP3DEvjP8A3o1kRG0gnakq
Mz6RUmLWp63tzFsgzPyun1NJVkRVKbuUvONyIV8Mn4M0HA8KRdz04I/Fs7zROCASCRNxEggIbiXz9V
Z1QpYq3fKiV1Gopm26t5iy06kp9O+1IkpwipriK30MNLrKiMpq3iNgChTIkIqS68uzGKp9X2e5J8945Q1HSpl
kp0qiW8K0tfcWyftruSf3cuJR8BcP17ZT20GklxOjn6o13U9uf/dkaQ6v0ppC+udHr0ML8e3VqfceHhqqAqZQw
xljAtAqLWIrvKS1dxtHyGFBi/8AUH46k7JtU7lcG/Xt5YT3D8RL4mf2oiSPUzYj9PVduUz9BzallNL6VuqCjp
Ty99JznciFfDp+DNB4OCkXc9OCPxbO8zTAgEgkTcRKuIlEHBOIOCcfkE4/IJxBcRPFL5+qt2kx9uFTNAo6e
CtcS3kVNdSJgLKUva6mrVSJ4pk0iUqpblJGeD5USuo1FNWzVvEjPTiRiSszGlYEvzzC4GyXDoc+iH1HVrq3
NrIxq6lc6YYCqYYNyTzHKeHSkXAXDnhCvbKRxtoNJOaEFOjlNCNUa7q+3DNIWpe4y7MdIeaEK50eY40
ML8/xbq1E0I3Hh4a7nW+Ood3baxdmdvp6n1VTutK0/JS1O1CfOlp93qBbURzLUyynDXeunV+RtD0qYllrnN
Q8UFDxnMl25H5UVJ1hWYS/0+iqG4U9M1Qy1MifytTo0p3lJVttlDMKcq5ZS5lN1gjqYveTzQkdvyCcfkE4/I
JxFwTj8gnByoo4gjgzgcDgoF2/TYj8WzvNEwIBIJH/AOysS5Y1dlyDLkGVIMqQW2Ll7REvn6lEEJdyamuUl
Z4u74rf1FMWzUuoaWZMxJKgqtHTZNSXBW1AKdpFbUs1NUCjp7cx+Xjuqkha4jsvp0NLIkYU29FjQzDD
AGM6M4whPIlLClAQtCZuTo59WINKlUFysiKWYKW1MsnTpCkcgUJi1RZTQkIM3D05aovsvp2MWpiRsR
Aqj0zS5e3UMzEh2vwSEXcIkT3Gs57aD8EhH4JCPwSH6Ss6LKqhK4tqhkXU/c5c0hirBBUUuqq7cpn0OLcqp
5xpa6mAKOlPkGOu4/8ANGRKkxypBlSDKkGXINGSSEtbkcGaDgcFAu56b+NZ3maYEgkEiHF1h6u3Lbe4i
XztV0IxhWFOUatqSem6IR05K4OJDUlqW6ZqiZGgV1A4U5aslLCSSBcup4qlAxCl6nLqpP8ANx+mPIkVEJ7
asCU/U5UEyvC1tbE7Oh+oqGmElTJ3illDI6rEChqVMdyXFpmp+u2+oNTuyJn1JVVulLEKbq9ZTJlP1mjqIhk
fU1Qo9VxvRsfHc0ZfWxHBnA4HBQLuem/jWd5mnBIJBQ//AF1j6u3Lbe4ibztTq2Sut1YQlILqW6KdAHN2V
VAtp21h7hK2tCZnIE08C5Xe5zegD7cNzc5mOn1VRLKUpkulm3ex/wAsc2wl4RLEk9CkLbXEOad1ZVTIcx3
EcWSWn7ioHweMKrtsneAqRrKccbP/AMMmq43o2PjuaMvrYnhDgcDgo8Luem/jWd5mnBIJBIhxdYQ/6uwi
NmIwGAttD/uGl87VVNYH09XFSVssqOam6GW1IKco1HTcoc3tIzSqLgKnkKqVPUSPb6TNCj6EPqWLS0p
2RH9PiMdzEYjHXiMRjrxGOvHcxGOvHXD+de19YaVKeWtal1CLW9zQVg21BaYo8OrKqZT2GunCnwzX
ObnSZ6akz432f5JquL6NjD+cBgMBsxGjND/rYjgzQcDQpF3PTfxrO8zTAgEgkTcQdaimlqiFnaVELOUoOxyl
B2OUoEdqaabVifz9VftpzvXlO2yStU/8SyvFw2xnH5WoatkabYpEpj7UaGj2+oajU1O4UbbTbhJJAuX6e7rspY
6F7T6hgE11qhIOtZd2arFIj4VtcJ8b6x7UKgxYL0PrMqp97JqRmF9qocacUdp1RDtNqIWTfFj/AEmL7VS404pt
Xct0U1oKte4U5TU1z6i2SY4ki9dZOtP1f2nVEO02oha1zUPFBi9dZutP1hYipF9Ror51Cup1ks5Wzu/VsKiPnT
U92oVFlyx/2L61a40642KqRfUbf9U+0mcyHUtWCepU6tIUvIf7VpVweqcWU+ay1WuYIWiNmMY9U6ElzV
9jlKjscpQdjlKCNnKVHY7SobaDZaXnI4M0HA8KBdz02I/Fs7zNMCASCRNxEogIbifz9TqsIb7sLrnQUmwpd
8qkM9FNzJqrG4hTMJJVdUPFIW+Jp/6q+XtxbYqU6v7gW3bajZKZVTpagm/iaPhcL17aZhROtsryUgRSVUa
OrkYexjSR4mx1PoqiqDswp4M7Ejp5MNJHjE58yU+n3sqo2XSHfOjs0/8ARPw40g/XViaVbajR9mFPBtbU7M
iGkF670b+XaRvp+w3uGKp9Mf6Ux0idNXNUTVhU+jhyv6uqaL/LqqVrSZxWA0qU8uorWpVRdnv5ZNSPn
G5EK+HI4M0HA4KBdz038azvM04IBIKE3ESiAhuJ/P1P7aS73TQNaZqKChRIkIrK5MzjCmaTU1Kqp+mkt
NpPqr5e3FvlhTdXFe3VakdM0q3mONSzRxmj4XC9eWW9tdItfIa9aN0I9FGkjxOjydIRU35BOJZoTyjSR4waP
dQdMYbn1D1kref+ifhxpB+utHRQWQh/IJ9ekF670dFBZDfpEKCz2Cw3uGKp9Mf6V6au6u0kNHDlf1lS0km
qMhkqtRThwjDahStLyUsRqR853IhXw5HBnA7wOCgXc9NiPxbO8zTggEAkTcRIICG4n8/VBoTwcw9vqdgQ
VRWiqpzaOt2a8xSIym9P9XfL24RozXBW6044sUtkXpG2VhquF69Y7oPVOs//ABlRu1saUjSFIDSR4mRPM
pH4s0UDJl0MNJHjKKYesDXRtYKKOcbbMcalrhZ5qfhxpB+upEk6kTNZuwT5I0gvXUiWdSJ0k6eFhvcMV
T6Yh/Jdxqt631Ncak+p7Po4cr+pjuPrCnqJAldFdvXJGsKXpYa0fONyIV8ORwhoOB4UC7npzvsRiMd6zvM0w
IBIJE3ESCAhuJ/P1GvaUlzq6uiKagtXq6lc6OttK3x+LCIx+PfL24tl7h1U3lOdLsMdp3n/ALx8LhevLU0KzvNC
M1KNlPzatJDidHOOFT5k2vSR4zR1hjUlZMUaaqnRyYv5Wean4caQfrrRujGCHbm16QXrvRujGDdpHRjGn7
De4Yqn0xL/AFtDSXWmrtI/mmjhywY/Wqkxa1OrQr7bi0agw9h1I+c7kQr4cjgzQcDgp8LuenNeG7j31neZpwS
CQV4TcRKICG4m87VcNea2Vuzsymo3ClqLS0yV8jH418vbi3ywpuri4l2W5BTlOJp1FQTfzPHwuF68st7ba9J
DirFviNhqHtFYA0VCgf4DSQ4zR09S3StMprR7oSmuqNNLPMT8ONIL1zYapW9gR9ozAG9xIdkg0gvXejhy
7SM9P2G9wxVPpiX+toaXlpqjNI/mmjhyz686TOJt7TqmmW/Uj5xuRCvhyODNBwPCgXc9OCPxbO8zTggEg
rwm8+UQENxN5+qq2iV+uWzs5DGg+vu+2KXihOzp/CG1lQuBltLPdUV2qt6Eel1ZWnbVDTQWu/NNuD+o
7O38dnb+LDU+vYU4vzTTg/qrF0u5ML+JP4mVW6f5jCIYEC9tJuj5WHZ0/js7qAWrb1DVQIvbSTo+VlYen1
zAhvswrX5ks1SDqy1wKiJnU092cv8Alyf0vxTTi/uNh2BcwN/2aPnG5EK+HI4Q0HA8KBdz058azvM0wIBIK
E3ESCAhuJvP1QQEQWfY4DDcw3cBgMN/DcwGHc4a8PtEfOdcdSvhiOEOBwPCgXc9OfGs7zROCASCRH
iJBAQ3E3n/AFmP2GP2CPnO5EK+HI4M4HA8KBdz04I/Fs7zNMCASChNxEglENxP5/8Ak0PpkfOdcdSvhy
OEOBwPCjwu56c+NZ3maYEAkFCbz5CpowgVOIFTDKmGVMIlzYJvP/8AhiL+XnKmGVMMqYZUwiVO
FkkZUxHCHA4HhQLt+nPjWd5mnBIJBQ8FLpo8rnR1hozr4j9ZnAfrM4D9ZnAU/o9LmN/T+f8A5lH5Tw0zP
6b9ZnAfrM4D9ZnAfrM4D9Z3AW/tEpoF0I4Q4HA8KBdv058az3M04IBIK8I+fIICG4n8/vcflY6sdeP+DY/KR
851xEQr4cjhDgcDgoF2/TndY95Z7maYEAkFCPESCAhuJ/P/APhiPnG5EK+HI4Q0HA8KBdz058az3M0wIBI
KE3nyCAhuJ/P/APhiLnG5EK+HI4M0HA8KBdz0538d+zvM0wIBIKEeIlEBDcT+f9jj/jaLnGuIiFfDkcIaDgeFI
u36c76HcWd5mmBAJBQjxEggIbibz/iY/RYjHcj9hH6FFzjciFfDkcIcDgeFAu36c7mPeQFnuZpgQCQUI8RIIC
G4m8//AOGIucbkQr4cjhDgcDwo8Lt+nO5h3tneZpgQCQUJuIk8JRDcT+f/AIDj/haLnG5EK+HI4Q0HA4KPC
7fpz41nuZpgQCQUI8RIICG4n8//AALHcx3Me/x7qP1KPnGuIiFfDk8IaDgcFAu36c7mPcYbtneZpgQCQUI8R
IICG4m8/wD+GI+ca4+AV8ORwhoOBwUi7fpzdx3cO8s7zNMCASCvCPESCAhuJvP/APhiPnG5EK+HJ4Q0
HA8KBdv058az3M0wIBIKEeIkEohuJ/P+VcK5CehE/bs/ZFvLlp67K+FcC5iWg5G+8tSvB7CpUrWTu63d1rD
TU2kPN+CpVYucGD/DEfONyIV8MRwhoOB4UC7fpz41nuZpgQCQUI8RJMJYwEJoDEYjEJ/P+OabKQXSt
zZKwrV7ukSmrS5Dd+dvLISXKntqmOYrwtNdOaq8V6a1caNKqaspaTo6W4dar0ts7hyV4htfXrpUtZXqrZyo0
u6FXr6ao+inM14pELzYkILOXCdqvfboV46UzWVzK8loJqmuHWqFJRteJqtptwu+/VQ821u4rdny7zhAu6Paz
U9PyulYdMtraGqVlWU45nTJ22ydaONZyWor10qmqbmV46U5XN6a2cqOUMjsoW0BZOtHGsyrb3IeKirsO
Nduae8t6K6c6NnuBUyajKWsxWbjWBEQ83Gqg2tU93KjpVzufWTzTwPuTWNKm1XcE+NrmmvK4fkyWon
9Da5BcKtXVDaKvFtSNam69R1a5l3IqxuqO7FQKqWpKFw61nZ7R1KsqulYf2s/XjpVj3eiunOj1dzqvcKSYZr
hVqzpbeVl13pyM0JZXS775UrzRF4V09RXlq5fR7UruHWqBspqo1bja2zFYuFYN9dV45sdyllx3dgund+tFFGs
duVrk50neSr19INrJXnRLXWmuQ71VVrzX9YuDtS92ntBVIubcuWhU0lzawb0NWXIcWSiFNwa2aElva5krpj
tteBwcqnubWUaLpmzlXuFXNNma7c6vXAqu3Oa89VXDfqFri5N3zUaynZFpbJvY/CR84xGIxGIjEKo4pyOE
OBwOCgXb9Od/Dfs7zNMCASCh/8Apc7cV6qdOy64g7LbijstuKOy24op+3FeIX5P5/x74N7mvpeiluZQNj1z
WkqWv3GRovdCGMaBcZne9lYyOlF3VuDW7jWJN8jDJacpouuZ6as/b11pKqaM/N9b7pdY8q93t41tFaSUxZ
24yirpHXldsvzf5StPzcKv0iP9usj22vnFsZKHcaNt9o8yEfhK6nPIvhXBSY++975cbd0pOfNYKhmeqXBroa4Ds
qX6NkdlOmMe7WVe+1Stq6sNJHi2uFb9T9GzyqaSOa6q+uVU2zd3KfN0h9I7+TTIKbuVRo3xxRDB1jd+u5n
uL6qzINlyiqq6FWJiI2w+j9D/AKIuwfInt3aP+bTWBSfkKdbX12s09ONUq6ur3SFcYp6XlRTodHewPoaX+1uf
z35e6EKggddW4ptEIKpMrc+k9HPl9U/zTGjiUV0S6MZY3k0jl0vR7mJp0llqM9jbYQqaKJ4/MdpmkSwYwqB
+OupUidMWjI0i+TN06yvoWjQStd26/wDz8UaZQt7Vf/d35CDbsTEyzy3cuIbR5DkZXq2ndHbkaJsPUoHh5X
XXcNHbkNAtz84qGWvn+iKuJ/8AI6+5SGaj7HyoI1r8l3RqnBNG1txR2W3FHZbcUdltxR2XXEFA0bVVPOZ
HCGg0HhR4Xb9OdzDvbPczTAgEgoR4iQQENxP5/wAhmt6np6tHu1xKqtLqWz65pvwlcSIrU2x6mlQmjAXp
otyrQqsaJjV1Ft6OuqPKtPSLrS5FsaCc6arG9FEONZF3PpFfU1Hp2GvkjJZ+3SijSV5UT0FnbeOtHvtz6Bc6mr
K6tvo12gSEV8kR0FRKpro3qBVFu3i3lsXSeprtWwU1aebTFZ1rKoomdvtbTtKVzSaOh7XOiRysvRLjRhMJo
yi5dBulS1xeeiHGslDK0Ho6BsrRTjRhTVbWrKde1VrqnrV+WUA5T3fvLQ7lWBtI0FCkqKsvRTjRiYLaCqhu
rt6t1V9buFwaUqYx9cmOtrgRqW3agu1lo6YW0lS90aPqerntjpSZgt/Z+jnOiGykLWO6iuKutu8O1zawldri3FW
07Xa9jsu6uDRV8P7WgoJzpJ7vPQrnWSq79vV1ZFHIa8qlqs1RrhR6I4mRSUstzUdvnqhLWujtUnR3y7jy/UzX
dUNtoHhe+MlmaNcKOb66oJzfLk3JTp1dD6PrBFS8i8lHr6wbbR28moxDRVBubNc5exVzTDxTNuX+oarF3L
bnVmTOz107IriWydaiZDkVe1W2Wdo9fR7Xaq2i5ji3WxTUtTVnaOX0g00zQVZ0eYitfUNSViVQbnLeas7fV
BX1X3CtGpMdafOWHtHyEXONyIV8OTwhoOBwUC7fpz41nuZpgQCQUI8RIICG4n8/5eG7h3eHycO4abao
marg0W1RM1XdxD+BRltUVDLBRdtUVDLNV0qOqGrHyg6UhRdNfWouca46lfDE8IcDgeFIu36c+NZ7mac
EAkFCPnyCAhuJ/P8ApsRjqxGOIxGIxG1qxGO5jqx1Y6sRjq2hiMdWIx1Y68dWOrHViMRjrxGIx1YjEYjHX
iMdeIx+qRc43IhXwxHCGg4HBQLt+nO/wGAw3bPczTggEAoR4iUQENxP5/01eKzUFFU3GtKuSIpH6nrYM
R9ZVM22HqJdUEHFTXNQ1A11zUdB1Nfiol9OxWoa5aWu31ZKqsoWw1Rrn8m7NTuLTXt/aiX0/Oi250V3
XRQ0UKyyvFV2hou9BjVT1nTHyqHM7byVCGvn92oCt3xprq5Cyq1NXrKjq+3C+4tUHTWtYkdcVI1vBta03
SDrCuaSR25rGatqac3qpHq4VMPdQt1zbuXJOo0txUVxTCCmqzmq23trLhmpKZt44VBcWoxcKvnWm7lPVa
pmyjLP1g6vdcK6lcZL7XnuOe1LEz8tmsRTb3V9WnW7r93b60uzcpwRvzq7Vpb46o6hfqkpZ4Irml0NsarMrGl
abdatq9XaqoHk+4d119SyvTo8Vnb8+pKsnc7S2XeFT3R1P1a6Kbx3CqZxbrrXouJPT5FDVoqSWmaFlb14TQ
NUvk9yFF1pqeuRcW4iih6haHdO+t30yLnG5EK+HI4Q0HA4KPC7fpzdx+DZ7maYEgkFeEfPkEBDcT+f3Li8
pGiHXRpCaqm1YfPWDUUZ10aQ3uad1KC1eS2p255SO/xbkegNHz0lc4+Qi31ko/8AbzR2OgmQsr9VV0Hms
WlyZqy0k/MqeiqnT0jZdeQbb+1tPPT6TV7M6MlZ6SUcD3O1T0wMSitFNV2gsv7b3AcUr1V9r3dC60aK4Zn
epRRjaZSF3qlrCoaqry5VNvrE21l7AWZ9t7wV25tL1U9IVWgpWwZkpNDWgMnqG6Lp/wCRd6VBaa5V0D5
DLcWi9qErQeoYbR1AheaSFwGWao7yI1Tk/J7HS7Fxa8fJqavPPTihZRSP/wAcdHWeHQqwJmXXydjyidIm/
R8pNCWkPLJtzcGh6kRstqqgTp7X6O5U8zvb33xrysnt1r64tOVAxsRX/jjbqlKieqfoMg5LeG8q78XdEhiU1VT
9q2GSp7R06/P1NPNv8/tgvc9Ev1QVX/0Hbax1Jr2BsIcCFM/xnRzJZ0DJVaGojO9Rc43IhXw5PCmg4HBQLt
+nBD4tnuZpwQCQUI+fIICG4n8/ubkM6dU0oEZjitY7eI2JZWTOmYXihKKLqYpnaSmRtF0ahgvcLYt3QqX+
JVbTO/UzbCjFFDslxLZPFZvlM0jCmKPtdbdTRCddZ98pdeXY96Uu12LeKq/nW2qqpyRUPb2FH0vai3qqgS7
gW0WVbVl17eKq+MXWpqtyQmWjnSW7hQbsltnRFoCGJjt3bV4oZ9dEP5RtjaCpKVPt7Z5Q0PdZWhcDKk
U2aqWpA/UIpdbZUFTptKUpc61s1cKjbW1dUqerqfX25tvSNr6ikaa5o96opQ70H2k0CVZeonCZoo0mnqOtnb
U6j2xltC6UdVX/AKU22WHXVS0w3I3W3lpV1IVZWlmllVVnXdExqKjXqnzaWsdb+lHl6ktxZ02n3i5dquual
BZl+flVcWb/ADpC611X1Edc9i6g29pS11RkNNXMDvbV4ru0i56qVVZ+palSy0GpltTbSkT6KpxotMub7j3Ft
MsraqHuiZTrf0nRblStA2utXNRCtmtMubbjNtGJUFTPFGJH2ohbW0i2iql+MtSSL0aBYpoyokC0tyRd4i5xriIh
Xw5PCmg4HBQLt+nPjWe5mnBIJBQj58glENxP5/c3ZeoHqrTsnSHFwWyNiFQoNdV1ONP4NkFVvkKeYyS
DHBWkTwSJfrsRUlKIKuTN6ApqQVJSiGrkzcgKa0HdVmyGVJStq6BVUGn3alpJBVydCiLbUVTUK2VebD
+Ib+Pzbqs/Q3q1lS5CjvEXONyIV8MRwhwOBwUeF2/TYj8Wz3M04IBIK8I+fKJd1P5/cLVciBG5L53VxpVm
gxMV2XqBSK2jJ+UqHVcWo4vLxbNtgvqf/AMfra9avy1Lwm2ZqRqGFSs/doucbkQr4cnhDgcDgo8Lt+m+5h3
tnuZpwQCQUI8RIICG4n8/uLrvUUrZblm/LVJGOzLUrz+eeres0GimxW1Qwp9lc0cW9baZtgQy/wCXVFT341
8oupZqbd8cYd0i5xuRCvhiOFNBwOCjwu36c+NZ7macEgkEiPnyCAhuJ/P34/wKtefzr/blkiz0/cl5i1U7SDN+d
qHw1Hq/z1SzTTHmsbbBnaP8sx1XEIi2q6yYpWRzthUsFiDukXONyIV8ORwhwOBwPF2/Tnfw37PczTAkEg
rwjxEggIbifz9+4b3Bnp2mGf8APPskkC5LhvP5eo7VMkUTWLhP87S1VcmkpSg6EbYuVU/RxD/pCEsdeDxG
IxGIxGIx1XHrONAUtHSwjKLX3qSXEV4jEXUuy5W4qe2N3HS4tYDHVjqxGIxGOAx1YjEYjHVdyr3SiKe
aNIlwqmof/f0741yvbSwJet9FIlZ9PuzM7FPjb3KLnG5EK+HI4U0HA4KBdv0338N+z3M04JBAJEeIk8ICG4n
8/fuU9xdKgtMzZCGq3uWn2JsQTujihRlt6MwyBRdLy9calug49MqW0Ld/s/Gx72sn+WlaWlYFbqwW+rKeqr
T6PFer3aprb1JUdXKqwf6zoVxSu1ZWzYSnqueqzjc9yfrC0hXa0+xuj2+rahorSL9rrb3kLt+y6OLfFwuNUlyqiu
PXtormO7dXNN1qsmvdLdp4fa7vJVjozXd0l6qc6aWX2uSuotmWVTWVCE3Uf3lyo9ZdaorhON3a5eKBIW1
nWtpnrSOq5zp1XU1S1Vbh2vhd5YxoKUZLkEvz7Xi5n0gqdqeorx3BcqzcUOkQovE7VTcrSGrJ3YK8vBdFR
CraJUmLqM+dj3U80aauTdSm8g62lTfi3LuUPON1XwxHCGg4HBQLt+m93AYDDfh3FnuZpwQCQV4f/pc69
uEndO0W5Q7RrljtGuWO0a5Yp+vbgrH1P5+9UjtBjZEiU12Xt6KVtQ3Xe4qHG0zNmKxcJznnTtiImlmBetmX
rKPbPxNNfR6T9UxTtbNa2tFNK2HqmLeTZS3iK475ozk5FeaUnrm/7HO62uTXVTI7KJ205Doz03bZC9Wm0
YoYUBpFe11srnMtJ0jY0mZ0vDRzsVaq7VEuJ1f38r5KcsuW40vGjrmaQSmVFeK/1ftlfqr/ADjJVbCaVRZDJ
XlVJLbWqohzV2sqq/qiJFeXhr8u673pLIJWuFbIqdRxvmkck69FpLNKt3uBTsKt0gbMVmfbisL4QmjdpxoqNB
3C0m/cp+oKanbcTXHS23tpSFTlVlTn09ymmK+n2s8uqKZfWU2n3Sgql6wM/cOypWhTRuNcsdo1yx2jXLHa
NcsdotyhQVVVc+OZHCnA4HBR4Xb9N/Gs9zNOCASCRHiJYCEBCAwGAwCfz967L1A9Vahl6S4uC2RtQ
qFBroupto/BMilRIkT0Gnmfnm47p+Npemmz8y/fSPNGNFRqJJcuCe3rCkVMtHNNNntFItbAqeaMaKiU5UuU
ZaCmTnFxY0Tu3JqSa0TSzsKKnkzqzpH1H2XU2GenUFOk1JRDTVxdO0g2UkQXRTOU7rKIZ3FzeaMaKiV
3Os8jc6Tt1RkzZbNDZ6mm5wdKEZX1a8Ui1v8AA2k2tQ0U1bZjpE56pRsqSYq2dOkGuTUmeUjNa6n6fcZqS
a53p3olnqBWpolnWujhSTW7uTxRTRUKt3pluf096rerKvaKMpiSjaY+nPIkUk29NmaHO49NfmGilqhnpt3TK
JFaffRc4wGAwEYfxgFXDkcIaDgcFAu16b+NZ7maYEAkEiPESeEBDcT+furVcqBG5r53VxpVmgxMd2HqB
aK2jL+VqAV64mua9tbympDdtwzni0bbGdw+nx+CtVyN6Im9NOKEuGEft61hNT9UQjiLh01+Dd7V1NtS76
HnGuIiFfDEcIaDgcFIu36c+NZ7maYEAkEiPnyCAhuJ/P3brvUUjZblm/K1HGOEKlefz71b1mg0U47OZbM22
+bjVqiaMJZXty/MO9um78fS30Vcuru0Mqy5FXUa7VDXlUGXHaLj1c5OqS4tdLKoPuhU7o/UZctW8EMtzq7
qClqGqmStaTcK3Uo7s03eeeq7qu6uZA0pLp1wsop7vHOTRSO5dRU1Vtd15UDdcFtunUammny7sqK0bdXjp
G4TLWypxulTlwlruoJvHMjs8vuy4prJXQeGO1ZFJupj9Sr5X9UqLh25rt8e61pq51c1iiJvl/2mWXWqyjiq1r6oE
lwahr2q6NodxupV1HyVa+Vd+ftpcByqF+s5dw24Ztv7pT11XVnbyH18609dsypbt28rRXVrxcmtldHK4+P01W
M8H1gt08/l6ZqJjLqJp/3zSupx9LqJp3kXONyIV8OTwpoPBwUC7fpz41nuZpwSCQSI+fIICG4n8/ciKtefzj/blk
mZ6fuQ8xaqdpBni+VB4Ctzp6kfyCZU5Nbu34emWxF+ScSy5SS/otIxwUoKXqPqwQ63Jiydt1hfx8tx6bjjpFJq
vJs/dGjVE1Y1Pb+8rLTdpLINZzPa2+EF6i71OUgmoW99Tem2qNK9Q6tZ1iq2zIhot0qw+7bUbfCzVVtj7W1
M0cqPuTXtWoaMv6xXgYUF3bdVm3uDpbCkz6ypZyjCbRQjTSh1ttbj29pKMP2Do+P/APQ1nbwM1B02ZSS
txsBci6LbdCjT4bGklpJQxtfc66rdculK+XNzhdjR5MQGXFpmjHVZR9j6bhR90KVo9xW0JbWj4ULeNKvpRP
VrEtWqqXj/AG+nZ5oUzcQXTprMkoCqOr7rvIecbkQr4YjhDgcDgoF2/TnxrPczTgkEgkR4iQQENxP5+5cN8g
z07TDP+efC5IFyXDeYPFR2qZIo2uoHmVhaLcMcUyAXeccZ7WNfTKg+jMLlNlggIhExGSbMURIQIFSwM
NILPDym22GzNNGMtthlS5kSpYmRhiPx6cTyQMlKTFEGW+t0TQrRUtCKS6qtdRjk1u5iUo6b8enBlvypriyl
SyF9HLyolSxLlhCSWBcspkhUsp1jKVUMNI7MISFpSiJsuXNvwwrakt6nRFEymJSjpikxZESyZSpYEyymFky
FS5UuZMhImm6MXs/UXQbpugNq6VzbzyJVRFUU/PTTtbipPzDVuoeca46lfDEcIaDgcFHhdv058az3M04JB
AKEeIkEBDcT+fuXKe4ub/admyEVVvcrAxtiCd1cUSMtvSVBNPW9VSSQLkwxFXuUXapLWtXQ2D569T0
JAy3pqGom1wuu/M9Mu9y29poKiX9RVFMfO8d2uKljR9J086/nGGia6jV7prx+ncEUrmgtiumKJFe031gZmV
1nYXdAtLckW4h5xuRCvhyeENBwOCgXb9OfGs9zJMCQSChHiJBAQ3E/n66ld4MbIkSGuy9vRytyG6z3FQ
42mZs1VVb/AC06y27Y4tTIKmc/wzCWVE6duRwbkHzqhu5JJVdIV463DUWlu6VSlA0xUCa5dOsbRI6XGu
dUDo21U6OdQ0hXjxXLxUtfUFcV0Vm0u617VNCOd1nRXbq+F5l1NvNzbtOVD11fG7h1Ittxq+ckrrT1cu7Bc
Khq9NX1ZTL6+V090grqmq3ylrtFI6qutXpjXbKu7hulAVLTd08aqFSszo7G2vqJ/qNlbaxqyoqOmuCucbFuVT
VMxs9X1k9OdzrW185LKyab0PrtTVSJqubGdhrZ8Y7n2/r41xqOhaxdqkVPD7VtO0pcmvlzbaM92qCl7jLFpLc
jar6lLV1Tuzo/WLpW+JTTTFl3JU5QeX6rKbpWe4rmhrx6rl3W3ESXsd3ylqlJqxEgoqq3sq6bbdl9TpKBuAlr1r
+jqL/pq4Wq5lM/i3G1tSxTq9xDzjciFfDkcIaDgcFIu36cGO5h8Gz3M03iSCAUI8RIICG4n8/Xdl6geqtQydJcV6
2RtQqFBrqvpto/BsiqSFd1zqu45QkQW7QdPqz57rZnodc0vRLnQktrrrRoahqkvIpeaOcLJTtVqFD4rraoblIzVFz
KjZ5KHuhQq1I7NlurqHMNrquppxpqyVR22PpixlS0t1lu6+2ec2C392qfNQVDQzu1vNZ0tbFtrGurJsHVyo7To
zk1akr0FP15GmVvZPWNDuNfOrHaCdVXFI3Nmqmu5P72QZlBttaWUoaMZKyf16+h7nU4c2U7cNnmpi61q
lKJ4faSoR7bGCtXqes3dqmJebtUba5trCrqTpRaiYFZ7SVb+uFCx+oWukJpl31CYtYmhYYjMcqdemew9BbZ
NDsrK6KmpcoaZLf3GZJzrFW0YD5bUMVvHWnKMrVz6xVVbQwl0vT2ZPi1DbK2aa3jX9HX7P8AmKZol
4/NU4HhpKfG1aiOaF9G1HCpGbWi5xuRCvhyeFNBwOCgXb9OfGs9zROCQQCRHiJRAQ3E/n6qyq9ayrnEp
c6LqBdV6Il9ql4qFvbSlbWvcq4e5iKHc3NtUiva1Npc1/qI6o11tnRQmfvoduI2o6tqIxEI4B0TTL222FKqKFoiEc
BjgMR4aozRiMcRiMcRtRGMcdVPUM3007iMcRCaMBj/ABjgIRwHiIxxG1HHaiMcRjiNuIxiMf41Y4ascRtx
F1KJd67Ib0JbWgjHEbURtRj9NUqlShZaerVTTMlC1b1pQqs3otSVCY/rKdqg+mFVHVH1mZtSLnG5EK+HJ
4U0HA4KBdv058az3M04JBIJEeIkEBDcT+fqxwG1EYjaiNqIxiMcdUxcs46OWJSpZI/5v0csSlyyasgsdHLEskJ
IakPONyIV8OTwpoOBwUi7fpz41nuZpwSCQUP/ANEggIbifz//AIYh5vuRCvhyeFMBwOCgXb9OCHcQ72z3
M04JBIJH/wCiTwgIbifz/wD4Yi5xrjqV8OTwpoOBwUC7fpzuYd7Z7maYEAkFeEeIk8ICG4n8/cwGAwGAw
GG7huYb2G/gMNWG9huYasN7AYDAYDAYDAYDAYDAYDAYDAYDAYRGERhEYDAYDAYDAYDA
YDAYDAYDAYDAYDAYDAYDAYDAYDAYDAYDAYDAYDAYDAYDAYDAYDDucN7AYbmAwGA
wGGtFzjciFfDE8KaDgcFAu36c7mHe2e5mmBAJBQjxEggIa7gXymZapNplG4GdTW4dTW4dTW4dTW4Vxd
9HR9XfsGlH7BpR+waUWyNQXDpLqa3Dqa3Dqa3Dqa3Dqa3Dqa3Dqa3Dqa3Dqa3Cq2hvpqmLaTILg0l1Nb
h1Nbh1Nbh1Nbh1Nbh1Nbh1Nbh1Nbh1Nbh1Nbh1NbhcaVBQVIUa2N9V0p1Nbh1Nbh1Nbh1Nbh1Nbh1Nbh
1Nbh1Nbh1Nbh1Nbh1NbheKq0NqoJKUblSTqa3Dqa3Dqa3Dqa3Dqa3Dqa3Dqa3Dqa3Dqa3Dqa3Dqa3Co31C
w3Q6mtw6mtw6mtw6mtw6mtw6mtw6mtw6mtw6mtw6mtwuvcFFbSpf2DSj9g0o/YNKLR1uiue79TW4dTW4
dTW4dTW4dTW4dTW4dTW4dTW4dTW4dTW4UO/Iawrjqa3Dqa3Dqa3Dqa3Dqa3Dqa3Dqa3Dqa3Dqa3Dqa
3Dqa3B+YG9lY7QVAhuk39TW4dTW4dTW4dTW4dTW4dTW4dTW4dTW4dTW4dTW4dTW4V+mQUTR9
CJUFaUh1Nbh1Nbh1Nbh1Nbh1Nbh1Nbh1Nbh1Nbh1Nbh1Nbh1NbhddegtpSzNTje7M3U1uHU1uHU1uHU1
uHU1uHU1uHU1uHU1uHU1uF1l6C2tNfsGlH7BpR+waUW7uqjruseprcOprcOprcLgOvZdR1q7qJLlNOuIV8
OTwpoOBwUC7fpz4OO7Z7maYEAkEiPESCUQ1XgvCfKus/Z8i3CDcj4Xr92NejX7UdzdP2z0b/AGn7vSI9pb
Qe1fd6Xv8AVp5T3dxP/JmHh3OlN7ja9E/1b3MBZT3r7uufRGiTyDu78e0djfaXu9Kf2xo70f3OlL7ca9Hz3d1z
SwMkuha5bax5tXdRJctp1RCvhyeFNBwOCkXa9Od9HuLPczTAkEgrwjxEglEBeC8B8q6z9nyLcoN2Phev3Y1
6NXtR3N0/bPRv9p+70iPaWz/tZ3el7/Vp5T3dxP8AyZh4dzpTe42vRP8AVvcwFlPevu659EaJPIO7vx7R2N9pe
70p/bGjvR/c6Uvtxr0fPd3cnkgZJdG1yy1bzau6iS5bSIhXw5PCmg4HBQLt+nPjWe5mn8SASChHiZBAXfvAf
Kus/Z8i3CDej4Xr92NejV7UdzdP2z0b/afu9Ij2ls/7V93pe/1aeU93cT/yZh4dzpTe42vRP9W9zAWU96+7rn0Rok
8g7u/HtHY32l7vSn9saO9H9zpS+3GvR893d2eSBkt0bXLLVvNrLqJLlNAV8OTwhoOBwUi7fpz41nuZJwSC
QV4R4iUXeu+okXWetARblDvx8L1+7GvRq9qO5un7Z6N/tP3ekR7S2g9q+70vf6tPKe7uJ/5Mw8O50pvcbXo
n+re5gLKe9fd1z6I0SeQd3fj2jsb7S93pT+2NHej+50pfbjXo+e7u9PJAyS6Nrllq3m1t00lymlXw5XCGg4HhSLt
+nO/jv2e5mnBIJiCoj/8ARdq7qiVbZ+0JFukGvEY68RHwvV7sa9Gv2pxGIx3sRdKP/bTRw9qBiMdzHViMRi
NIf2mtB7WYjHdxGIx16Xf9WnlOrEY6sdeIx1XD/wDJiHhju47mlL7ja9FD1biMRjqxGOvEQFlfenHXjqx146s
RXMf+iNErkGOrEY6sd3EX39pLG+0uIx1YjEY68Rjq0pfbGj/SGIxGOrEYjHXpSe3OvR993RiMRjuTywMku
ha9Zax5txdNLchgJ4Q2IOiDgoiLtenPjWg5mniCYgmIKmCkyYuW29BI7cmQqI4dYzh1jOHWM4dYzh1jOH
WM4dYzh1jOEaiOFTWfaarf/wBfmIfr+xD9f2IUUhLoNh6xnDrGcOsZw6xnDrGcOsZw6xmjrGcOsZwflXWJ
kotGXQjB1jOHWM4dYzh1jNHWM4dYzh1jOHWM4dYzh1jOHWM4Vgnkren6dO6sMPWM4dYzh1jOHW
M4dYzh1jOHWM4dZDh1jOHWM4dYzhcOjkdzYJ30xMn6xnDrGcOsZw6yHDrGcOsZw6xnDrGcOsZw6yH
DrGcHemkz3W/WI6A6xnDrGcOsZw6xnDrGcOsZw6xnDrGcOsZwru3TfcN5/X9iH6/sQ/X9iFAUGhtu4dYzh
1jOHWM4dYzh1jOHWM4dYzh1jOHWM4dYzhTNNJqUqbrGcOsZw6xnDrGcOsZw6xnDrGcOsZw6xnDrGc
OshwdXKZ3a7fUwmtqk6xnDrGcOsZw6xnDrGcOsZw6xnDrGcOsZw6xnDrGcKrllrGn6WwpGn+shw6xnDrG
cOsZw6xnDrGcOsZw6xnDrGcOsZw6yHCvGgm4jG3Os7W39Yzh1jOHWM4dZDh1jOHWM4dYzh1jOHWM
4V2zk3DZv1/Yh+vzEP1/YhSFqWuiqh6xnDrGcOsZw6xnDrIcOsZw6xnDrGcJ38wyWnbZoKVq6T/YTmTA6I
OiFERdn0538N+0UcHIiYETfwVMC5xJOJJhCYbY2htjbG2NobY2xtjaG0NsbY2xtjaG0NsbQ2xtDaG2NobY2
htjbG0NsbQ2htDbG2NobY2xtjaG2NsbY2htjbG2NsbY2xtDaG2NsbQ2htjaG0NobQ2htDbG0NobQ2htDaG0N
obQ2htDaG0NobY2htDaG2NobQ2htDaG0NobQ2htDaG0NobQ2htDaG0NsbY2xtjaG2NsbY2htjaG0NsbY2xt
DaG0NsbY2xtDbG2NsbY2xtjbG0NsbQ2xtDbG2NobY2htDaG2NsbY2xtDbG2NsRmE04nnBk4NmB0wPmF1
4/wDTvxrTR/5kRMCJwVOCzAWYJDBA0ZozRmDMGYM0ZgzBmjNGaM0ZozRmjNGaM0ZozRmjOGaM
0ZozRmjNGaM0ZozRmjNGaM0ZozRmjNGaM0ZozRmjNGaM0ZozRmjNGaM0ZozRmjNGaM0ZozRmjNGc
M0ZozRmjNGaM0ZozRmjNGaM0ZozRmjNGaM0ZozRmjNGaM0ZozhnDNGaM0ZozRmjNGaM4ZozRmjN
GaM0ZozRmjNGaM0ZozRmjNGaM0ZozRmjNGaM0ZozRmjNGaM0ZozRmjNGaM0ZozRmjNGYMwZozR
mjNGaM0RNExonMBhgNnB04PmF1I40+Id9hv2qjg4kTgqcFGgswSGiU0QOGaM0ZozRmjNGaM0ZozRmjO
GaM0ZozhnDNGaM0ZozRnDOGaM0ZozRmjNGaM0ZozRmjNGcM4ZozRmjNGaM0ZozRnDOGcM0Zozhn
DOGaM0ZwzhmjNGcM4ZwzhnDOGcM4ZwzhnDOGcM4ZwzhnDOGaM4ZwzhnDOGcM4ZwzhnDOGcM0
ZwzRnDNGaM0ZwzRmjOGcM4ZwzhmjNGaM4ZwzRmjNGcM0ZwzhnDOGcM0ZozRmjOGcM0ZwzhnDO
GaM4ZozhmjNGaM0ZozRmjNGaM0ZozRmjOEThMaJzROaDTAaYD5xc+OLBu4bmPe2vjsuBJgKMBZoLO
EpolOEDhnDOGcM4ZwzhnDOGcM4ZwzhnDOGcM4ZwzhnDOGcM4ZwzhnDOGcM4ZwzhnDOGcM4Zwz
hnDOGcM4ZwzhnDOGcM4ZwzhnDOGcM4ZwzhnDOGcM4ZwzhnDOGcM4ZwzhnDOGcM4ZwzhnDOGc
M4ZwzhnDOGcM4ZwzhnDOGcM4ZwzhnDOGcM4ZwzhnDOGcM4ZwzhnDOGcM4ZwzhnDOGcM4Zwzhn
DOGcM4ZwzhnDOGcM4ZwzhnDOGcM4ZwzhnDOGcM4ZwzhnDOGcM4ZwzhnDOGcM4ZwzhE4ROExon
OBhoNMBxguVNiw9/DftrNguJNBRoLOEhwkPEqgQUDPGeM8Z4zxnjpA6QM8Z4zxnjPGeM8Z4zxnjPGeM
8Z4zxnjPGeM8Z4zxnjPGeM8Z4zxnjPGeM8Z4zxnjPGeM8Z4zx0gZ4zxnjPGeM8Z4zxnjpAzxnjPGeM8Z4zxnj
PGeM8Z4zxnjPGeM8Z4zx0gZ46QM8Z4zx0gdIGeM8Z4zxnjPGeM8Z4zx0gZ46QM8Z4zxnjPGeM8Z4zxnjP
GeM8Z4zxnjPGeM8Z4zxnjPGeM8Z4zx0gZ4zxnjPHSBnjPGeM8Z4zxnjPGeM8Z4zxnjPGeM8Z4zxniKgRUC
ZQJzhOcDTQaYLiz7TJ38N9sdz2ieFduMBC4LnAQuK6QELku0BC5jsO093Hag7jtRdx2ovA7UXgdqLwO1F
4Hai8DtReB2ovA7UXgdqLwO1F4Hai8DtReB2ovA7UXgdqLwO1F4Hai8DtReB2ovA7UXgdqLwO1F4Hai8
DtReB2ovA7UXgdqLuO1F4Hai8DtReB2ovA7UXgdqDwO1F4Hai8DtReB2ovA7UXgdqLwO1F4Hai8DtReB
2ovA7UXgdqLwO1F4Hai8DtReB2ou47UXgdqLwO1F4Hai8DtReB2ovA7UXgdqLwO1F3Hai8DtQdx2ovA7
UXgdqLwO1F4Hai8DtReB2ovA7UXgdqLwO1F4Hai8DtReB2ovA7UXgdqLwO1F4Hai8DtReB2ovA7UXgdq
DwO1F4Hai8DtReB2ovA7UXgdqLwO1F4Hai8DtReB2ovA7UXcdqLwO1F4Hai8DtReB2ovA7UXgdqLwO1
F4Hai8DtReB2ovA7UXgdqLwO1F4Hai8DtReB2ovA7UXgdqLwO1F4Hai8DtReB2ovA7UXgdqLwO1F4Hai8
DtReB2ovA7UXgdqLwO1F4Hai8DtReB2ovA7UXgdqLwO1F4Hai8DtReB2ovA7UXgdqLwO1F4Hai8DtReB
2ovA7UXgdqLwO1F4Hai8DtReB2ovA7UXgdqLwO1F3Hag8DtQdx2oO47TXcdpTtERuM6xEbhOcRGvHGI
cqlVuqf50e4h9hH4EO4h8eH2Ee4j82PwIf4BD48BH6ePzof5vH58e4j/jsfuI/Pj9Njvx+BhuY99h3eGvEY/Bx7v
DuMNcO+xGO9jqh3mO7iMe6w7/AB3sdzDXh82H+Tw+oh9bD/AIf4/Dvob8fgR/zeP0EPiw+gh/gEfr4fIj82H+
EQ+fD/BYfUR7iHcR7iP/AMsh9xH6+H0se4w7iO/hu47mOvHcw/wfAYdxAR14bsNzAYao/Ah3OAw77Hcw7
mIh3cNyPcR+BHvIbkdyHeR7iP0Ed+Aj3EN+PcR7iHcQ7iHwI6v/xABLEQABAgMEBAoIAwgCAgICAgMB
AAIDBBEQEiAxBSEyQAYTFDAzQVFScYEVIjRQYXKxwZGh8BYjQmBigtHhU/EkNZKycMJDsKLS4v/a
AAgBAwEBPwH/APqU3OouMXGLjFxivrjFfV9X1fV9X1fV9X1fV9X1fV9X1fV9X1fV9cYuMV9X1fV9cYu
MXGK+r6vq+r6vq+r6vq+r6vrjFfV9cYr6vrjFfXGK+r6vrjFxi4xX1fV9X1fV9X1fV9X1fV9cYuMXGLjFfV9X
1xivq+r64xX1fV9X1fV9X1fXGK+r6vq+r6vq+r6vq+r64xX1fV9X1fV9X1fV9X1fXGK+r6vrjFfV9cYuMV9X
1fV9X1fXGK+r6vrjFxi4xX1fXGLjFfV9X1fV9cYr6vq+uMXGK+uMV9X1xi4xcYuMXGJr6nd4mABUVFRU
5unNUVFRUVFSyioqWUVFSyipZRUVFRUVLKKioqKioqKipZRUVFRUVFRUVFRUVFRUVFSyllFRUV
FRUVFRUVFRUVFRUVFRUVFRUVFRUVFRUVFRUVFRUVFRUVFRUVFRUVFRUVLKKipZRUVFRU
spjpzVFRUVFS2ih57u/BRUVFRU5mioqWUVFRUsoqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioq
KioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKi
oqKioqKioqKioqKioqKllFTBRUVMNLTaVSxme7vtpZRU52llLKYKKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioq
KioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKi
oqKioqKllFRUVFRUVFRUVFRUsoqKmCipZRUVFTHRUtpYUzPd3fyVqWpalqt1LUtS1YdVmqzVZqwalqs
1LUtXvqllEU3d3YY8XixULlzu6uXHurlx7q5ee6uXnurl57q5ee6uXnurl57q5ee6uXHurlx7q5c7urlzu6uXO7q5
ee6uXnurl57q5ee6uXnurl/wDSuXnurl/9K5ce6uXHurlx7q5ce6uX/wBK5ee6uXnurl57q5ee6uXnurl/9K5ee6uX
nurl57q5f/SuX/0rl57q5ee6uXnurlx7q5ee6uX/ANK5ee6uXnurl57q5ce6uXnurl/9K5ce6uXnurl/9K5ee6uXnurl5
7q5ee6uXnurlx7q5ee6uXnurl57q5ee6uXnurlx7q5ee6uXnurlx7q5ee6uXnurl57q5ee6uXHurl57q5ce6uXHurlx7q
5ce6uXO7q5ee6uXHurlx7q5ce6uXHurlx7q5ce6uXHurlx7q5ce6uXnurl57q5ce6uXnurl/8ASuXnurl57q5ee6uXf
0rl/wDSuXnurl57q5ee6uXHurl57q5ee6uXnurl57q5ee6uXnurl57q5f8A0rlx7q5ee6uX/wBK5ce6uXHurl57q5ce
6uX/ANK5ee6uXnurl57q5ee6uX/0rlx7q5f/AErl/wDSuXnurlx7q5f/AErl/wDSuX/0rl/9K5ee6uXHurl/9K5f/SuX
/wBK5ce6uXHurlzu6uXO7q5c7url57q5ee6uXnurl57q5ee6uXnurl57q5ce6uXHurl57qY6829YbW57u7DObIW
SqqqtlVVVVVWw4GqqqqqqqqqqqqopuSqq4KqqqqqqqihlZVVVbK2VVVVVTrKqqqqqqqqqqqq2ddtVVVVb
a2OwNsqq21VVVVsFtVVVVVVVsqqopqqqqqqqqqqqqqqqopuS121VbaqqqqpyFtVVVVVVVsOAYKqqqq2
FyAKl+jFpVE3Pd3WCwKd2RZlzRwN5ooc4ckMucdzvXzZwN5sc4U3nCm5c47mzgHMEoCyX6MWmwZ7u
5BC2d2RblzrebGXOHJDLnHc6ebOAc2OcKHOFDnHc2cAxkoC2X6MI2FFDdyhgntkYa82OaKHOHJDLnHc
6ebOAbwOcKbzjkOaOAYiUBgl+jCKNhQz3coIWzuyMVeaHNFDnDkhlzjudPNnAOb6+dHOFN5xyGXNHA
MJKAwy/RhGwoobuUELZ3ZHOUVFQqiHNFDnCNSA5wjnSObIsobAObpzoHOFNHOOCHNEKioqFAYC
gMUv0YRsKKGe7uQwTuyMcvKtiC85ej4S9Hwv0V6Phfor0fC/RXo+GuQQ/iuQQ/iuQQ1yCH8V6Phfor0fC/
RXo+F+ivR8L9Fej4X6K9Hwv0V6Phfor0fC/RXo+F+ivR8Nej4a9Hwv0V6Phfor0fC/RXo+F+ivR8L9Fej4X6K
9Hwv0V6Phfor0fC/RXo+F+ivR8Jej4a9Hw16Phfor0fC/RXIIX6K5BCXIIS5BCXIIS5BCXIIS5BCXIIS5BDXI
Ia5BCXIIS5BCXIIS5BCXIIS5BCXIIS5BCXIIS5BCXIIfxXIIa5BCXIIS5BCXIIS5BCXIIS5BCXIIS5BCXIIS5
BD+K5BD+K5BD+K5BDXIIS5BCXIIS5BCXIIS5BCXIIS5BCXIIS5BDXIIa5BCXIIS5BCXIIS5BCXIIS5BC
XIIS5BCXIIS5BCXIIS5BDXIIS5BCXIIS5BCXIIS5BCXIIS5BCXIIS5BCXIIS5BDXIIS5BCXIIS5BCXIIS5B
CXIIS5BC/RXIIS5BC/RXo+F+ivR8L9Fej4a9Hw16Phfor0fC/RXo+F+ivR8L9Fej4X6K9Hwv0V6Phfor0fC/R
Xo+F+ivR8NcghrkEP4rkEP4r0fDXo+F+ivR8L9Fej4X6KjwWw3UGOX6MIooooZ7uUME7sjHI7Hn7gqqqqr/
KlVVV3Sd28cv0YRsKKGe7uQwTuyMcjsee/wBf5undvHL9GEbCihnu7kME7sjHJbHn/IhQxD+Qp3bxy/Ri0o
obu5DBO7IxyWx52wYbHD1lyZifLtpqUMAmjlydijQww6kIEMioXJmJ7bpp70rbCgMc2pXJYajQWNbUKA
wPJDlyaGntAfdC5MxclhqHAYa1XJWKPCa2l334JZvWuSsUQAOo22d28cv0QtKKG7lBC2d2RjktjBLxP4So
8K8KjMWQTR6isuvIQ1a003mpzbpu+8K426nA2FtCUVF9WCG2SfWpvMIZjmB72hw7raKK++6uCd28ct0Y
tKKGe7mwWzuyMcls+eCpGsKG+8KqYh0N4LLWpkVo+yVd/CpmHX1kN6EFxQlyuTJ0MjemGrQpgfvEBU
0U2fWAslOtTWYQzFh5ge8BbLM13lMPo2gwzu3jl+iCNpQ3coYJ3ZGOS2MMN9x1UQCKJ7LhulD1oPhY0
kGqFHBObdNN4YwuKbCaML4AOSIpqPNHGMctrhhTYyKl21iKM6rzZKdamswm5jcxhGGu/sbedRamtT3F
zrxwzu3jl+iCNpQz3coYJ3ZGOS2PPFLRP4Co0O81Sx1lqp1WSz/4VMs1Xt3a2pTWBuOOzrx15mnMSZ1EK
aHqKV63WynWprMJuY5oYKe7paHQXlMxP4MU7t45fowjaUM93KGCd2Rjktjzxwol4VT2XXh4UdtIhsBoar
U4eKcKGmOvPy7evmCKiicKGmCuCmGllVVVVcFVLH16KIKtIWzL+NlFKdamupNzGGltFS2ipirZTmzvcJ
l91E911tVXtVcM7t45fohhGe7lDBO7IxyWx542PuOqhRzfgpkagbZZ/wDCVMM/iG7QdnmZhvXjG4QzRwN
k1qDW2yfWprqTcxYba21VeYGCtpwVxneILLrVHiVdQY53bxy/RDCM93KFgsndkY5LY8+Yl4mu6VFbVtB
aDdNQtTh4ogg03WHs8zFFW7uU01Cmtu2T61N5hNzHO15soe4YEO8aqO+63mJ3bxy/RBG0obubAggp3YG
OS2fPmYEW+KHNTEL+MWyr/wCFTDP491gn1eZOSfCI17vLmsNTjdYNsn1qazCbmNzGIc+NxpXUobAw
UUV991eYndvHL9GEbShu7rAggp3ZGOS2OZgmjwiokO4bAaGq1Pb4pwumh3SXdzUbZ3eVbSGpsVZXstku
tTeYTcxvIRxlDd5Zn8ZUy8gXeZndvHL9GLTYM93NoQU7shVVSqlVKqUCpLZ5rjcj2qIy+2iOeuyVf/Cppm
q/ukJ1DzBQUXZ3cOuubDUUVYRbJdam+pM2hzR38I88xl43Vqa1OcXGp5md2lUqpVSqlXlVS/RhGw2DPd
zYEEFO7IxUUlsc0z1oJ+CgRbwoc1MQq+sLGuumqIDmpzbpuncwDVMy18zF2d2hNq8BRIn74FU6k4a7JPr
U3mE3Me6jz0tDoLxUzEqbo5qc28cv0YRsNgz3c2BBBTuyMclsefNSp9aiFWO8E1wcKhRodx2rKyVfquqaZq
vbnDdQquGuCNs8/XHKj1qokk1TTUAqO2jzZJ9am8wm5j3UcFeZgw7zlEfdF5fHmpzbxy/RC02Dd3WBBBT
uyMcjsY62wzRwKmB66gRbrteSey8KIihoU1111UQHBEUNDz9MEKJ1G2mJ+sbsz1YJdZLn1FNj1gbJTrU1
mE3Me6DipzMFl1qjxLzubnNvHL9ELTYM93dYEEFPbIxyWxzcb1oYdZLxK+qc1MQrwvDOyVfquqaZ/ENz
BTHVFlVXC/Ldovqw2tslDqIU2KsrZJ9am+pNzGGuGvuyXh1N4qO+63nJ3bxy/RhGw2DPd3WBBBT2yMcls
efNwdcItsrTWFDffFQo8O6ajIpjrrryIDmogg0O5tNCmuqNWE2HWEd0a2pAU071qWSh9eijCrDZJ9am8wm5i
w+8wK6gmtDGqI8udU85ObeOX6MI2GwZ7ubAggp3ZGOS2MBxyxo5PbRxsgxCxyc0ObRFpBopZ+q6VMw
9d4bjW2DEoacxFgnMI88MMsKxASopJeTZBNHgqnUiKKT61N5hMzFlPecrD/jKmX6ro52c28cv0YRsNgz3d
1oQU9sjHI7HNwI1wUK5S1OpXUoUS4arlTVypqEy1cpaoz2u1t5kI81DdeHMPhBydAIyXFO7FxbuxFp54oT
bRqUWYa5hFkCOGNoVytqdNNIXK29i5W1MmWiq5W1TEUPAA95QIrWVquVNUaOHCg52c28cv0YRsN
gz3d1gQQU9sjHI7G6Hc5fnaBXQuLauLaokEUqPdtfdE5t45fowjYbBnu7rAggp7ZGOR2PPdRuUAUbuUdlD
WwI7+Eebr7mnNvHL9GLTYM93daEFO7IxyOx7mY2pTRQbk9tU4UQR96V3CvOzm3jl+jFpsGe7m0IKd2Rj
kdjz3atteZrayCSmsAywmwW0VOZmGdfu6ltd8rindvHL9GLTYM93NoQU9sjHI7HnuFcFefAUKDTWcFcFO
dKOsJ7aH3bVVxV36d28cv0YRsNgz3d1oQU7shXleV5XleVVI7Hn7ibDLlDhBvMDcIzKiv8AJJ5md2leV5Xl
eV5VUv0YRsNgz3d1oQU7si2ioqKikdjz5w8wOdhwa5prQLDjGKuDSM4+E8NYpGMYsK87OzSE3EhPDW
di9JR+1aOmHxb1+yajERXNaobrzQVHcWsqFBjvL6FTcVzaXSpV5c31rZqM5r6Bcpf2qBHeXayph5ayoXKX
9q5S/tTHHiwSuURO1Nm3jWoUUPFQpqK5pFFyl/apWK520VNRHNpRSsRzm61NRXNOpSry5utTMZzX0
Cl3lzKlRJp17UoZqwHexvU7tqioqKlsv0YRwDPd3WhBT2yMcjsefuCDDFKnAedpgnol6O4rRDx6zDZpfph4
KYYORh3gtEfx+ScaCpTnXnFx61Jn93RTXRqX6RTuYUjsG2d21LQ2mGCUIbRrU10agCr1xLU4UbRQx66
m4bQ2qk3etRTm1ROaOJBUlmVOqS2FMRL7qqS2SpvbUA0g1UEXnhU9xlDcZzbxy/Ri02DPd3WhBT2yMc
jsefuCDs86McQ0bVQW8bE19a0bEuRhZpR9Y9OxTPsLfJaHyf5KdiXILiocK8x7uxSb9ZaprYKhvuuqo0XjFJ
bB8bZvpAmTLmtDQoM1XU9TWwob7rryE5U5I5KGQH61Mx2uFApNmslTm2ogpACksyp1MfSEupSWyV
N7a4+kO4pRlX7qEd+Fk5t45fowjYbBnu7rQgp3ZGOR2PP3BCHqjdJ992ASpKO2E+89NeBGDhlVBaS9ocpt
pEmAfgtEfxrSz6QwFLzENkNzHZlSzqPCmujUJoc6hUxCDCKKS2DbObagwWuhVKZqdqUx0SgtBfQoSjAa
p2Sa2rqISXaUxoaKBTTqxCo4pCAUlmVOqlfVUw27QKT2VN7aEFvFX1Kvo6nvUqc2scv0YRsNgz3d1oQU
7sjHI7HnzNFS2llVXnq2MyG6aYf6gYpKQbGh3nFTcvxMS6EJ5rIDXHMpxMSJ4rSIpL08Foj+LyWlXViBv
YpbRrXww9xTxxUU06lOj1FL9Ip7MKS2DbObahzDWw7pUPW8KZ6OiguAfrXKofaq1bVQtuyJFDBrVQX
VKjxmObQKViNadanCpWFU1U7tKS2SpzpFLisKi2XIZb1Te5zaxy/RhGw2DPd3WhBTuyMclsefMVVbDug
Tct0m5AxnB16iloPFQwzNTkjx5BrRP0YSwMLsq9XapaQZC9bMqagccy5VSkpxNddaqPo0xIhfe/JNaGtDQpn
R3GxL4NFHlqwgyuShyt11aqPA4xQIXFtpbGl77q1XIvioUu1iiw77aLkPxXIvimso2ibKUdWtk51KDA4wVqu
RHtQBD6fFRYF8KDCuCijwOMNaqDCuCijS191aqEy426okpedeqobbraYa7rXeTZObeOX6MI2GwZ7ucAU7
sjHJbGOuOvOVwtzQtrvblEFDz0SEH5qHCDRQWcmbevbhX3WbJzaxy/RhHAM93dgCndkY5HY89/btIb/M
N6/cFfd05t45foxabBnu7sAU7sjHI7HngKG9M2kN/cKhEUNPcp3481ObWOB0Ywjd3YZ3ZGOR2PPAUN6G
abladxKGGoxTDOtVtqqqqqq85VVVfe85tY4HRjC3Pd3YZ3ZGOS2LRYd660zLdBiebrsUQVFEd4r70nNvHA
6MYRu7sM7sjHJbGE7scMLIb1M5VUF15uKOyh/kyc2scDoxYbW57u7DO7IxyWx5qqrv0A+qq7zG2VLvpqx
TDfVr/I1MU5tY4HRiw2tz3d2Gd2QqKioqKiopLY87KW03KnMy59XenioWRUN1RbWwiqeKO9wVVd8rz0
5tKioqKioqKB0YsKNjc93dhndkY5LYtrvssere4ooVLvoaHFMt119xDna75ObeOB0YsKNjc93OAKd2Rjktjzw
BHe5faxOdTdZpvWqqEatwxxVv8lzm1jgdGLCiim57ucM7sjHJbHn7gg7WKZyUCJeHPX24orbzaIqWdqwuF
Qj7xG8zm1jgdGLSim57u7DO7IxyWxzpxDnWHWhaUFHFWqG66aprqioxTbi2C4t7EZuN3ipWZimK0Fxztn
ZsQW/EqJMRHmpKZreK4nglpATnvrrQjRBkaKRi8ZCBOdsWbiF5IcjMxu8odborjiPdeKvuV9yvuV9ylSS3Xz
M06goFfcpV5vUPukI8zObWOX6MWlFNz3c4Z3ZGOS2OdO5g6006rDa/JFS8TqOKe6B3gipTp2+Ns9F4yM
TZBgvcQ5o1Y9IQrsbV12aJi6zDsmX3IbnWMbecGqMKHHE2zZQ2ymXMzTvWpZBNHjcx7gnNrHL9GEbC
im57ucM7sjHJbPOHdYWzYcEQa011DVA1GGe6B3hZKdM3xsOSdrcU1tSAmMDRdGPS0OrA/ssk33Iws0m
6kGnbZo5l6MCpkYnZI52NaOsKZHr6rJTLmYxq82DtQy95Tm3jl+jCNhRTc93dhnNkY5LY897OKXPq4o+1
ZAdVuGe6B3gipXp2+Kqox9QoKTFY7eYmId+GW2fFQogcwOC0s71mts0VD1F6mh6tcTskU3NNyU1t2Sm
XMONBXBLuqwcxX3PW2c28cDoxabG57u7AFObIxyWx5+4ZZ3VimhZLO10wzvQO8EVK9O3xVFPECA4
2aN6cczPwuLjEdtmi4lYV3sU++9HNkky5AaFHFW21tdlYzaCbkpnbslcuYmD6uCVPNVVVXf6Y5zbxy/RhG
w2Nz3d2AKc2Rjktjz5mu4V5iAaOxTOzZBPrYZ3oHeFksQIoJXLoHeCn5wRaNZkLNEsJe53wR5jSsKrQ/ss0
ZEuxCD1qI684kpjbzg1DKii7OJ2VjNoJuSmduyVyVcNbJs2MZ+6slzR+/wBVXcpvaxwOjFpRTc93dgCnNkY
5PY87WwyQTvzTQphqMMUVZY00NUMsE70DvDFIwBDhCnXrR5iaZfhFtjH3DeFmjmXow+FkTZxRdmx
m1ZM7dkrlzEwfXsY31KIimpMNHVQ93RoQYaWze1jl+jCNhRTc93dgCnNkYgpPZ87ZYVa4J7Cw3eYO7S
7qjFEbR1LIZ9W0Ke6B3hZDZfcGheiYvaPzUeA6E+4+zRkS9Bp2c1OQeLjFvUhZopnqmJZE2cUwfUsh7Vkz
t2SuzzD9bimj1qIKMKPNjHXm13Ab7BlifWepzaFs5tYgoGwLSim57u6wWBTmyMcns+dssQ1pc5PY14oU9h
YaHcTzJtl3a6YplnXZA2cE70DvCyV6dvjZpeFsxLNFRbsW528yVpaHqEQeFsky7AaLH5I54ZnKyBt2TO1Z
K7OOKfVshUDta49qmHAu1WSx9XBX3PmoMtd1vUWO1imnAu1dVs5tYgoGwLSim57u6wWBTmyMcns+
doiENuqBHu+q7JRGB4oVEYWGh3xpoUDUYXtvCic2hopbZwTvQO8EVKdO3xsn4d+AaZ2QX3Hh/Yq8zp
EgQDWyG284NQFLImzimjrpZKjXWyZ2rJXLHNHVilT63upjC80aoMEMCjTNNTVnmplrWkBts5tYgoHRi0
2Nz3d1gsCncgjhCk9jztawcTesgR7up2Sc1rhRRYRYedPPy76jFMw/4gpXZwTvQO8EVKdO3xsIrqUVlx5b2W
SUS/BHM6Vi6gyzR7Kx/C2Ls4clFdV1ku2jbJnasldnHNHXSxkNz1yZydAc3WbIRo73TBgF+tBrYbdSjTJd6rc
kxpOpuagy4brdmpzaFs5tYgoHRi0opue7usFgU5kLKBUCoqKik9jztg3eJN5CFCdslOlnBQ3uhGjxqRaHhRYR
YabmeYhuoUDXC4VClxngnegd4IqU6dvjbpSHdjXh12aIi0rD88ceJxcMv7F6XPd/NRYrnuvuzs0XBo0vPXbM
n1MD33RVOmARQWDNNjtAXKGqK686osgxQwa1DiB+WKMavNku2ja2PbUUsBoQUMuZrzdeeqqYIMtX
W9PiNhjWosZz88lChl5o1Q4TWDUo011MUeLfdW2b21RUVFRUsgdGLSim57u6wWzmyMcnsedt40pY2K9
uRTZt3WmzTPBENeNafKPGScxzdoKuOu5S8SoocTW0wTvQO8LJXp2+NgWlmVhB3ZZJvuxgUcU90DrZe
XMV9E0XRQWzWxgmNnmZXLCTQI2NytiCjjZCdVvNV5scxXFWwAnUFAlgzWc1Gjhic4u1lQYF/Wcl6rG
9gUWYL9QwUU3t45foxabG57u6wWzmyMcls8xAjXNRyWojUokaJDPra1xsF22EJeG7YcnysQZLiaQ7xzQ3
OtjHUKa6o5mLDD2Fh616JhdpUPRkNjg8E2xoYiMLD1r0TC7ShomFnUqmKLCERhYeteiYXaU3RUEHXU
pkNrBdYKYJo6qYJjZsYKmi5L8VyX4rkvxXJfiokO6bJXLC5t4UXJWoSzQa4HwGuNVyVqhwwwUHN13m
HDc8+qoMEMUWbGyxdagyvXET4rWDWosUxD62Gqm9vHL9GEbDY3Pd3WC2c2BjktnmYEe5qOSIa8KL
CLDYyK9uRRiF8Cp3eXia6HnabhMGjU+JfwTGzZB2sMztCyVy93w4Ze6gUKWLia5IBsNupRpm/qbqCALj
dCgy4ZrOajTLW6hmnOLjV2Ob28cDowjYbG57u+wWBTmyMcls+fNQI9zUcl6r29oUaCYZ1ZWcY65cG7jU
VCiXhvkzs4YjbwouTfFMgXTWqrgiwry5N8VCh3Bvg3OT6TyUWI1gqVFjOiH1lChOflkocJrBqUaa/hZzM3t4
4HRhFFFFNz3d9gQQU5sjHJbPniOGDFMMoXXj4KNBMM16t5hPulVrvcxs7wPcsn0nkohJcSVAli/W/JVZD
b8FGmC/UMuam9vHA6MIooopme7usFs5stxyWx585BimGqte34KZZdhgbxVS8SurBVV52qrYcUfZ9+y7Lzq
KFKAGr1FithipUSK55qebm9vHA6MWlFNz3d6CFgU5sDHJbHnzsGMYZU04OhXgjuxsa+6ahB/7u8F6RmO
1ekZjvL0jMd5ekpjvL0lM95SUV0SCHvz5g6Sma0vL0lM978gvSUz3vyXpGY7y9IzHeUtPR3RWtJxzhIguIXG
u7Vxr+1ca/tXGv7Vxr+1ca7tUB7jqOOPEcCuNf2qBEc7O2O9wOpca7tUB5OeAWx3uadS4564564564564564
56gOq3epPpFGmQz1W5ompqecm9vHA6MWFGxue7usFgU5sjHJ7PnzzorTCDOvdq4HRS1hpbUW6N9nHnz
Dszhk+nZ4453oHY5fPBW2Yzslc7ZjOyXzxVUznjl9jepZ4a4uPYnZ152b28cv0YsNrc93dgCnMhjk9nz90R9m
yXbeitBV1vYtICkc+VmjfZx54+tOzKKbKQKbAXJIHcC5JA7gTZaC01DRiKc0OFCo0BgdkuKanZ2MhNuri
moNAyxx87JbOyvWnuqa2S+eMsBzXEsT4TQ2xoq4BCCxcS1NaAKDda89XDN7eOX6MWG1ue7uQtCnNk
Y5PZ8+brvsfZsgOuxGuKbMNJotJe0Hys0b7OPPH1p2ZRTcubmdqx20bIeyOZj52S2dkd+q7bL58zE2TYzaCH
P13ub28cDoxhbnu7sAU5sha1QqioqKik9nz90R9mxuaCjuJfrs0b7OPPGM07MopuQ5uazsdtGyHsjmY+dktnZE
dedbLZ8zE2TYzaCHuqb2lRUVFRUNkDowjaU3Pd3IWhTmQxyez57id3j7Njc7Iu3Zo72ceeMZp2ZRTYjKZrj
Gdv5rjG9oQIOR5iaFjto2Q9kczMZ2S2ajPpgl8+ZibJsZtBDeRuM3t45fowjYUUzPd34ApzIY5PZ8+bGI7vMbN
kLbFkXbs0a4cSBjCdmbKKiotFdEfGw4pkepY/aNkPZHMzGdkvmVEdedZEFKCyXz5iqibNjNoIe6pvbxy/Rh
G0pme7vwBTmyMcns+fuiZ2bIW2LIu3ZJxLoTXXhXEM07M2DR0fs/NejI/Z+a9Gx+z81IQXwoZa/t5iKKtsft
GyHsjmZjOxrqWQWVKmM7JfPmYmybGbQQ9wjmZvbxy/RhGwopme7vwBTmyMcnsefuiZ2bJcVNkXbsl9l
S8W6aYhmnZlFNyHNuyTs0/ash7I5mPnghNoFMZ2S+fMxNk2M2gh7qm9vHL9GEbSmbu7AFOZDHJ7Hnu
pxnnJnqslhrrZF27JfZslo1fVOHrTsyim5Cx2Sa7VzBT80/OyHsjmY+dsJtSgpjOyXz5mJsmxm0EPdIU3t45fowii
iim7u7AFOZDHJ7Pn7ojuq6yVGqtkXbsl9lVQNFBiXhg607Mopp1BVsguo4tPMxxRydnZD2RzMfO2C2jbJjO
yXzVeYibJsZtC0bnXdZvbxwOjFhsKZu7sAU5kMcns+fuaI+6Kp8xUUFsFtG2RduyBs2wX3Sga4HZmwaTZT
Ir0ozsK9KM7CjOtMWoVa6+Ymx6ydnZD2RzMfOyG2ptj52QM+ZibJsbtD3LXFNbeOB0YsNhTN3fhnMhjk9
nz3M7nMbNsGHU1NsXbsgbOCWi1FFW12ZwtzUs+8zmJsdadnZD2RzMfOyBnbHzsgZ8zE2TY3aG6V3eb2s
cDoxYbCmbu/DOZDHJ7Hnzh502jmorS5tAhLntTZcDNUtiQSTULiHKE2gwQnXTVCwI6LiVrVei39q9FxO1
ei39q9Fv7U3Rjwc1LOo67zEyKtRgurqXEuTdQ5mIwnJcS5QoZGdsWGXZLiXKFDLc+ZeKii4lybBdXeRzow
zW1jgdGLDYUzd3YZzIY5PZ8/ecrEq2nMFPFyJVNNRXHG2Efewxjm5rbxwOjFhsKZu78M5kMcns+eE4zv
B5+E+6U01FeYnG9alnVbjij1dxHu4c1NbeOB0YsNhTN3dYLZzIY5PZ8/eVVVSz6inMTDatUq+jqWVwuGp
Oz/kia28cDowijazd3WC2cyCqrxV4q8VeKqpPZ88B94QX3XIGuuyuF2sIerEQtrgibW6VVfcYxjmZvaV4q8Ve
KvFXjZA6MYWbu/DOZDHKbO7V3B8dwdRcocuUOXKHLlHamuDssNbYjroquPcmaQiNFNS9JxewL0pF7
AoOk2O1P1IGtpU02hqpd1WWzsw6E0Fq9JRewL0lF+C9JRfgnTL3GpXHFQ3VGOI+6uOchGNaYYkS6uOc
mxSTgGEmmtGOuPcuPcuPcuPcmGorzg5gI7lNbeOB0Ywsz3d9osnMhjk9m07tTnYu0cIcRkmOvCuONs4pGa
LDxbsrSpplW1Uo/qt0n0Y8cUDLHGtYajBF1myHtDAMMR9Tih7I3U2jn5raxwOjGFme7uwzmQxyez5+5ou0
bIDARVOhNKiMumyXd1Y42zYFLMhu1EKLo+E8erqKiMLHXTZKxL8JrjYVEFWqGbr1WzSnRjxskYLYji
HrkMDsUzLQ27IXFNTWgZY4+VsB3Va40COdjNrmIrqC1kIDNXAnZmyHsjnRuQ5ib2scDowjgZnu7sM5k
Mcnse5Sou1ZL7NkxlZA2scbZsChvuuTXV1rSY/e+VmjT+6p8bSo7br1LvvMs0psDxs0Ztnwsmxq5mPlaDQ2x
jbDz5iPZDGuwp20UUzZ9zze1jgdGLDazPd34ZzIY5TZ3Q7lE2rIGzZMGyBtY42zYLJV9RdWk+lHhZozovP
BON61KPobtmlNgeNmjNs+FkZtW4q2x8sDHVFkQ67Ye0OYj5WQtqwp20UUzZ9zzW3jgdGMLM93fhnMhj
k9nzxnEd5ibVkKIAKLjwnvLjZAHXjjbNgshPuuWkIgdF1WaNbSFgmW1amuoaphqKrSnRjxs0Xtu8EURqUS
gdSyuKPYBZBdTUnGgXxtZmOYiiosDqJrwUU/aKKZs80N9mtrHB6MYWZ7u7AFOZDHJ7PnjOI4jucXawt
FTrQFNQxxcreOTopysAqaBQGXIYbgeKhPFCQpR9RRaU6MeNtVU9SB1puWOPY3NHNA0UV1lKCxmY5
lwumlmtVsKZs+55naxwejGGHnu78M5kMcns+e5nmzzETasbDJFQjCcLNahOqLa4IuWCi8FISZYeMegq2Us
mmUcpd9160psDxshwnvNGCq5HH7q5HH7qMtFbrc1Nyxx7GZhRRQ2E1XwUQahYzPmXsDs0eyy6bCmbO
4V3eZ2scDoxhZnu7sM5kMcns84cZ56uGJtGyBs2R2gWQNrHFyt4koQB1prADVQjVowVsnG6q2TrqwG+N
mjNs+FsdtWWVxR7GZhRW9drBrUWxmfMxDQWDNXQnbRRTNnAPccztY4HRjAUzPd3YZzIY5PZ308zE
2jZA2bJiyDtY4uVgwSkT+HFGbebRFRneoBZozbd4WuyUQUdZXDHsZmE4VCOdkFvWo1jOZjGyCKmx+0
UUzZ9zzO1jgdGMLM93fhm8hjk9nmzjNgR3GJtWQMrI51WQNrHG2bBghOuuqgajVijCjio1mjNs+GCZFH4
41jMxZFGuxuSjWMz5l5qbII1WO2iimbO+Dm5nbxwOjFhtZnu78M3kMcrsc2d7ibVkOIAEY4GSe+8bIA68cb
ZsGGViVFMU431gVGsko7YTiXL0hBXpCCvSEFRojYnrtyxxsrGZ2OZeXEgIKNYzmIjqC0Cx20UUzLEN3
HNTO3jgdGLDazPd3YZzIKqvK8ryvK8pTZwndjgOOJtYQKpjaCmONlYMMs+67FNNq1RsUAf8Aj1+OON
Y3PDG6rGcxGPVZDFTa/aKKZluQsG5zO0ryvK8ryvKqg9GMMPd3WCwKbyGOT2MJ3Y83Ehm8uLK4srin
Jsv2oMA5iIDTUrhVw4oL7za4YjatIUZpUKViRNbV6PjL0fGXo+MvR8ZQoDmQSx+OK0lXCmsNcMUVV
wpjDXmHtJKuFQmUtcw1VwpuXPjeJnaxwOjGFme7usFgU3kMcns+fvuTf1HFMCj1JH1iEcDxUe7hz4xC2Z2
scHoxYbKqHu78M3sjHJ7PnuFearzZ584aqqhuo6qaaiuGdbrqpY0ejhiij6e4K+4hbM7WOD0YsNsPPd3Wiyby
GOU2fP35KPqKYZltWJho5A4Zoevu9fd01tY4PRjCzPd3WBCybyGOU2PPmTvZ3iVfR2FwqKJwo5Qz6owz
mYPvIc2MQsmdvHB6MYWZ7u6wWzeQxymz54D7gO8A01qE+83DNNo5Srqswzg1VwFDfR7hFkxt44PRiw
2sz3d2GbyGOT2fPfD7hk3/AMOGcbUXlJO6sM0PU3Qb+NwFkxt44PRjCzPd34ApvZGOU2d8OM71Dddcgai
uCI282ilzdiUwzOwd0HPjcBuUxt44HRjCzPd3YZvZGOU2d8PuKVfVtMMYXIlUw1FcEwPUKPu8brMbWO
B0YsNrM93daEFN7Ixymz7oru0B916zwTjNV5SxrDwRdg81XehvB5gKY28cDowjgZnu7sAU3kMcpse/5Z1W
YIratIUm7+HBF2Dzld4G4DcZjbxwOjGFme7uwBTmQxymz7wraeclIlHUws9SNTBE2d3rzo3cc1MbWOD0Y
wsz3d2GcyCqryvK8ryqpTZ87Thr7zGAGmtQX3m1wTWp4cga2xNlHP3SNyPMzG0qq8ryvK8qqDsBHAzPd3
IYJzIY5TZtO8H3EbZSJQ3cE8NQUu68wWvyRz9yD3BMbWOB0YRwMz3d1oQU3kMcps7ufcRwG0GiY68
0G2cb6iknZi12Sfn7zG4zG1jg9GEcDM93dgCm8hjlNnz3AYz7qkn6rtsZtWKAbr8Ew2jvcgwjmxuExtY4HRhH
AzPd3YApvIY5XZ3c+4zjlnUfa+M0akaVqFxz1xj+1CO4KKeMRaR7oG9zG1jgdGEcDM93faLJzIY5TZ3c+6
mmhQOqqizBOpvMFnXvNOZGEbqMUxtY4PRhHAzPd34ApzIY5TZ893PuQ43xSQG809tPcw3II8xMbWO
D0YRwMz3d1oQU5kMcps+fuGnuBjevASjGC48JrwcHw/kGY2scHowjgZnu7sAU3kMcps+f8gS8uYrqdSjgN
ddbae1PiVsrZDfXPBEz9zDepjaxwOjCOBme7usFgU3kMcps+5TupwAEmgUGQJ1xExobqCeautinVhaaGuCL
kPcw3qY2scDowjgZnu7rBYFOZDHKbPPQod910KJDLHXTux3iDLuiKDLMh5Wuztj8zEyG7FDnxjGCHBL
2F9crRzMaCYZoTbMbWOB0YRwMz3dyCCCCnMhjlNm2FDL5e6E+C9u0OYDHHIJsi87RooUoxhvdanemP
uxkJzzRoUKRa3W7WUABlbHnWMy1lONTW17bwphhNqbSop6vdowSAqxwOX+lySD2LkkHsXJYPYuSQe
xclg9i5NBHUuKh9gXFM7oXFM7AuJZ3VxLOxT22LZjaxwOjCOBme7vtCCm8hgqqrrUps+drYoEG7XWmT
cQZ61xsGJtiiMn1wynwXs2hYyXiOyCZI98pktDb1IJ8ZjdooTrL1AFO9KfdTWF5o1QZA5xE1gaKNtiRWsFS
o885+puqxmsYHwq6wiwhUTYRKa2mBzqn3jKxLsN/auXRvguXRfguXRfguXRfguXRfguXRfguWxfguXRfg
jNxSc1yqL2pkxELgHFTpBcKWzO0qqqraFA2AjgZnu7rBbN5DHK7JtENxF4DVYBXJQpWJmNShtc0esaoN
b2WRJiGzMp08TsBPmIjsyqWEkmpVPdECVMTWckyE1go22qmJ6mpic8u1lUsaac24095S0Fr4bjTWuTRe6u
TRe6uTRe6uTRe6uTRe6uTRe6uTRe6uTRe6uTRe6uTRe6mS77wvN1KZhhkS622Z2sQUHYCOBme7utFk3k
Mcps+dso29Dc1NlYYQp1Jz2t2k+dhjLWnzsQ5alyiJWt5CeNKRBVXJeLkaFPlIjctaOrNNF40CewsN125U3U
CpopeSA9aJgOrWVNzl/1WYoILtQTgQdfMEonm62jeBzmj9TSTkuNZ2rjGdq4xnauMb2rjGdq4xnauMZ2rjGd
q4xnauMZ2q+3tU50xtmdrEFB2AjgZnu7rQgpvII4QpTZ87ZN1GOcU+d7gTpmI7rR14mRns2SuW3tUUKGyX
c4Fhop0HjdfuZoJNApaXEMa88B1aypmZ4w0blgrZLy5inXkocMMFGqLBa9RJd7LKqtpfT3gMDI92CWXVR
UsoqKmCih1DgQpguL6vFDbM7WIKBsBHAzPd3WhBTeQxymzbDES64sy5uGaODlPE3xXV7kEtELb1E1jn
OuhS8uIY+OB7g0Vcpma4z1W5WG1jHONGqDI3db00U1CyNNth/FRpp70HlcaexcaexcaUT7qHNBS8O/L3S
vR7e8vR7e8vR7e8vR7e8vR7e8uQDvLkDe8vR7e8vR7e8uQDvJskGkOqpzprZjaxwejCOBme7uwBTeQxyuzbJ
NFxwXJYXYuSwuxcmhdi5NC7FyWF2LksLsXJYXYuSwuxclhdi5LC7FySD2LSG2MQxHd5aUO0+wMANc
ExNhnqtzUSK6IfWwNYXGjVB0f1vTWBupqrZNTYaLrPfktE4uXvL0i3sXpFvYV6RHYV6RHYvSI7CvSI7C
vSI7F6QHYvSA7F6QHYoc4Huu0U50xtmNrHB6MI4GZ7u+wWzmQxymzbKPAaUJyKuWRFyyIuWxFyyIu
WRFyyIuWxVy2IuWxFy2IdS0htjEN8lJW76z7K4Jqaui6zPDAkjm9Mhtbs4Jqbp6jF4+8BzYV40pzYJGsIknW
bZjaxwejCOBme7uwzmQxymz57iN4omScV2tejz2qJCczUbWQ3PNGqBLNhivXimpjiwiSTU2sYXGgUCVb
DzzwzU5/BD3Ue6BuExtY4HRhHAzPd32iybyGOU2bTzw3djC40Cl5RrNZzsdMsDric0Ea1Eu3vVUGC551K
HCawUbgNs6AYdey1jHPNGqBAbDGrATQVUzOE+qz+SBimNrHA6MI4GZ7u7DN5DHKbNp9wHBDlHO
OtQ4TWCjbXScM1Ua9CNwFQJQu1vTQAKDGTTWoz3R33W5J8o9qhyNdoqHDawUbgc8NFSpiYMTV1K
m50sG8DeximNrHA6MI4GZ7u7DN5DHKbG8V52FLveoMq1medrpiG3MqJPH+AKswSoMsG+s7WeYqBrK
iPfHN1uSgwhDGpUwxpprFEiOibWCnusb2MUxtY4HRhHAzPd3WiybyGOU2Tz9OapgOJjS40ChSYGt9sWa
a1RI735lZ5KXlbvrPsrzD2XhQprQ3U22qqokQMFXKNNOflutNzrzI5wc+MUxtY4HRhHAzPd3Wiyb2RjlNnf
Thl5Yv1uyUOG1go2wuoo4qKuOpFQ4TnmjVBl2stqqqvOTEUvdr5mioqfyRMbWOB0YRwMz3d1osm9kY5T
Y899OCXlv4n4HuZD9ZxUaKXlQYDnn4JkMNFBuU7D/j/lOY2scHoxYbWZ7u7DN7IxyexgPOG080bIUIvO
pMgMb1YIsUMFSokQvNVAlK+s9AUFBuNU+IGCpUeZL9Qy9xDnhvgxzG1jgbAsNrM93daLJvZCLVdV1
UVFRSez54DvUGEYh1JjGtFBgizDWak97ohUvK09ZyruFbIsdrAnvLjV38khG0Y5naVFRXVRXUAoOwLDa
zPd3IYJvIY5PZwneIUIvKYxrRqwTExd9VqDXPKgy4ZrO5FR5mnqtRJOs/yGObGIKZ28cHoxYbWZ7u/DO
ZDHJ7OE84ebhwi8pjQ0UGCLEDQocF0U1cmMa0UAwVVcdcVaZqPME6mYj/ACgFMbeOD0YsNrM93fgC
nMhjk9nz3uFCMRMYGCgRtJ1VQhF7r0RfDBXmq4IscMUSK5+dtVXBTeqe4xuQUztY4PRiw2sz3d1oQU5k
McpsnnDiNgxQoZedSawMFBz9eYJUaZpqas9eCip/II3OZ2scHoxYbWZ7u7AFOZDHJ7POHnYcMvNE1l0U
HNHBXHWyqixABRRGNYxQYd5RYApUc1Tc6e4xuwsmdrHB6MWG1me7uwBTmQxyez57zLw7reaPOlw
Gsp8yf4VD1vRaCslFPq/yKUNymdvHB6MWG1m7uwzmQxyexzpxHCELTzlVXE+KGp8Quzsl4dPWsqo0S9
q3c+4RzYsKG4CyZ2scHoxabGZ7u7DOZDHJ7PnzpxnDLxLzcARxnmHODc1EmOptgFclDg01mxzw3NPil3
PjcRu45kbzM7WOB0YsNrM93ehgnMhjlNnz3mG8tNQmPvNrz9bXx6ZIuJzsZBrmmsDcrIkWic4nWfeA9wD
mpnaxwOjGFme7uwBTmQxymz57ocUq/wDhtrzdbHvAT4xOpFNhEpsMCwmiiRq5blX3rXdZnaxwOjGFme7
usFgU5kMcnsee9QzRw54qJH6mo3jrKbCJQhgWueAnvLvfFOaGKm6zO1jg9GLDazPd3YApzIY5PY87TuoB
Kp1qBA/idhPMOcBmjfiZJsEDNUGCJF6h/L8ztY4PRiwqlkPPd3YApzILWta1qiogpPZ87TiPNgVyXJ3oSp60
2WoU2EBrXFtrXHXHTrwuiAJzybKY6Knvqm+TO0qKioqFa7IHRiw2sz3d2GcyGOT2fPc2MrrUKFdz5ittecf
EA/kobxM7eOD0YsNsPd34ZzIY5PY88B54QOxMbdFBYba2nDWw43PAzT4pPvIb4N1mdrHA6MYYe7vtFk
5kMcns+eE84xtSgNXMmx7roqhGdVMig8wXUzTo3YjXr3M+6B7pmdrHB6MYWZ7u/DOZDHJ7PnuMJtBr
5yYPq2wn1GvCdSdG7EST/Kp3Ga2scHoxhZnu78M5kMcps+e4Nz5itlVVVUV1TaNR1JkQEWEoxexHXvdF
TcaKioqe5RuQU3tY4PRiw2FMz3d+GcyGOU2fPnKYGjXzkV9NWKu605yioqKipzFFTn6Km/DngpraxwOjG
Apme7vwzmQxymx586bWajzFVWwlONT7spZRUVFTfqc8N0mtrHA6MWG2Hnu7sAU5kMcnsee4Aprqjmo
r+oI7lTm6KnuKip7nGMWTW3jgdGLDYUzPd3YAp3IY5PZ89xgu6lXmHOoiao8xS2hVVRUKyzw3T2Khto
qFUNoqvFFQpWNFBMJhPgKpzC0lrhQ20torqoexUNlCrqoezBQ9ioqHrtunD4LLNAKmD0bOf8TvwOChVC
qHs90TW1jgdGEcDM93fgCnMhjk9nz3A2MiVzxVTngJzieZK4OzHGSYb3dX+PyXCqD68OL5Lg3CLpy/XZ
B/wuEEfi5J/wDVq/Gzgr7S/wCX7hRI7IYBiOpXtUWGyK268VH4rT2iWyrhEg7J/L/SFnBL/wDl8vuos1BhU4
1wFe0pkQOaHMOorSvtsX5jZwSyi+X3VVeC4U+1N8PubOCOUXy+64V+zQ/m+xWg5MTM2A4VA1n9eKc
5kJlXG60fgtIPDpuK5pqLxskoRizLIY6yEderqUxCMOK6GeokWcH3UkGa+36lXle+K4TEGQPiLOCOxF8R9
1eV/wCK4Un/AMwfKPqbJTp4fzD6hOfQEkqDOQYxpCeD4FcJ/YT4iyT9oh/MPqq607PBwW9iPzH7LhR7d/
aPuuCPRxfEfRcLeiheJ+lkOG6I9sNuZ1LRmioUnDo3W7rK41l+5UV7FpTREObYboAf2/5Tmlpo7Ozgv7F/cfs
iVeHatOe3xfH7DGPcE1t44HRiw2s3d+GdyGOT2fPcDa2IQuNCvInrRjJ0SvOcGJgNjugn+IfRcIIHGSTyM26/
8/kuCsOjIj+0/T/tcLI+xB8/sPvZwV9pf8v3C4VezM+b7FcGY8Rk3xIPqurUeS4R+wO8R9beCsIcS+J2n6D/AG
uFmcLz+y0T7DC+ULS3tsX5jZwSyi+X3XCv2ZnzfYqgt4JbMXy+64V+zQ/m+xXBNjjGiP6qU/NcLIg4lkPrrX
8v8oWcGYN+dvd0H/As4RQeLnie2h+32soFwRHqxfL7rhdtwvA/ZUs4JbEXxH3XC4evC8D9ldCpZKdPD+Yf
UKd6CJ4H6FcEemifKPquE/sJ8W2SnTs+Zv1C60c8HBf2M/MfsuFHt39o+64I9HF8R9Fwt6KH4n6WaD9vheP
2K0pMPgSj4rMwFXXerr+6lIhiQGRHZkD6LSHtUT5j9bOC/sX9x+y4Wj99C8D9VRDEPcM1t44HRiw2s3d2
AKcyGOT2fPdQ5X0edlZgwIzYw6ijdiNoMj91oeTdKyohPGup/X4LT0fjJ1wH8Or/AD+dnBb2l3y/cLTchFnIL
YcKmo11+a0LoJ8rEMaMRXq/yuE0ZrZTi3ZuP+7eC3srvm+wXCvOF5/ZaJ9hhfKFpX22L8xs4J5RfL7rhBJxp
mA1kEVIP2K9AT//AB/mP8qLCdDeYb8xZwS2Yvl91wiko0zBa2C2uv7FaA0bElYTjGGt3V4LhZEHGw4fY
K/j/wBW8E4P7uJFPWafgmzf/lmWpk29+JouFkvrhxx8R9x97eCWzF8vuuFu3C8D9reCWxF8R91wi0dMTL4Z
gNrQHs+C9AT/APx/mP8AKiQ3Q3mG/MWaOg8bNw2fEf5U77PE8D9CuCPTRPlH1XCf2HzbZJ9Oz5m/UIr
9lpz+n8T/AIU7omZlReijV2jWLeC/sZ+Y/Zae0VNTE1xkFtRQdnxXB2QjyzHiO2lSPouFnRQ/E/SzQft8Lx+x
Wnf/AF8Xw+4s0f7LD+UfRaQ9qifMfrZwY9i/uP2XCHR0xMxGOgNrQHs7V6Bn/wDj/Mf590TW3jgdGMBT
N3fgCnNkKpVSqlVKqbJPZ8/clFoCa46Tbr1t1Jzrovdic8vcXnr12cFvaXfL9wp/SEKUYIkWtD2KR0pLzYPEn
X2LhPIeqJtvVqP2Qs4Leyu+b7BcKXO5SxtdVPuVon2GF8oWlfbYvzGzgnlF8vupqcgyzQ6MaAr0/I9/8j/haQi
NiTUSIzIk2cEtmL5fdTU7Blmh0c0qpeYhx2CJCNQVwihubOm8a1ANugYAhSTNWev8cvyUGaHpxx7fV/Kn
2XCOBxkk51NnX/m3glsxfL7rhbtwvA/a3glsRfEfdTekZeVIEd1K+K/aDR//ACfkf8KdiNiTMSIzIk2aF9vg+P2
K0hEayViOdlQ/RcEenifKPquE/sPm2yT6dnzN+osluFEB8S5Fbd+NaqJDa9nFvGoqagiFGfCHUSLOC3sf9x+y
mdKysu/i4zqHzUpPwJoEwHVouFnRQ/E/SzQft8Lx+xWnf/XxfD7izR/ssL5R9FP+1RPmP1NnBj2L+4/ZTWk
ZeWIbGdSvivT8j3/yP+MFPck3tKpVSqlVKqbIHRjAUzd3WCwKcyCrik9nz504aYqc7wVc+/Eb/Dq/H9fRafjc
XIv+Or8beC3tL/l+4XCn2ZnzfYrg6SJ5vgfouEfsLvL6qlnB0f8Agt/u+q4TRGmbAHUAtE+wwvlC0r7bF+Y2cE
8ovl91wr9nZ832NlLOCWzF8vuuFfs7B/V9iuCsyOKdAPUa/j+vzXCyXrDZHHUafr7WBpcQ0dahQhCYIbRq
CZoGVZFEZtb1a7SmYAjQnQiMwqHI2cEtmL5fdcLdqF4H6i3glsRfEfdcLduF4H6jBwehh8+2vVUrTnsEXw+
64J+0RPl+64T+w+Ysk+nZ8w+oXWnZrRxrKQye6PotI+1xfmP1s4LexH5j9lwo9t/tH3XBLo4viPouFnRQ/E/Sz
Qft8Lx+xWnf/XxfD7izR/ssP5R9AtIe1RPmP1NnBj2L+4/ZcLOmh+B+ttFTcKbrNbWIqB0YwFM3dyFoU5kM
cns+fuSRkIk28w4VK/FaI0ZyOEddXHNcKZjYgDx+w+9vBb2l/wAv3C03IRZuEGQqajXX4LQ+gzLP46MfW
6h2LhNEDZO4esj/ACgtG6GiTgvg0bl8VAgNgwmwmZDUtKzAjzb4jcv8alon2GF8oWlfbYvzGzgnlF8vutN6P
izkJsOFTUa6/Ar9l5ztb+J/wtIaMjSZAi019n/VnBLZi+X3XCvoGfN9iuD0xxU60dTtS0pLcfKPh/D6WaHgcbO
w20rrr5BaQj8TLRIo6gV6ZnqU40/l/hSkbjoDIvaAfyWk4PEzcSHSmv8ALMWcEtmL5fdcLduF4H7W8EtiL4j7
rTuiY845hhU1V+3wX7Lzna38T/hT0jFlInFRaVpXUpaA6PFbBZmVofQok/3jzVx/ALhTMsbAEE5uNfwXBP
p4nyj6rhN7D5iyT6dnzD6hdahcFZgv/fOF1eqxuvUB+Sm4oix3xG5Ek2cFvYz8x+y4T+2/2j7rgl0cXxH0XCzoo
fifpZouM2DOQ4j8gf8ASmZdkeE6C/IpnBWZv3XOFO34fgoMIQ2BjcgpqKIkd8QdZP1s4Mexf3H7LTmiY84
9joVNQOf/AEv2YnP6fxP+FOSUSVi8VFz3Gm4UxTW3jgdGMBTN3fgCnNkY5PZ890O4aFn4UpGMSLlSn
5hR+FMK7+5YSfjqUxHdGiGK/M26Fn4cpGL4vWOryX7TynY78P8AajcKYAb+7aSfwU7OxZuJxkX/AKs0
NpmBKQHQ4tdZrq8B8VpThC6O0woAug9fWR9lRSPCKVgyzILwagfrrU7GbGmHxW5E1s0HpSDJ3+Nrrpl
5r9p5Psd+H+1+1En2O/D/AGtO6TgzhYYVfVrn5WaC0rBkw8Rq66Zea03piBOQmshVqDXX4eKhPLHh46iv
2plOx34f7UcsMRxh5V1LQs7BlI5ixgctVFpfTsGZluJgg1Plq/GzRXCCBLywgxq1Hn91picgzUxx0EdXXZoLS
sGTDxFrrpktO6ThTjmGFXVXPyt0FpaDJh4ig66ZL9qJPsd+H+1+1En2O/D/AGtMz8ObmONhDVTr81o+Yb
AmWRnZAqNwrgAfumkn46lMTMSO8xYpqStB6RhScVz4tdY6vFaY05LzUtxMIGtR+s7ID7kRrz1EfVftTJ9j
vw/2jwpk+x34f7WkuEUSZbxcMXW/nbobTUCUl+Kig1r/AIWmZ5k3M8bCBpQDX5rQWlYMm17YtdZGS0
5paDOMY2FXUevwt0bwk4pvFzWunX10X7QyN29e8tf/AEtLcIDMs4qCKN/M/wCLdDabgSsvxUStan9Zr9p5
Psd+H+1+08n2O/D/AGtMTjJqZ46HlQZ+55rbxwOjFpRTN3cghYFObIxyez5+5TvlFSym4U58e6pvbxwOjFhs
KZu7kELApzIY5PZ/kiipbRUVFT34LJvbxwOjCKKKKZu77BYFOZDHJ7P8g1/koWTe3jl+jCNpTM93dYLA
pzZGOT2fcpTeDc04Xqj8f9KPBdBiOhOzCkZCLNv4uFTtU9oiPKMD4tOzVbI6LjzfRDV2lHgtHuVDxe7Nf1/
0pzR0eVP71vn1Wy0pFmX8XBFSofBaMRV7wD+P+FOaFmpYXnCo7RbAgujRRCZm7Uv2Xm+1v4n/AAv2
Ym+0fj/pT+iI8mwPi016tVjWlzg0da/Zec7W/if8L9mJvtb+J/wprg/NQITozyKN15/6VLNH6KjTlTCpq7f+l+y83
2t/E/4X7Lzna38T/hRoToUR0J2Y1WAEmgUDgzNv6Qhv5n9eaj8F5lnRkO/L9finNLXFrsxYxhe4MHXqX7LT
na38T/hP4MTgFRQ+f+lMykaXddjNpgktCTM1D46HQD4/9KckosrF4mLnbIaOjTjyyFTVr1qf0RGk2tdFpr7F
LS748VsFmZU1oCZgQjGeRQfH/SoqKDwcmojBEaRr15/6UWGYbzDd1alIaOizby2FTVr1qe0LMSsLjYhFM
s/9W/svN9rfxP8AhfsxN9rfxP8AhReDc0xhe4t1a8/9Ie6Jvbxy/RhFGwpue7usFgU5sDHJ7Cp7kdkoPRt8B9FpX
22L4lcFpY3nx/L9fkuFHs7fm+xVFBguixGw25k0UKEyDDDGbIQ4RyZiXBXOlepTMARoToR60RQ0NmhZ
VsCUbTNwqVO6clpaKYL6kjs/7UGM2LDERmTlpSVEvNPhNy/zrs0R7dC8U511pcepSGmYE44shV1CutcK
ugh/N9jZA6VniPqorg0Fx6kOFEoep34f7WkNPy0eWfBYDUj9ddvBPZi+X3WkNKwZOnG119nwQNRVaS9s
i/MfrZwWk2+tNOGvIfdT+kYMm0GL1/ipDSkCcrxWY6j9Vwpk2lgmgNeR/X61WSvTs8R9QutQ+Esm5901H
iFNykKZhGFE6/1qUSG6G8sdmLCtEQ+Lk4bR2V/HWuFcH14cYDMUr9LeCnTxPAfVcK+hh+J+i0L7dC8fs
Vpv2CL4fcWFaP8AZYfyj6KfP/lRPmP1XBWC4cZG6svuuE/sX9w++D9p5Tsd+A/ypnhHKxILmAHWCMv9
+6Zvbxy/RhGw2Nz3d9gsCnNkY5LZ8/crslC6NvgPotIsc+fiMZmXKSlWy0FsFvUuFHs7fm+xs0T7bC8VFH7p
3gfogPVUPhNKNaAQ78P9p5q4lOyKZXiwtKe2xfmK0Tp2XlZZsCIDUV/M+K0pNsmZl0ZmRpZoj26F4qY6
J3gfouCfTP8Al+4XCv2dnzfY2QOlZ4j6qa6N/gfoU3LBwVhNEu5/afp/2uFsQGIxvXQ/r8kzZC0l7XF+Y/Wzgx
7IfmP2XCj2sD+kfdcG/bh4FcJfYT4t+tkr07PEfVdafmVJBwloYfndFVpL2uL8x+tkKHfe1naQFTqXCWBfky8
DW01t4KdPE8B9Vwr6GH4n6LQvt0Lx+xWm/YIvh9xYVo/2aH8o+inGF849jcy4/VSMqJWC2C3qXCb2HzH
u6b28cv0YRtom57u+wWBTmyMcls+4qWuyUHo2+A+i0fKX9Jx45GppP4oxm8bxPXSvkuFHs7fm+xs0V7bC
8VG6N3gfomjUFSx2RUPox4LSntsX5ijboj26F4rS5pIxSOxcFvaH/L91wr9nh/N9jZA6VniPqozL7XN7apvBN9
Ol/wD8f9rSmhnSTA8urU0y/wB28F/ZD8x+gXCr2r+3/KZshaS9ri/MfrZwY9kPzH7LhP7YPlH1K4N+3jwK4S
ewnxb9bJXp2eI+oRzUvwblIb776u8f1rU7OMlYRjROpRYrojzEfmddnB+Hfnm/CpWnZvk8Fpr/ABD8BrKnIP
HQHw6VqD/pD42cFOnieA+q0vowzrGtDrtCpHg46Xjsj8ZWnw/2tN+wRfD7iwrR/ssP5R9FoiSv6QjRz/C408a/
4V8XrnWuE/sX9wwfsm//AJfy/wBrSWg3SkHjS+uvs/3bXFTmqcxRU52b28cv0YsNhTc93dYLApzZGOS2PP
3K7IqD0bfAfRNhshgu8SVoecMzpCJGORGrwqFwo9nb832NmivbYXio3RO8D9E3IWuyKh9GPBaU9ti/McG
goYfPMr1a/wAFpn2CL4Lgv7RE+X7rhX7PD+b7GyB0rPEfVR3XWueOqq/auYP8DfzWkdMRJxgY9oFNeq3
g7DDZFpHWT9afRcJ4gdNkDqFPv90zZC0l7XF+Y/Wzgx7IfmP2XCf2wfKPqVwc9vHgVwk9hPi362S3Ts8R
9Uc1A4TTLYn76hb4UK/dxWa9bSFNQRCjPhDqJFnBODriRPAfdcKohLocEfErRsbjZWG/M0Ffup6BxMw+
F2H8ur8rOCnTxPAfVaZ0m+SY10MVqetaP4Qx5iZZAcwAHxWnPYIvh9xYVIeyw/lH0UGCyA09lST9StCT
ZmZ6NG+Ap4VXCb2L+4YP2qj/APG381pDTcWbhcU9oHX14qe45vbxy/Ri0opue7usCCCnNkY5PY89zO5O
yUHo2+AXCObEOW4oZv8Ap1/4XBj2l/y/cLhR7O35vsbNFe2wvmUXo3eB+iGyofBeC5oN89XYnNo4hOGo
qH0bfBaV9ti/MVovQEKZlxGc8iteztWkpRstMGC01As4NQy6bv8AYD+epcIYhZIuu9dB+a4L+0RPl+64V+zs
+b7GyB0rPEfVTXRP8Cm5W0PUpODxMBkPsAWlo3GzUV9a6/ombIWkva4vzH62cGPZD8x+y4UNPKwf6f
uVwbH/AJwPwK4Sewnxb9bJXp2eI+oXWnZlSLCyWhsdmAFpH2uL8x+qouDsK5IivWSft9kXjIn81errXCW
Bcm7/AHh9NR+1nBTp4ngPquFfQw/H7LQvt0Lx+xWm/YIvh9xYVIeyw/lH0XCWc4uX4sHW76da4KdNE8
B9Vwm9h/uG/DcJvbxwOjFpRTc93cggggpzZCvK8ryvK8ryk9jz3U7g7JQejb4D6LTcZ0Scfe6tQXBj2l/y/cLhR
7O35vsbIEUworYg6iocRkRocw1BQ4Pyoj8dTy6v18FNTLIEIxYhyRNTU2aHmRHlGurrGo+KnNCS0zE41+o
9dNVf12qFDhwWXG6mhaVmWzE06KzL/HWpCC2NMshPyJUnJQZVlyAKfUrhNPQ4jhLM13dZ8f1muC3t
D/l+64V+zs+b7GyB0rfEfVRGh1WnrX7NSPYf/ktJaClIMq+NDrUDtNnB7RbIoE04mrTlqp+tacKiiPBSBrrEd+
X+E0UC4QaMZA/8kOqXOPh22cGJwC9LO69Y+/2U9o+DNtDYvUtH6Kl5TXDFSesrhPNgQmy3Wdf4WSv
TM8R9Uc1LcG5WG686rvHL/amZmHLw+Ni6gosUxHmI7M67JWFxUFsOtaABaTiiLNxImev8slwTiAcZC8
CuFMvWGyMOo0/H/aC4KdPE8B9Vwr6GH4/ZaF9vheP2K037BE8PuLZD2aH8o+i0zNOjTb6/w6h5Lgp00T
wH1XCX2HzGD9m5HsP4lTXB+ShwXPaDUA9fw58b1N7SvK8ryvK8qqX6MI2Gxue7mwWBTmwLKKgVF
RUUlsee/wBMR7E3T86BQEfgosV0V5iPzKlJyLLOL4OZU5pSZmWhkY6h8LZPSkzLCkJ2rsK/amY7jfzU5P
x5k1jG2Vm40u+/BNEzhRMgULG/mp7TMzMtuO1N7BZBiuhRBFZmFF09PPbdvfgKWSc7FlXF8HMqc0pM
zTQ2McvhYCQahftHPdo/BftHPdo/BTGm5yNDMKIRQ/Czgv7Ifm+wWnNLTMrHEOCRSg6vFftHP9o/BaB0
rMTUVzIxGodnxXCvoIfj9rASDUKW4RzcJt11HeP+lG4TTbxRgDf18U5xcbxNbGuLSHDML9o5/tH4L9o57t
H/AMVMzcaYdejOrYx5a4OHUv2jn+0fhZKzcWWfxkE61N6XmpmHxUUinhZJz8aVcXwTmp3ScxNANjHL
4KBGfBiCLDzCmNNzceGYUQih+FsLT87DaGNIoPgokRz3F7sypOejSri+Cc1N6WmplnFRiKeFv7RT3aPwX
7RT3aPwCiafnXsLHEa/gh7om9tUVFRUtgdGEbDY3Pd3WBBBTmyMclsef8gSelpmVZxcEimeSm5yLMv4y
NnZJz0WVcXwTrKndKTE00NjHUNeVP5Jm9vHA6MWmxue7uwBTmyMclsefPOYW577RU3Cipztcdd+pz
NN1m9vHL9GLTY3Pd3YApzZGOS2edhQHOU3tc3Tmac5Te67nRUVOfpzVN2m9vHL9GLCjY3PdzgCnNk
Y5LZ5qiZDc/ZUKWDdZzT4rW5qb2hzlN10XoB0yzjYpo38yv2ckew/iVP8GgBelT/afsf84nZJnB2SLQSD+JX
7OSPYfxK/ZyR7D+JWlZWHLzToULIU+lmgtGQJsP48ZU61+zkj2H8So3BiWdsOLfz/ANqfkIkpE4uJ5HtskI
DY0yyE/IlR+D0k2G5zQcj1lBaE0TLzMAxIta17fBabkoUtMXIOVPHts0PKQ5iaEKJlQr9nJHsP/wAiovBiUds
Et/P6rSeiIsnQk1aeu3ROg3TX7yL6rPzP+l+zkj2H8Sp/gy27flPw/XWvG0cHJHsP4lfs5I9h/ErTWh5aWluNgg1q
Ou0cG5GlaH8Sv2ckew//ACKmeD8kyC57QagHrKHP05unM056b28cv0Ywtz3c4ApzZGOS2eZAJNAFDle+i
WsCizNdTLI8MMIp7gY284NKoyG2mQH0UXhJNF9YVA3q1KRmxMQGxm9a01BbDnXtb8PzGF2RUPZH
kncIZ68RUfgpGK6LLw4j8yAtP+3P8voLOCmUXy+607PRpWE18HrP2Wh9NxJiJxEYa+oj7rhBLiJJuf1t1/5s0
R7bC8VNdC/wP0TOqi0ZJCVl2wuvr8Vwn9rHy/5s4Oe3DwK0lHfBlXxYeYCkeEcfjQ2PQg/BTsuI0F8Kmf16l
TqKYwucGtzOr8VDhhjRDGQUzwlmDFrBoG9ikJrlMu2N2rT8vxU46nXr/FURyTVobS8zMTXFRSKUPUuE
vsX9wtGQU3p6cZHexpFAT1fFRNPTr2ljiKH4e5OKPF8Zz03t44HRi0opue7mwWzmQxyWxjqocs52spkNrNl
RJoDUxOc5xq5Q4bn5KHLNbnmpzaHuCD0jfEfVR+jf4FNyWgPYW+f1Wn/bneX0wuyULZb5J+2fFaL9jhfK
Fp/25/l9BZwUyi+X3XCroGfN9itDtJnodB1rTPsEXws0R7dC8VNdC/wP0XByUEWPxjsma/Pqs4T+1j5f82cHP
bh4Faa9hi+ClumZ4j6rrRzUr07PEfULrRzWgvYWef1K4Te2f2j72HJNXB327ycuEvsX9wtGSn/aYnzH687RU3
eXYHQqFRZdzNfVzs3t44HRi02Nz3c4Ap3ZGOS2PPFDgvfsqFAaxRI7WeKiRXP8E0EmgUOUGbk5zWjXk
ok0TqZqUy68fcEHpG+I+qj9G/wKbktA+wt8/qtPe2u8vphdkVC2W+SdtnxK0Z7HC+ULT/tz/L6CzgplF8vutI6
ObOMDHkihrqWj9CwJV/GtJJ+K4RzrWQOTtOt30/3Zoj22F4qa6F/gfotDSXJpUNdmdZWj5zlLXxBleIHgKL
hP7WPlH3s4O+3DwKm5cR4LoLutSvB6XgRhEqSR2rSk4yXlnOJ1kUHigpbpmeI+osdmtBews8/qVwm9sHyj
72BhcbrcyguDvt3k5cJPYT8wtGSfoeUcbzoQWntHS0CV4yEwA1FlN/FsGOGQ6dahxmvyUWVB1szRBaaHm
5zbxy/Ri0opue7nDO7IxyWx54KdShSwzeiQ0a1FmS7UzVZCgF+epNY1ooFFmA3U1OJJ9ZQ4Zc6gU3tDEd3
pbB6RviPqo/Rv8Cm5LQHsLfP6rT3trvL6YXZFQtlvkn7R8StF+xwvlC0/7c/y+gs4K7MXy+60vpB8pDa9gBqa
a/BReEs05t1oDVEiOiOL3mpNmiPbYXjZp6ZMKUN06zq/z+S4MeyH5j9AuE/tY+Ufezg77cPByn5gwJd8Zoq
QFE4TzJFGtaPxUzNRZh9+MamyV6dniPqLHZrQXsLPP6lcJvbP7R97NHQ+MmobPiPy1qcNID6atR+i4N+2j
wK4SexH5haFPRogmYlHHaPWe1PivcKOcT5+5oEzX1Xp8NrxQqLBMM/Dmpvaxy/RhGwopue7nDO7IxyW
x52wYQdDUOG1mSiTLRsp7nO1lMYX7KgyzW6zrKfFa3NRJhz/AIIdihyvfVGtHYFN7Q9wQukb4j6qK0ljmj
4qlNR6loRhbIsvfH6rT/tzvL6YXZKFst8k/bPiVoz2OF8oWnvbn+X0FnBXKL5fdcKOgZ832ODRHt0Lxs4QTv
HTNxuTNXn1/wCFwY9kPzH6BcJ/ah8o+9nB324eBWmfYYvhgl3BsVhPaPqqqIC1xDloRpbJMDvj9Vwm9s/t
H3s4NS1+a40/wfUrhBGDJJzT/FqXBsf+aPArhJ7F5i3qWkHDlMT5j9VeHueFMOZqOSa9rxqUWU62KnMTe
1jl+jFpRTc93dhndkY5LY87AoDrsK8okZz9XUgK6gocr1vXqt+CizROpi+Khy7nZ6kyE1mSiTLRknvc7WU5x
camym/a+paM0g2ahA/xdYT5GXfE4x7AT2qYmYcvD4yLqAU1MujxTGd14XZFQtkeSdtnxK0WDyOF8oWn
vbn+X0FnBXKL5fdcKegZ832ODRHtsLxUxUQnH4H6IZLgwDyQ/MfoFwn9rHyj72cHfbh4FaaB5DF8MOiN
JNmoVK+uMx9wo0jLxX8ZEYCe1TU1Dl4fGRTq/WSnJkzEZ0Y6qqXaHRWtPWR9VAloUAXILaBTEnCji7
GZWig6Ml4Lr8KGAVMS8OM25GbULS0FkKbfDhig/wBBFUNEZZhNSwfguSwu4PwHPUVFTnaKmKFL3
2XgokNzDR1rXFpq1QZkHU7NRYDXqLCczOymAKc2scDoxaUU3Pd3YZ3ZCOKS2PNUsBdxVOpQ5cu1p
kMM2VFmQNlPcXGpUOG5+yoUs1uvNRIwZqKiRi/w56nNU5xpLXXm5r0rO/8AKVGjRIrr8V1T8bKKmDj
4neP4mwRYgFA4/iUSSamxr3N2SQnRHu2iT54ASDULjYtKXj+JsbEe3U0keZTiXa3GtjSW62lGLEIoXH8Tb
RUQJGsL0tO/8pUaPFim9FdXxVFKdOzxH1U2f3LyOw/RNjxe8fxK4+L3j+JWhXEyTCT2/UrTg/8AOieX0Fn
Hxe+fxK4+L3j+JXHxe8fxO+U5iDGLD8E14cNSiSjTrGpPhOZnbCmC3NNc141KJK/xMxTu1iCgdGEbCim5
7u7AFO7IxyWz5qtkrsKJGazxUSK5+aDSTQKHK9b0S1g1qJMk6mqlrYbnZKLDLDTDTcqbjTfASDUJ2k5tw
uuiG2FpGahtuQ4hAUWI+I4viGpO4U5+nNQ4hYatTI4c2oTXBw1KJKtOSfAe3Oxri01aoUyHajqUWC1+sqJ
Ccw609haaG2d2sQUDowjYUU3Pd3YZ3ZHjjktnzta+kBZKHLOdrKaxrBqUSZA1NTnEmptbLuOs6lDl2DXm
nxGsFSosUvNcdP5eHPNcWmoQpFN5upybNOGp4TYjXbKfLMdryUSXc2yFMFup2SBa8alNbQtndrEFA6M
Wmxue7uwzuyMQUns+dsKCHw/iocBrSokdrU+K52djWl2yuIDekKEQD1YQTIRreedaizAbq605xcau9wD3h
RUVFT3G1zYnqvz7U5rmHXqUOaI1OTIgfraVEgMcnS72pji06lNbQtndrEFA6MWFFFNz3c4ZzZCoqKioqKi
ktjztgODYdSokwXam5WMgPcrkJm0alOmHHZ1KHDc86lDhhg1KNMdTPcJ5jQ0BkabayIKjX9F6Ikv+IJ+hpI
ihhhaX0KJZvHQdn6f6t0fouUfLQ3uhipAXoeT/AOIKY0BKRRRjbvxCmIDoMV0J+Ys4PScCOH8cwOpT7r0
RJf8AE1eiJH/iC09LwoMwGwm3RT7mzg9JwIwicc0OpRaZ0TLtlXRILAC3X5ddknAMeOyF2leh5D/iCOqzQ
MhLRpYvjMBNT9l6Ikf+IL0TIf8AEFpeEyHNvZDFBq+gs0Bo+Xjy96MwE1P2XCGVgwIkPiWXag5eS4Pyk
GPGeIzagD7rTuj5aFK34LADUWS7Q6K1p7R9V6Gkq9CLOD0jAjtiGMwGhC4QSkGDEYILbtQft7rZEDvUi
qLCLEO0KHMkana0yKx+SiQWO1qaHrCls5tqioqKipZA6MWlFNz3d2Gd2Rjktjzs600EwKNXJqa3miD4bNg
J8VzszZCly7WV6rGqNHL9XV7q4P8AtrfA/RaVJEnFI7Fo7SkeBFAJq09RU4xroL2uyoUMkFov2OH8oWmZ
iLDn3GG4ilPotBTjpiXpENSD+iuE8ICMyJ1kfT/uzgvlE8vuuEMzFgwmOguIJP2K9LTv/KVFjxIrr0U1NnBbZi
eX3T2hzS13WpiAYER0J3UuDMveiujnq1fignDXZwa9kPzH7LhFNx4L4YguLa1+y9Kzv/KVFiPiOvxDU2cG
vZD4n7LhT0kPwP1C4MdPE8PuuEfsXmLJP2hniPqLKEuoFo+TEtAEL8fFcKOlh+B+vuyFFui67WFEhUF5us
Ww5lw1OU5tC2c2scDoxaUU3Pd3YAp3ZGOR2PO2GSIOpVLtZthS1Nb1EjNZmnvLjV3uvQHtzfA/RaThufJ
xGsFTRaO0PMPmGuisIaD16lORAyA97+woZWaL9jhfKFp321/l9AuC8M8W9/UT9P8AtcKD60Pz+1nBfKJ5
fdcJgTBZTt+yuO7D+FvBfZieX3s4Sy9yMIw/i+o/19FoiW4mVY3rOs+f6ognZ2cGvZD8x+y4UNJfDoOo/ZXH
dh/C3g37KfmP2XCdpL4dB1H7Lgy0iO+o6vuuEfsXmLJT2iH4j62aCkuPmb7tlv16v82cKOlh+B+vu2HELSnw
w/1of4WxIpeam2c2scDoxaUU3Pd3YZ3ZGOR2PO2uqljWlxoFCghnio0xTUM0Tr120VFRU52m86A9ub4H6
KJEbDaXvNAFBmoMY0hOB8FwggRHyxc05ayLdGexwvlCmNDyseJxsRuvxK/dQIXU1o/ALS05ymZMQZZ
CzgvlE8vuiaayuNHb+a0j7XE8TZwW2Ynl91pCY4mJBd1F1PxCn5Fkyzi4nUa/rxWlpjiJN7xnkPNMyCdnZwa
9kPzH7IuA61xret35o52cGvZT8x+yvUzNEHg6gVwj9i8xZKe0Q/EfVda0XJcmgBnWdZ8f9LRU7yqJGidVRT
wXCjpYfgfrz1LKb8xxaahFjYoq3UV10wTm1jgdGLTY3Pd3Wiyd2Rjkdjztuml5QoJfr6k1rWDUoswXamqmG
vujQHtrfA/RaXP/AIUXwUrEdDmGPbnUfVTHROp2FNyVFov2OF8oWmJ+ZhTb2Q4hA1fQKNNx43SvJt4L
5RPL7rhQAYLK9v2V1vZbwW2Ynl91wo6CH832UhMcfLti9v161wpmNmAPFMyCdmbODXsh+Y/ZcKQL8
KvYfsrot4N+yH5j9lwqaDEh+B+oXBcDj4ngPquEfsXmLJT2iH8w+tmm5zk8uQ3N2ofdcFtiJ4j6LhR0sPwP19
3ioNQg5sXa1FTQAfbObWOB0YtNjc93daEFO7IxyOx52y7aw6FPc1gqokUvztpgpuVFTddAe2t8D9FpSG58p
EYwVJC0boaO+OHRm3WjXr61NPDYL3P7ChlZoz2OF8oWnfbn+X0CpbwXyieX3XCKXixYLBCaTr6vBejJ
v/jP4KNLxYVONaRXts4L7MTy+64T9Czx+y0RphktCMKID2ii0lNcpjujdv0TMgnZ2cG/ZD8x+y4RSsaM+G
YTSaA5eS9GTn/E78FEhPhuuPFDZwb9kPzH7LhT0kPwP2XBjp4nh91wj9i8xZKdPD8R9bNNTfKJk9jdQ+/5r
gvsRPEfRcKOkh+B+ox0VFRUVPc0eKHmotnNrHA6MYW57u60IKe2RjkdjzthPuwqhOcXGp3ym6aFjMhTY
fENBrXpST/5W/iommJJgqYgPhr+i0tpvlLOJhCjbdH6RlWSsNjogBAHWtLxWRJtz4ZqNX0wcHpuDBETjnA
ZfdelJP8A5W/ivSkl/wArfxXCGZhRnQ+KcDSuXlZwem4MEROOcG1pn5rhDOQI0JjYTw7X1eFhTdKSdB+9
b+KdnZoGdl4UsWRXgGv+F6Ukv+Vv4r0pJf8AI38VpeKyJNvfDNRq+lmgZ6XhSxbFeAanr8FwimoMZ7OKc
DqP2XB+ZhQYzzFdTV1rT0/LxJQthPBNRZLODYzHOyqPqvSsnXpW/jZwdnIEFsQRnBusfRcIpmFGiM4pw
Oo+9JzaxwOjFpsbnu7rQgp3ZGOR2PO2ppTmTvA3yvNjmz7lO5Tm1jgdGLTYN3daEFO7IxyOx584efKG5U
VP5ECKG7Gyc2scDoxhG7utCCntkY5LY5sI8yN8p/Lk5t45foxhGe7utCCndkY5HY891H88Tm1jl+jGEbu60I
Kd2QqKioqKiopLY52nMDeq++wjv5tnNpUVFRUVFRS/Ri02DPd3WhBT2yMcjsKm9U/k8I46Y68/TDObeO
X6MYRnu7rQgp7ZGOS2NwpZXma/y9Tn64Zzbxy/RhHAM93daEFPbIxyOx/Io91U36c28cv0YRsNgz3d1gQ
QU9sjHJbHnup32lh3A8+d3oqKnuGc28cv0YRsNgz3d1gQQU9sjHJbHnvZQ3ynNhH+QDzM7t45foxhGe7mw
IIKe2Rjktjz30e5x73COMI8zObeOX6MWmwZ7u6wIIKd2Rjktj+ehYeYPMzm3jl+jCKKNgz3d1osndkY5LY/k
allMVMdFRUsp7irzA5qc28cv0YRsNgz3c2BCye2Rjktjf6qltVX3XRU90UtpbSynOzu3jl+jCNhsGe7usCCCntk
Y5LY900/mSd28cv0YsKNgz3d1oQU7sjHJbG96N0Y+bdq1NHWv2flK0vn8R/haT0W+UIObT17no3Rb5uprR
o61E0LIwxWLFp5j/CjtY2K5sM1HVzkjChxY4hxTQFfsz+9qXep+f0optsJsVzYJq0YabhT3xObeOW6MWFG
wZ7u6wIIKd2RjktjeNZU3ooy8sIsTaJUDRTjKvmomqgqPj/paMi8VowxB1XkSa3v4u1aUc2Lo0RR/SVF0fAb
owTIHravqtByEGZL+OFaU+6lJIzEzxLe0+QC9HaLa7iXO9bx1rS2jXSjtRqDktK6OgQJZkSGNZ+PwWhJCD
M3+OGVPutEyUKPMvhRBqFev4qchCHHfDbkDZDFXAfELTejpeWhB8IddMytE6OgR5Z8SKNY/wALRWj
zOPoTQDNejdFvdxDXet461O6PfLx+KzrkoehpOBCvTjtfjQLSuh4cODyiXy/WtaGh1kaM1E11+a9DSEWrYb
vWGevX5qHJXZ0SsbtoVpqThy8cMhDVT/KhirwD1kLT8hClbvEDOq0xo6BAgsfBGsn49i0Vo6BGlXxYg1iv
X8FoKQgzLXmMMqKYgtbNmE3ZvU/NafkYUqW8SM69fZRaV0XLwJXjYY16uvtXwUPR8A6MMyR61D
9VoLR0Gav8cK0p+dVo2UfMx+Lqboz1nJackYMsWcSM6/ayDoyRbKsjR9VQNdT1o6Gk5hl6Ud+ddfmtEyU
tGqZh+z1Zfn/hM0Xo2YBbLu1/A1Uno1vLzKR9YFf9KNo/RUJ1yKaH5iny0o+fhwoGthz1+Ki6O0XCdxcQ0P
zFaa0fDgPhsgDar1/EJuiJKXYDOO1n40/BHRej4kF0SDrpXInNaHlmTEwGRcqFHRuixE4g7XZeK0zKw5eY
uQhqoPujktN6OgS0JjoQzPb8FoPR8GZDzGFaU66LRMlCmIxZFdSnV2/r8UNG6LiHiobvW+Dta0jJcljcUD8
QtahaGlYEIRJ12fxoFpDQsLiTMSp1Z9ur4LQclCmYjmxRkO34pmjtFvfxTNbh1XipqVYyf5O3Zq386LTcjCln
sEIZ1Wj9HQIsk+M8esL3X2BM0ZLxpDj4Q9anacxmtCSLZqKeM2QFpNsBkwWS+Q1efWtByUKZiPbGGQ
H1UbR96fMrAGqv5aqrTGi5eXl+MhDXUdagaP0YyGIkaJWvxp+vNTeh5V8Ax5Q5fGoNmitFmbJLjRoXorR
r38Qw+v461J6MgxZp8uYmWVOv65JujtFxHcXDPrfNrWkpAykW5WoOS0poSCyAYkuDUa/LrWiZPlUe47
ZGs/r4rTclCl4jGwRSv+VpvR8GWax0EZ+Nh0dA9Gcpp61O34qT0bKTcreh7fic1ovQrXNc+bHh91MGGYh4
nZ6t5nNvHL9ELTYM93dYEEFO7IVCqFUKulXSqKS2d40DEgMmP32f8Knmf+W184awursB+P8AlcIGRzA
rDPq/xLRsN0XRbobeu8uqoWkYQhaL4sdV37KR4ia0eID3U6s+sLRshAliTCdWtOxaAa3jox6/9n/Smjonj3cb
W9XXtZrTWk5eYlwyEakfA9hU9yXkzOVZau3OnwWiORVdyT4Vz+60B7ZE8D/9lFj6L49zIrRerrq37rTei2y
1IkLI/koe23xH1WluS8WOV5V+OfkpDkvJn8ky19udPiuDPspPx+wQiaHa6+Kgg/1KPpCDNTkvxJrQrhKXcc
wHKn/f2Wj7h0V+82aO+6kXPGiKs2qO+q0Af/MbTsP0U4GDTEO7nqr+vCi0hG0ex9JptXU7KrSOj5ZrGTUt
qFW/mepcKRrh/wB32ThK6Ql23nUp8RUFS8pCl5d7IRrn2dnwXBbYieX3UX0Vyk363739WdVwpzZ4H7Kaf
LtlwZkVbq+PghI6PnoZ5IKOHl+IUIU0K4fB3/2XBjKJ4j7oFmjoAb/E4/mftRcJ9uH5/az/AMf0bD5Vs0b+tS0eJ
Tincgz+/VWqbS+OM7df3WijIXnclz+NcvNSQijS547PX/r8lwj9qHyj6laIqZ2H4/Zaa/8AYQ/7fquEb7seE7sr9Q
o0vL6ThNjmopX/AGocpDlpR7IRqKE/kuDUK9MF/YPqi8O0yC3vfZcIva/7R90VpPkfFs5Xl1Z9nwWieR+tyP
4VrX7rRGjGzTnOedTVKDRImGiBtV1bX/S4T9JD8D9lKdMzxH1XCit+H2a1omvo2J/d9FwXhm8+J4BaKe1
+lHObkbynv/af3N+y0vyC+3lmfVn9lA5NyGJyXZo7tzp8VwZmdboB8R91LSzdHwIkQ9pPl1D7JxLjU5lcGeli
eA+qi8XJ8bORMzl+GoLTUQv0c17uu6Vo/kd93LMvhX7JzYPo93IiLuv4+PnZoYuGj3FmfrUVetaH0Y2ZJe8
6h2KENENjtEOt6opnSq4TdND8D9U+M1r2w3fxV/JQIELR7KDWXuH55DyC4S9ND8PutJRJNjWmbGrq1V
UfR0nNSxjSopnl8OqiP/pa/D/9lwfMXlPqZU1/rxXCDjeS0h5df6+thwU3Sd2lRXSrpV0qhVFL9EEbDYM93Ng
QQU7sjHJbG8xtJPjSwgRNZBz/ABzUDSrmyr5WJrBFB8P9LRGlOTG5E2T+S4/RN7lNRX86+HatL6V5SeLh
7A/NUC0HPQZUv43VWnV4qRnuTTJjZg1/BRImiZn99FIr5j8lpmcgTBAl25ddKeVFpTSMCPLMhwzrHw+C
0JPwZa/xxzotEzsKBMviRTqNer4p8fRDovHGta1/iWm9JsmSGwsh+f8A0mGjgVprScvMwg2EddewjqWidIwI
Mu+HFOs/A9i0RpHkjjfFWlPdohzuUOOvOn//ACtIzzIkzx0uKU6+1ekpCchBszqPx+xWktLQOIMrK5ZfCi0Pp
Vku0wo2zn+ghN6MlaxYVCT2a/8ApCeD58TUTUK/kpqc0VMOvxa1y/iWkNKwHQ2y8sPVBHlQrTk/Bmi0
weqqIC0XpGBAlXwX5mvV8FoKfgyoeIxzopiM100YoyvV/Naen4U0W8Scq9Xgo2lNHx4XFRSaeB6kzS0jK
wqSg1+f5kpmkYA0aZYn1iD1HrNVoTSEGWD+OOdOpTukOUTQinZFKfl9VpyegzTmGD1VsZpGQiSjZeO
TkOo5hQNKaOlWnk1fwOvzK0dNyIhGDMtzOef/AFRQpjRcnV0I1J81LaTb6Q5XG1A9i0zNw5iPfhZU/wAr
RE7Iy0Or9s56iVMTfGznKDlUfgFpufgTURnFnUK11dpCndLS4lOTyh+GXV5qS0pLQpHiHHXR3V21UlyeS
kmxnaq0r16ymTOiWRePFb39y07BgxJYTbczd/DwRWmtIwJmExkI5Hs+C0HpCDLB4jHOnUtC6ShSxcIuR1
oRNEQIgjMOv4VP5LTk9CmXsMLqB6qKt3W3qTdJyU5CEOc1H9ZFaQ0vLw4PJ5P/AEAg6U0bDAyB8Spa
a0TAfxsOtf7lpqBCgxYU1TWXa/L4LTc9CmXsMI5VUhpKBBknQXnWb3V2haMe5s1DLe3/AL/JcJJijGwB1/
azQk7ClojnRusDq+K0xpITLrkLYH1U/pGBFkWQGH1hd7epQ4+io8NrIgukeVP7lM6Uk4MuZeU6/wAPx6/8
2aH0m2VLmRdk/khH0TDfygUqfP8ALq+K0ZpSBAixARdY7WOuiD9ES8QRWHX8KmnktNTkKYewwTW
g7PitMaUhRuLdLHW01UXSr48eHEjag09S01OwpiIx0Hq/yprSGjJgARq6vmT9KycCWMKUrXqz/HWjpCB6
M5N/FT79qkdIykpL0Yav8Ovx7AtHaZhiG6FOawfvmFMNhiIeJNW9Vo3ad28ct0YRsNgz3c2BBBTuyMclsef
8lUtjaTixZcSxAoKflZH0pFiy4lnAUFPy5qe0nFmmtZEA1WT2lIs00NiAardEzsnLw70Uevr6vutIzfKY5i9X293
Tu3jlujCNhsGe7mwIIKe2Rjktjz3am9VtrhrgrzleepzxPNU34Kd28ct0YRsNgz3c2C2d2Rjktjz3eipz+j4bXzMNr
hUEqa9GS77kVgB+VP5JGnoQlx6uquqnapgaMgPEOKwVP9K4QysKCGcS2la/ZQm6KgwWvfQ18z8dXUouj
5KbgGNKihHZq/ELg9KwY18xG3ss/NMiaJiP4kM1nVs0WkZBkvMthsyNPquEErBglnFtArXLyWh5SDEk3ui
NBIr9FwclYMa9xrQcvunObeI+K0NBZFm2tiio1qY5NL6RLYjBc1eWrNT+gg+M0wNTTnTq+K042UgMEG
FDF4oHXrTX6IhQxqvfmfPs8FpHR8rElOVSop19mrwWjGaPEuY0xrIzr+WpQ5bRs60tgihHYKf9rRkm3l/J4w
rSqmImioETiojBUf0qB6LjTBIoBTLIddfFQTomYdxLGaz/AE0/NaTkuSx+LUKBIwpNkaMwZDqrmpuXk3y
L48Bgy7FobRbZmr4uyPqobNFR3mAxor4U/AqbkhLzgg/w1H4ErS+jWGPDhSzaVrX8RrWkoUnJQRCawOee
36n7Ki0bo2XjSLS9oqa6+vMqBIxIkzyY59flmtNyMvClS6EwA1HUmykA6JMW4L1M/NaD0WyI0zEYVHU
PuokrC9KiDd9WuXkpuBo2WF+Mwfh9lpPR0s6W5VLCnX5eH6+K0RoqE+FymZy/KgUKFoqcBZCFD+BU
vLSkGYiQp3MZdn5dZ7PJQXaJmHcVDYKn+mi0rKCWmDDblmPNTcLR0s0GNDGv+laXlZYSYjQGAVp1
dq0PDkeLdEmaVHUezw61Bg6MnAWQm0I7BQqWkg3SDZeKKiv2WnILIUzdhCgoMvNTUjLjRnGBgrdBr
+C0bKQHyD4j2AkXtfktB6MEc8dFHqj81pCRhnSLZeGLoNPuozNFSZ4uK0VzyqtIycryJ0aFDA1AjV4Jmh+
Nkmx4G11jt/2tGaLZNwYnU4ZKNCfDeWPFCLK4672LZ3bxy/RhGw2Dd3IYJ3ZGOS2PPmgCclxT+xFjhrIQ
hv7FxT+xEEZ2CpyRaRmMdFTndGe1w/ELhH7Q35fuVotpM5DA7Vp/2yH5f/ZcJhV0Jo66/ZR5fR8jDHGsvE
+ZP+lIxoEWWe6XZdGv6LgvsxP7fupWekDMBjIV11c6BadhPE2yIcjSn4rTExKwnN5RDvVrTUFJRoEWWe
6XZdGv6Lgtk/8At+6haYlo0QQBDOvVkEyRZL6ShmFqDg5ad9tf5fRaNhRIUsxkY61paDFhzLuN116/12ZW
SEeWg1E1DvVy1f5U9FbM6NMWCaNp+gpaSkpeUEzMi9X4dvYtFTUrFe7k8K6aZ6vwUl/7h/8ActOe2v8AL
6BaG0dAiQnTEcVA6vBSk7o90drIMLXXUaD8e1cI6maFOsfcrTYEGRbB8B+Chf8ApT4H6rQTS6Re1vWT9
FoltJ2G3rqtNf8AsIf9v/2T47BFEI5mq0xLxYcwXRDWuR+3lZo6YEDRrYxyH/8AsojYEEunj2LT/sR8WrR8uJ
jRggk0BB+qbNsbNMlIXUDX7D7qJ/7oeP8A+q4Tj14Z+B+ykXBmiqu7D91BaToWjew/VcHQTN3h2FaZB5Z
Ep8PoFo3SEi6LxcGHdcfhn+C0vLvM+W96n56vyXCZw4uGzrr9lpP/ANTD/tWj5GVhynLJkXvstGTMnFjUg
QbppnQfrWj/AO68/wD9VpObkoUa7MQrxoNepaRc06NcWCgoPstBw78i5nbeTphkvGhSUEf6Gv6rS0wYGk
mxh1AfdTMvKRoXKphtNX5fGi0kWejncXlQU8NS0BLuhQjMPdRh/VVJ/wDlzxmoHqgZ9rv1+ta09OQo0Q
Mh67uZ+yLXNHrCipuwaSaBPhubnzVME7t45foxabBu5wzuyMclsefNQHEGgTnUFU+M5wooLy4VKjRrhA
CcamtkszVeKjuq/dZSMIMdkV2QK0rPMmooewdS0ZpWXloV1zDe7dSmpzj5njz8PyWltKMmix0MEU7VD0
3KR2hs43L4VC9PyzYRhw2ECmrL/K0PpJknevgmtMlD0to9jr7IND5f5WkNI8pjiJSgGQ/XWtL6SZNlvFgilc/J
aO0rDlpd0FwNTX6eK0PpKHJ3g8E1pkoeltHw3X2QaHwH+V6ZvTrZp7dQFNSOkJd08Zt7TTqyzU/pl8WI2J
B1Bv1+K0npSWm4VLhvDw/yob7jw+laduS9MyUw2k0zLtFR/laS002LDMCWbqP0UlpqCIAl5ptRl/2E3TkjA
q2AzV8BRS+kGQ54zRGo1/NaQmRMR3Rm9f8AhaK0uJRpY8VCbpfR0A1gM1/AU+qk5iFPTxi3cmilfFTml
5IxDDjw710/D/KkZyVm2mVhw6Np8KKFpDkU3EaB6lTq/wAJ2nZNn7yG31jnqp+J/wAKYnHRpnlD+2v+lp
TSrZmIyJCBF1TGmYEzA4qO01+Hb+NjdKwxo/klDWn38U+ajmHxRcbvYtJaZhTEvxLAer8vNSWnIcvLCD
dNR+C0fP8AEzPKItTqP5qBMiY0q2M0aifstJTktCLYUy2odryrktJ6bEaFxMAauv8A0tF6XMsDDeKtUTTkp
CaeTN1n4U1/FaP03xJcYzal3X1/9fRM0to6CL0FlCewfoLRUflc6+PFGsDV8FOaWknRCyNCvFurq/ypOYlp6
EWXPVbTOi0dpmFCg8mjtqMvL4pmmpGASJeHq8KI6QZy/lgBpX4dlFpScbNR+MZqFOtRtMw3yXJg01oB
+FFozTEOVgcUWkmtepQJ4icE1G166qcnoMxNiO5pu6tS0tpflYDIdQOtR9MwoklyYA1oB9Piok7EfBbL/wA
LVBnIkGC6DD1Xs1RaV0zDmoAhMBrX4W03QGhqiBEaiKGh52d28cv0YRtKG7uQwTuyMclsefNSzP4lMu
1BqArqQ9UU7E51TeshtvOuokAVXx930UrORZd1+DqKiRHPcXuzKlpuLLm9CNE+IYji9+ZxjBJRxBjsiuyC
0vpFk25phginbilZyLLEugmlU95e4uOZUrPx5YEQTSuKnuCVdqp2KZh/xjnZ3bxy/RCw2FDdyghbO7IxyWx5
8yBXUmtutonuvGql21N5TL6CnbbLso2vWVMGjffZ3GnuKC668WRGXXU5yd28cv0QsNoz3c2C2d2Rjktjm
ZdtTVTD6NpZDZdbdUZ955shNvO+CaaiqmXetTs97U98w4lWg+SjQ7wQ5ud28cv0QRsNgz3c4Z3ZGOS2O
Zgsutoor7zlAbecozqNt2W3OsrJON41/m+BrqxQYl4a8wpiHR14c3O7eOX6IYRu5sFs7sjHI7HnzEBlXqI662tk
uyjalTL6upZAYHOqcgoRvxLyjuow+5XTtH0oq6q8zHi3G1XpH+lS80Imq2YmXQ30pqUCac99OrcZmK9gq1
MnnOcA0e5aYGuuuvBP9SJfHWjR7UQWm6eandvHL9EMBQz3coYJ3ZGOR2PPmJdtG1Uy+pomNvOonOo
KrPXY/wBRtz8VKto1TLshu1OejOusJVCQXqFFrBqpaM6pvFQzEcSAVEMRmpxQdFh1cVWLdvp0dzoF7rU
OMeJOvWpMl0M1U9sKDHuNpRSYq+qix3xH3WqWjuDrj0Ih443lxrjEUxEcIrafBTr3ClCpqM5jQGq/FZQ1U
w55YIjU6O+JQBTER7KQgVxkWEdanHmoulF8SGa1U1MEANChiPeCfEIj0qmPfGiask97hHp+slx7nxVOPd
fUxF9f1SoRqxpO/wBFSymMetC8FLRP4FMMr63WhzM7t45fogjYUUN3NgtndkeK1qpVVeV5VUjseeNrbxoi
Q0VR1mqlW6rxUy/+GyCP4z1JxvGvamigoFENXE7xTnJ+IBRqbBi3dWSgRKAsPWoEMPNHKSH7xT+35K
ab+7BXHUg3FdPJ02C0wS9SHRqd2FAjMayjhVQBeiVbqUM8VF9bqUP1415RukKuXYoHgps0iNPgpqKH0
opo3g1/Uv3QFdajRGw4QY1MrDcCVNn1w9TEXjCKKdGz+uxRAzJimq1DymzwrRRm3o5H6yUvF4t91ymq
8aVxdyI0Kc206HdhhxXKBDhtUKJfaHDfKKnNwDR3inC65MeHtqo0O4eZntpVV5XlVVsl+jGAoZ7uUELZ
3ZGOR2PPHKszcpl38CA6kAGtTnXjeXwUY3RxYUFtXKK660+5XQmuNSFTqXEMzomwmNyCbCY01AT
oTXayFQLk0OtaIw2kUK4ptLtE1gbqCcwOFCuTw+xMhtbkE+Cx2YTITW7K4llb1EYTCbxCdBY7WQo8r6v
7sKDCpDDXoSsMGtEYLCa0ToTDmFxTaUomQGNyCdCa7MLk8PsTmh2abLwwagLim1vUToLDmEYLCa
0RhNJqQnQWOzCdDacwpqC51A1QmXG3fdMb1gIgUB911FEZebTmZ3bxy/RhHAM93OGd2RjkdjzxUqmi6
KJ77zqqWZrvKYdRlO2yFqBiFE1NSpYai5TTsm++XODRUoTbNXvmF6zSyyBEvChUxDp645id28cv0QRw
DPdzhndkY5HY88Us2rq9ijvo2yEy626or7zk1tTQKMafux1WMbRoCjGrz7jjvc0VauVRGkXwnzETjLjAmzM
UktprQmYxddouUxSbrAocy4gh2YQmYxbeAUKJfYHJ8YiKGJk0XRLoUR10VCE1GpeAFEZr1AW5lCaeCB
ECjx3iJdZrTZmJQ/BOmv3V8ITDr4aexCMeNLE2Ycb3wXKqQQ85p0y7ib6juZC1ga1DfebVRI8TjCxihR3lxa
8ITUZ2sBcs/d36LlMVtC8alFmIgfdYE+PGY2rgnTMVtC8alFjRA66wKDMFxLXBS81xhoVDmS95HUpeavu
uuTZm9EuDJQo957muUaOWkAdfuiG666qjNuv1Jr7rqrU4Jzbpocc7t45fohYbRnu5wzuyMcjseeKFDutooz7zl
AbecorrrbIXqt4yyE284BPdQV9yTpIARuVF01UW7xvrFSlONNzJM9pKa/iIjryZ67nRFDmWtg3VKCkIBTgJi
0HYhDDIzWhR9gocXc1nWnt/dscUziqjNGO3jb3Ypd7XPc09abDJiCGo7wyMCexNmGCKXlQ4oq/4qEwvbU
5BO9lH660YZuGK9QOjame0lDp3frqUvMNY0griyYN4KPGEVt1qPtAU9sKPHERoY1RnDjSHnUpW7xhup
sN1281S7LkUt/WSax1281QWXIoaqw77g/tTHEgE9vuk+tDDj1WSz6G6VGh3m1VcU7t45fogjaUM93KGCe2
RjkdjzwwW3nKK660myXZRqmH1dRMbeNFGfrujqslRm5TDqNp7kIrmrgV0daDQqdaLAVEb6hAUrDpDFb
LvWqdaouLCpqouLCgwAwUKiQTe4xvUpeE6piPzVwK41GXF++qdQV0ZKgyVFd60R2ZqUheqaqgQYFQZ
qcaXM1IMCIHWgKZICipQ1QAGSoM1cCuj3TLnXdPWqUNLIUS+KqNDunFO7eOX6IWlFDPd3IYJ7ZGO
R2PPDLs9Wvapl1TdUNtTROIaF8Uz1G3+s2wW3WgKYdV9PcDnUCbNvIqGrlTw28Wp0wOLvqE8ubeIxjm
hjrgrzEaJcbeUM3mhyhRrziOzmqe4a01qYGu8OuyC+65PbeFEdWrDO7eOX6MYChnu7sM9sjHI7HngaKmic
Q0VRzqVLN/iUy7JqhtvFRn3neFjBV1FXVVVrr3+LNG9RnVmmxnRKn+FS8xchgUTXiKzWPxTRV/FuOpT
D3MLWs1VT3RYbgC7NRI73RC1ppRQph+trswmPjuZfqjMOLGuUebcNUNRpl7HgdSmpotAuKPHcKNbmo
cd7Ylx5rVQpg33B5UN8SI5wDlDMV7i29kmTVHOvlTEciHehqLHexwJyUKZ9e67rysjNedbTRQYkQtMQlc
dFLS+8jHdxF/rRiRW3XF2aiRnmJcaaKBHdeLHITUS7QZqJxrQBVNjxGvuuNVDj+s5riocZ5vU8k6LFbrvKN
GcIQc3rRdFa8NLs05wbrXLNZcclFc98ElyhzdGgUUu4m+5qdFitFby494iDsKiRn8YQ3IITby0NbmojoooKqF
Ffxl0mq5VEoWnaUCMIg9yM9aGW2y0SoulTLP4sM7t45fowjYbBnu5wz2yMcjseeCWb/Epl+q6qE6kAGhOd
U3k393Dr1m2WGuqjmjN/IUSV9erOtNhPh3m9SgRrjKFqfMksN0FGVpCBGacXPuGimQb7E9lyKS5tQobgQ
aNooUciDdup8MtgtUSDdhV61Eh1iAfBOl3taS5R2EFr6VUJzS8UZRQpcPe6+FKNuucpZpD3oUa915tfJcW64
dVFEhOiEA5JkuTEvP6slCj3ohZROyUsw8UWqGQwUcz8lEc4sDAKVUdhAYPBRWFsS84VCgkE1ayibCeB
xg7VFN9zXOCGuKC1tFDgNe914dabDIEQNRu3LoZrUapa2GB2KMDxrUQCKFci1kdScyIIJa5Qmi4Fdd+8o
jduXWs1qYZ+5B7KKEw8U5/amwXtYIrc1EdecHuFQoOuNea2i5O8gvO0oEC5nn7khOuuURt11LGuumoQIc
KqIy67BO7eOX6MI2FFDPdzhntkY5HY87YUMOFXFNLWigUZozTYbGmtUbrhSqbCYozWn1ibIMIPrVM
YG5KYHq1PuK6FdFlAqKgT2VbQKXg3WXSiKqioqKiDQqWUV0KgthwGtJcOuyioFRURFc1RUV0K6FR
UV0KipbSyiuhTEF79QyTRQUVFdCoPczQCdafBa7NRodw0FkKGG7KfCvaiojLrqWzu3jl+jCNhRQ3coYJ7Z
GOR2PPBRUVFRUVP/wJO7eOX6MI2FFDPdyhgndkY5DY8/8A8Gzu3jl+jCNhRQ3c4Z7ZGOR2P/wbO7eO
X6MI2FFDPdzhndkY5HY5mqrhrgqq4a46qtldyqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqq4Kqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqq
qqqqrZVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVV5muOvMVsqpzbxy/RhG0obuUME9sjFVU61dV1XVds1LUtSA
V1XVdV1XVdV1XVdVFRXVdV1XVdV1XVdV1XVdVFRXVdV1XVdCuhXQrquq6FdRCuq6FdV1XQroV
0K6FdCuhXQrqoroV0K6FdCuhXQroV0K6FdCNMAV0K6FdCuhXQroV0K6FdCuqiuhXQroV0K6FdCuhXQ
roV0K6FQIBXQroV0K6FdCuhXQroV0K6FdCuoBXQroV0K6rquq6rquq6FdCICuq6FdV1XVdCuq6FdV1U
Wpalqsuq6rqyQOKX6MI2FFDdzhntkYaoc0OaKHOHJDLnHc6ebOAc3186OcKbzjkMuaOAYckMMv0YRRs
KGe7nDPbIwVQHNjmihzhyQy5x3OnmzgHN9fOjnCm845DLmjgGKiBwS/Riw2jd3IYJ7ZFtUBzg5ooc4ckM
ucdzp5s4BzfXzo5wpvOOQy5o4BjyQNsv0YwFDPd3IYJ7ZFhKA50c0UOcOSGXOO5082cA5vr50c4U3nHIZ
c0cA5jJA2S/RjCN3NgtndkInsQHPDmihzhyQy5w7wcA5sZ84UOcOSHOHmzgHMlByl+jFpRQ3c2CwKba4tF
0IQYvdXFRe6uKi91cVF7q4qL3VxUXuriovdXFRe6uKi91cVF7q4qL3VxETulcRE7pXJ4ndK4iJ3ShBi91cVF
7q4qL3VxUXuriovdXFRe6uKi91cVF7q4qL3VxUXuriovdQgxR/CuKi91cVF7q4qL3VxUXuriovdXFRe6uKi9
1cVF7q4qL3VxUXuriovdXExe6uJi91cVF7q4qL3VxUXuriovdXFRe6uKi91cVF7q4qL3VxUXuriovdXFRe6jB
i90riYvdXFRe6uKi91cVF7q4qL3VxUXuriovdXFxe6uLi91cXF7q4qL3VxcXuriYvdXFRe6uLi91cXF7q4uL3
VxcXuri4vdXFxe6uLi91cXF7q4qL3UYMTulcRE7pXERO6VxETulCDE7pXFxe6uLi91cXF7q4uL3VxcXuri4
vdXFxe6uLi91cXF7q4uL3VxMXuriovdXFxe6uLi91cXF7q4qL3VxcXuri4vdXFxe6uLi91cXF7q4qL3VxcXuri
Yg/hK4uL3VxcXuri4vdXFRe6uLi91cVF7q4qL3VxcXuri4vdXFRe6uLi91cTFP8K4mL3VxUXuriovdXFRe6u
Ki91cVF7q4qL3VxUXuriovdXFRe6uKi91cVF7qMGL3VxMXuriovdXFRe6uKi91cVF7q4qL3VxUXuriovdX
FRe6uKi91GDE7pXERO6VxETulcnid0riIndK4qL3VxUXuriovdXFRe6uKi91cVF7q4qL3VxUXuriovcXERO
6oIIhgG02DPd3IYB/JdPcHiqLUqKnu82Dd3IYq87X3lXBWytlVVVVbK46qqqq4KqqrZXDX3RXcDa0693ch
YFXBVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVV
VVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVV3qqrZVVVVWyqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqq
qqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqvMMz3d6rgqq/wAnVw1/keuApme7v5iqqqqqqqqqqqqqqqqttVVVVVW
2qqq2VtqqqtlVW2qrZVVVbKqqrZXHVVVVVVVVVV3CqrjqqquCuGqrhqqqqrZW2qqqquOqrZXFVVVVW
yqqqqtlbKqqqqqqqqquCthNjM93IqrgV0K6rqoqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKi
oqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioq
KioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKiuq6rgVwINp/wD1Kn//xAA9
EQABAgMFBQcDBAICAgIDAQABAAIDBBEQEiAxMhMUITAzBUBBUVJhcRUiUEKBkfAjYDShcMFi0
USx4ST/2gAIAQIBAT8B/NBH8AeQecbBiFh7uO4BHGO4BH82O4jGfw4R7wPxpQ5w7tSyncz3unPphpjpzq
W07lTmDBTutO6VsNlO7GynIrbSyttFTHTvNVXFXDW2uCttVXCLK215lFRV7rSyuOvIpgryadxraLKc+qrb
XHTk1tryKKmCipioqYAjZXuYRsHc6YKWVVcAwV5dLa21x0x1srjOCvdaqveq217gLK2Usqq462V5Ytr+C
PdaYDjFleXW0fnjjHKHdRYfwx5Q7sEe7HEe5nuwsOEI9+FgRxBH8OeeEUMY7gOScI54RxnkBHGcYR5B5
A5I7ueQMYR7sLDiFh5x7kcZ/PD/AG0d7pbXuleTTlhG2lptrzSgjy68wWUVMdO5U5NVXFXFTCeRTBXm1
7jXulOXRVx0spiryaYqW1xVwHnUVLK8mtlOXTutMVcJwUVLaqvKpZXHXvYspzKYK8ivIoqWhGyip3Kt
h5FFRUwVVcNMdFXugR71XBRUVOfS2nKCNleRXHXDX8PXvNVVV5NFXuVfwB5NcNcdbaWV5g5Ee
Ns1v3st/wDZb/7Lf/ZfUPZfUD5L6gfJfUfZfUfZfUPZfUPZfUfZfUPZfUPZfUPZfUPZfUD5L6g7yX1A+S+oH
yX1A+S+oO8l9Qd5L6gfJfUHeS+oO8l9QPkvqB8lv58l9QPkvqB8l9QPkvqB8l9QPkvqB8l9QPkvqB8lv58l9QP
kvqDvJfUHeS+oHyX1B3kvqB8l9QPkvqDvJfUHeS+oHyX1B3kvqDvJfUD5L6gfJfUHeS+oHyX1A+S+oHyX
1B3kvqDvJfUHeS+oHyX1A+S+oHyX1A+S+o+y+o+y+oHyX1B3kvqDvJfUD5L6g7yX1A+S+oHyX1A+S+o
ey+oHyX1A+S+oHyX1B3kvqDvJfUD5L6gfJfUD5L6ifJfUD5L6h7L6gfJfUD5L6gfJfUD5L6ifJfUHeS+oHyX
1B3kvqDvJfUD5L6gfJfUHeS+oO8l9RPkvqDvJfUPZfUD5L6gfJfUHeS+oHyX1D2X1A+S+oHyX1A+S+oey+
oO8l9Qd5L6gfJfUPZfUPZfUHeS+oHyX1A+S+oHyX1A+S+oey+oHyX1A+S+oey+oHyX1A+S+oHyX1A+S
+oHyX1A+S+oHyX1B3kvqDvJfUD5L6gfJfUD5L6g7yX1A+S+oHyX1A+S+oHyX1A+S+oHyX1A+S38+S+o
O8l9QPkvqB8l9QPkvqB8l9QPkvqB8l9QPkvqB8l9QPkvqB8l9QPkvqHsvqHsvqHst/wDZb97LfvZb97KDM3z
TnDkz2myqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqvMqq21srbXDVVVbK2151VVV5FcdbK468mtlbK21wVwVVba2VVba2
VsrbW2qrbXkV5dVVVVVWyqqpPqWBHuk9pRNlVWyqqqquCtlVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVV
VVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVVbKquGqrbWyqqqqttbK4K2VVVVVVVVVVVVVVbaqqrjrhrZVVs
qqqqqq2VVVXHVVtqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqtlUEDZJ9Tu8/pRRsry6quGqqq4Kqqrhrz
6qqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqqq4q4a9zrbVVVVVVVVVVVVVVVVVVsqqqtlVVVVVVVVVVVVcdeR
VVVVVVVVVVVVVVxiyS6nMry+0NIRsrbx5de+VVVVVVSqlcVxVVUqqqqqqqqqpVbOK4riqnDXBW2ve
K4ONnFcVxXGziuKqqqqqqqqqqqqqq21VVVVVedXmVtFsl1O79oaUbaqBC2hIJRkW+pbk31Lcm+pbk31Lc
m+pbk31Lcm+pbk31Lcm+pbk31Lcm+tbi31LcW+pbi31LcW+pbkz1rcm+pbk31Lcm+pbk31Lcm+pbk31Lcm+
pbk31Lcm+pbk31Lcm+pbk31Lcm+pbk31Lcm+pbk31rcm+pbk31Lcm+pbk31Lcm+pbk31LcW+pbk31Lcm+tb
k31Lcm+pbk31Lcm+pbk31Lcm+pbk31Lcm+pbk31Lcm+pbk31Lcm+tbk31Lcm+pbk31Lcm+pbk31Lcmepbkz
1Lc2+pbk31Lcm+pbk31Lcm+pbk31Lc2+pbm31Lc2+pbm31Lc2+pbk31Lcmepbm31Lc2+pbk31Lcm+pbk31Lc
W+pbk31Lc2+pbk31Lcm+pbkz1Lcmepbk31Lcm+pbk31Lcm+pbmz1Lcm+pbm31Lcm+pbk31Lcm+pbm31Lc
m+pbk31Lc2+pbm31Lcm+pbm31Lcm+pbm31Lcm+pbk31Lcm+pbk31Lcm+pbk31Lcm+pbk31Lcm+pbk31Lc
m+pbk31rcm+pbk31Lcm+pbk31Lcm+pbk31Lcm+pbk31Lcm+pbk31Lcm+pbk31Lcm+pbk31rcm+pbk31Lcm+
pbk31Lcm+pbk31Lcm+pbk31Lcm+pbk31rcR6luLfUtxb6luLfUtyb6luTfUtyb6luTfUtyb6luTfUtyb6luTfWtyZ6
luTfUntuuphkepjripgpi7Q0oo2yep3wh94ojUKqqqqqqqlVVTZD04IupVtqqlVKqVVVTD9wUXUqqptqqqpVV
VVsh6k/UbalVsqqlVVSq2QEVUqqqqlVKqqlVVVUqpTNBsrZVVKrZVVsg5YI2SqqlVtqVVVVbImgKttSqm
yqrZUqqbmFGOSqVVVVSqqqqqlVVbIepRD9yqqmyqqq2VKqqlVUHUnHiq2VVVVVVVU2QTxwRdKqqqp
VVUqqrZDZXinv8ApjqFCwWSPUx0wUxVxdo6UUbZPU74sqIgRFOHJh6RgjauUzUFF1cyDqCfqPMl+a3Qe
XBywRsuXE0jmM1BRvDmQ9QUTVzIGpHPlQc8EXTyIcOvEqJE8AgpjqFBBCyR6nJKGE8jtHSijbJ6nfFlfF
cHhEEcDyIekYI2rlM1BRdXMg6gn5nmS/jzCm9M8uDpwRsuXE0jmM1BRuZD1BRNXMgakc+VBzwRdOO
HDrmokTwFgzUfqG0WSHU5J53aOkIo2yeZ+LRw4rhEFEQRnjh6RgjZ8pmoKLq5kHUFEzPMl/HmFN6Z5c
DTgjZcuJpHMZqCjeHMh6gomo8yBqRz5UHPBF04ocOvE5J7/AWhR+obRZIdTlHm9o6QijbKZnADQrhECII
4HFD0jBGz5TNQUXVzIOsKJmeZL+PMKb0zy4GnBGy5cTQOYzUFG8OZD1BRNXMg6kc+VBzwRdOGH
DrxUR/gMAUfqG0WSHU7v2jpCKNhUpmcINFwe3jiY4XVfb5q+3zV9vmop48puaiEXuZCNHAp548yC4DP
mFNIuHlwXABX2+avt81fb5qK4Ect7hdHMbmFFI5kM/coh+7mQSLyOfKhEVV9vmr7fNX2+aiOF3BDbV3F
RIng3C3NR+obRZIdTllUxVVcHaOkIo2FSeZxx5p8M3W0/hfUInt/C3+J5D+Fv8TyH8Lf4nt/C+oRfb+F9Qi+3
8L6hF9v4X1CL7fwvqEX2X1CL7fwvqETyH8Lf4nt/C36J7fwt/iey3+J7fwt+ie38Lf4nst/iey3+J7fwt+ie38Lf4nst
/iey3+J7fwt/ie38Lf4nst/iey36J7fwt/iey3+J7Lfont/C3+J7Lf4vst/iey3+J7Lf4nst/iey3+J5Bb/E9lv8AE9v4W/xPZb
/E9lv8T2W/xPZb/E9lv8X2/hb/ABPb+Fv8T2/hb/E9lv8AE9lv8T2W/wAT2W/xPZb/ABPZb/E9lv8AE9lv8T2W
/wAT2/hb/E9lv8T2/hb/ABPb+Fv0T2/hb/E9v4W/xPb+Fv8AE8h/C3+J5D+Fv0T2/hb9E9v4W/xPb+Fv8T2/hb/F
9v4W/wAX2/hb/F9v4W/xPb+Fv0T2/hb/ABPIfwt/ieQ/hb/E8h/C3+J7fwt/ieQ/hb/E9v4W/wATyH8Lf4nkP4W/x
Pb+Fv0T2/hb9E9v4W/xPb+Fv8T2/hb/ABPIfwt/ieQ/hb/E9v4W/wAT2/hb/E9v4W/xPb+Fv8T2W/xPIfwt+ie38
Lfont/C3+J7fwt/iey3+J7Lf4nst/iey3+J7fwt/iey3+J7Lf4nst/iey3+J7Lf4nst/iey3+J7Lf4nst/iey3+J7Lf4nst/iey3+J
7Lf4nst/iey3+J7Lfont/C36J7fwt+ie38Lf4nst/iey36J7fwt+ie38Lfont/C3+J7Lf4nst/iey36J7fwt+ie38Lf4vt/C3+L7
fwvqEX2/hfUIvt/C+oRPIfwvqETyH8L6hF9v4UGMYjauxBR+obAhZIdS04wjyaW9o6QiiiipTM45zX+3/AINl
NGIKP1DYELJDqWV5VeRVVs7R0hFFFFSmZxzusfHKp/4DlNGIKP1DaLJDqYqdx7R0hFFFFSmZxzusfH/
g2U0Yhmo/UNoskOp3ftHSEUUUVJ5nHO6x8WwIbHt4rdoafLspwUBoLqOW7Q1GhBp4LYMK3diiMumn5e
FBaW1K3ZijQmNbUKDDDiard2J7QH0C3dngt3hpkFhrVbsxRobWjh+bCbLtpxW7MUUAGgsKlNGIZqP1Da
LJDqWDuvaOkIoooqUzOOd1j4wS0Wv2lR4d4VFkB1HKYbR5Cabpqh9wURl11Py8M0cFmn52RPthWSqmf
BM1BUR/NgJjLraKNEvOwS3TxBTHUOGQ6nKOI4+0NIRRRsk8zjnNY+MAJHEKG8OFQpiHT7ggaGqmeI
DrJV/6VMMqKoZd6vK8ryB70w1aFMj70wVKmTxAslVNeCZqH52Wh8bxUxEutphluniGamOobRZIdTlDm9
o6UUUUVKZnHO6x8YYL7hRoQojLhotUH4sY66arMKI26ad4KrhDu8y5rDCmh4qXH3qMavNkr4qZ8EzUP
zkNt51FwaE9951cMtoxDNTHUNoskOp3ftHTYUUVKZnHO6x8YpeL+kqNDvNUrmWFOFDSyWf+kqZh8K
9/HdaKiClTwopgfapfxNsr4qZ8EzMWFUVFRU/LS8Ojbymon6MUt08QUx1DaLOz+pyaYzgrb2jpRRRRUpm
cc7rHxjhRLwqntuuDwpgUfY1101XAp4oe7OsNte6Uxy5+5PFWofbBtlvFTPgmZhDk0VPyEGHecnuuiqcSTU
4pbp4gpjqG0WSHUxUtrzu0dNhtk8zjndY+McOJccswpocK2yz/ANKmWeI7s4quCmBvNpyoZo6yY4AC2V8
VM+CZmEOdRUVPxUFlxqmIlTdxy3TxBR+obRZIdRBHBXCOZ2jpRRsKk8z8Y53WPjkS0T9BURl5tERY
w3XVXByewtPdTzaWU7j7oFTGq2W8VM+CbmF491p+El4dTeUZ91qrXHLdPEFH6htFkh1OWOZ2jpsNsnq
d8Y5zWPjkwYl9vFTEKv3C2Wf+lTLP1d1PKqqd2gmrApkZG2V8VM+CbmPzIFeCY0NFFGfedyJbp4hmo/U
NgQskOpyRzu0dCKNsnqPxjnNY+OTBdR4siw7psY666q1NT2XTTujuU3u8uKMUwKttlvFTPgm5heP5iWZ
T7ipiJQUHJlun/fLEFH6hsCFkh1LChiGII4+0dCKNslqPwhBHmtgPNbEea2I81sR5owhRTmsfHK2mRT2XhR
EUNLJd9eCmYfC/3QjGbR3e9QhqeKtItlfFTPgmagvH8uxl40XABPdeNTyZMfb+/wD6C2IWxHmtiPNbEea2I
806GGqP1DYELJHqWDGEeb2jpRRtk9TvjHOax8cpv3QVAi3hxUxCqKixjrrlwcE9t007ocYsHdoQq4BOd/lsO
dkt4qZ8E3MLx/LwId0VUzE/SOVK6P77YmqP1DYELJHqdxpi7R0Io2yeo/GOc1/typV3GiqWPqmuqKhR4d0
1Fks+ooppnC93Q2UVMAsHdpYcaonjVDiKqMPvslvFTPgmZheP4Onc4MO85RH3ReRNePKlun/fIYgo/UNg
Qskep3GtlMHaOlFG2T1O+Mc5rHxyoRo8FTI++qgRbpp4JzA4UTm3TQpjrrqo0cE4UNO5kckd2h8IRKKgn7
VMjI2SqmfBM1BeP4Sip3CngoTbrVMRKmnhy5bp/wB8sQUfqGwIWSPUsCNtMNLacntHSijbJ6nfGOc1j45c
fiwOsgRK8FHh3m1Fks+oopln6h3OiPIHdonCGBZLHgQpgfbZK+KmfBM1D8RRUVFTlyzON4qNEuN5kt0/
75DEFH6hsCFkj1MVe49o6UUbZPN3xjnNf7cuF90MtsBoapjr4qFHhUN4KG+66q4OCc2hpzqYT31gqaKZP3
Uslzxoogq02SqmfBNzCH5RramiaA1qivvO5kt0/wC+QxBR+obAhZI9TBXGOZ2jpFhsKk8z8Y5zWPjly1Q5P
ZRxsgRC0pzQ5tE5paaKA/hQqZh1+4d0I5Ad3SA37qqJUuJsgn7rHChUt41UwDwTc7KH8nLw/wBRUw4htO
bLaP75DEFH6hsCFkj1O79o6EUbZPM45zWPjlwY4aKFb01RCCahQYlw8VvTFvTVvLVvTVGiNdlyBzCKci
tEHKoVRzwt4anxmkWQYoaKFbw1GYat4at4amxgM1vDVFiBw4I/kYMVrRxW8tUWOHNoObLdP++WIKP
1DaLJHqco4Qjj7R0oo2FSeZxzmsfH4d3OqVUrigf9Vlun/fLEFH6hQsFkj1O79o6UUUbJTM45zWPj8O7uNU0
/6pLdPEFH6hQQQskepzaKnJ7R0oo2FSmZxzmsfH4Y2U7iLKYa9xqqqv5qW6f98sQUfqFBBCyR6mCllORX
DVUt7R02GwqUzOOc1j47tTnlyrZVV59VVNNlVVVtoqKioqKioqKipioqKnNoqd/pzpbp/v8A+sQUfqFBBCy
Q6totrhrzO0dKKKKKk8zjnNY+O6U7gT3Ecmip3eipyqfjJXR/fbEFH6hsCCCkOpyQjze0dKKNhUnmVsXLYl
bErYlbEownDipzWPjuVO4VRPchiH+pSgqynutiVsStiVsStiUWEKP1CggggpHqY68k4+0dNhtlMyqlVKqVeK
vFVKnNY+O407gT3SSlWRGlzlOQhDiUblZJS0OJDLnLcIPkp6XZCpcQUvKMMMOeFEbdcWqA0OiBpUz
LMZDvBScFkQG8puE2G+jbZSXhvZVy3KEpqVYyHeaoDA54DluUFbjCUUARC0ISUJPkYfgosIw3UKlJdr
wby3KCpyA2HS6pSE15+5TcMQ30apSAyIDeU3Dax9GqVl4b2VcphgZEIaoUi2796iijyB+VldH7/wD0rxV4q
8VeKvFAlR+oULQpHqd37R02G2TzOOc1j4/AOPdZNl2C1dpsyfZ2b0ioLjvZHyu0/wBP7ocTQJjA1oaFPD/L
XzUr1QpzpLs/Jyn+p+1sh0/3U29wimhRcTmpTqhTZpC4LaO81Xiox/xFSUV1+6p9vAFSDfsJ900neSF2hm1d
n5lT3VUvC2bKKf6ikOkpltY5Cmjdhn8YeVK6P77Ygo/UKFgskepaO6do6UUbCpPM/GOc1j4/AHPujRU0UZ
2yhqfZeg18rOzm0g181A/5h/ddqfp/dSkO9FAUWJde1p8V2g3gHKV6oUaHfbdUvA2eZrVT/U/a2Q6aiyjXuvF
R5Qs4tyUr1Qo0K+26jIcK1QUVpMKgUpLOa685T78mqR6ahuvTRXaGbV2fqKiQ70evkqqf6ikOmjLAxNoV
PPoy7+WluniCj9Q2C2R6nd+0dIRRtk/HHOax8fgDn3SSZejNBU3AdFbdanMLoV13lZI9AKWcDNkj3Xan6f3
XZravJ8lHgRHRWvb4KbZWEVK9UKYeWQ6tUpGdEreU/wBT9rZHpqYjvZF4HgonFhqpXqhTDyxlWozkU
8LHPusvJ3aBI4BPeXGpUo2kIKWNY7iF2hm1dn5lEgVJUq8vvOKntakemjHdttn4KdZeZe8vy0r0/wB8QzUfq
GwWyPU51VXFWztHTYbZPxxzmsfH4A8yqqq4DZ2Y37y5TU4YT7rQpaNtId4rdHviua1NpDZ8KRP+eq7U/
T+67OaAwnzUaecyJcamHaQ6+aleqFN9Jdn5OU/1B8WyHT/dRpZ74pIUU0hlSvVCmWF8OjVucXyTgWuul
R+kfiyHCdENGqlGUapaXiMfVwU5Be+haMl2fmVPRaNu+akNLv2U9rUl01NEiMSEaRGfKNlFTulbKd8len
++IKP1CghbI9Tu/aOmw2yfj8Y5zWPj8kbJWc2QIoo8XaPvqWm9kCKVQ7QAcXXc6f8ASjzr4gu5BQI2zfeU
1M7Yg0pRQp8MYG3ck51TVQJ/ZsuEVTI1Iu0oo05fbdopeZ2VeCjxto69bAmdm27RfUP/AIqNMOiZqE+48O
X1D2W/j0/9p7quLk+cvMu0skNRUea2Zu0W/jwaib0K97KXj7I5KPG2jryl5nZAiijxto6tFAm9m27RRYl995Qp
26y6Qojrz7ww0VFTuNe+yvT/AL7Ygo/UKFgskepipbRU5vaOmw2yeZ+Mc5rHx+ArzqYacwc6HFLOIUSKX
mrrN5fdu4qW1VcVOfSyttO8yvTxBR+oUMEj1O79o6cBUnqd8Y5zWPj8+w96oqcin4uV0f32xBR+oUMEh1
OeeR2jpRRtk9TvjHOax8fmKYwh/psro/f/AOsQUfqFBBBBSPU5Qwnkdo6EUbZPU74xzmsfH4Q8gdxFrD+U
PeZXp4SgpjqFCwWSPUQ7t2jpRRtk8z8Y5zWPj8AcB7sOOIfiz+Clun/fbEFH6hwyPU7v2jpRRtlMz8Y5zWPj
8A7O093YnDjib/pkto/vtiCj9Q2C2R6lgR5NeX2jpRRsKk9TvhXHeSuO8lcd5K47yVx3krjvJTmsfH4B2eKmCq
rz2p4sGBuCmOipgp+Kr3KV0furjvJXHeSuO8lcd5K45XSo/UKFoUj1MVMdOV2jpRRtk8z8LauW1ctq5bVy2
rltHKb1j47zXG5V5VOeLCMTcNedT8xKmjKjzW1ctq5bVy2rltXK+So/UKCFsj1MVbTgracfaOlFG2TzPxjm9
Y+O90wv5NO5BOGJhVVXl15NFT8DTuct0/77Ygo/UKGCR6mGipyjj7R0oo2ymZxzmsfH4B2Id1YbDnhaq
KnLoqKipyqfkZbR/fbEFH6hQwSPU5Q5vaOhHBK5nHN6x8KncxzDliYnDnBrj4Ym52PGEd1oqY6fjpbR/fbE
FH6hQwSPU5J53aOlHBKZnHN6x8dzFh5ZxNPFHiiKYpdoMVoct2helTEvCEJxDbZWW2p9kyBDZwaE/gw
4mkA1KEGH4NW7w/SpqHciEDK2HKw7nELd4XpUWl80RxQoLLjahbGH5LYw/JbCH5LYQ/SptrWvoLKY
5Rl53HJbCH6VNwWht5qNg7sO9S2j++2IKY6hQwSPUQRQxlDmdo6UbDZK5nHN6x8fgCjhGdjhiles2yZ6T
rZOHdhCyNFY0EE45GLehcfCztJmT7ILL0QBfCe66295Jhxwem2y8FWyd18iikW/besmW1hnl078eVLaP77Y
go+s4ZHqWDkjmdoaQjYbJTM45vWO6DmnPEEURhles2ya6TrWaQnOuguT3FxqcfZz6Puedk2y9CNnZ7axb
J59IVPNQ8bRwpYc1J9Oyd18mXbSGBYRXgqU4fkpbp/32xBR9ZQwSPU5leX2hpCOCUzOOb1j472MFLH
Ym5WPwyvWbZNdJ1kPUF4qa6LuRBfceHIZKngVEZccWldmt4F1naT+LWqHjCflZJ9Oyd18hoqaKlsy2kU2
0VPx0t0/77Ygo/UKGCR6iCOCnce0NIRwSmZxzesfHca2DHTG/Eyx+GV6zbJrpOsk2kxm2T/ROCqrYLJSJeh
CztBlIl7zUmykIWTTr0UlMzxhP02SXTsndfIlm1fZe+6lk8OIOKn4GnLlun/fbEFH6hQQQskepir3HtDSjYbJT
M45vWPwLssTLHZYZTrNsmG1hOAW6RvSpKVMOrnZ2dpuowA+fJ7Of9xZ52doMrDvDwUNt1oCe6628q
puIZoJ+k2SXTsndfIkhxJsiP8A/wDRZNtqyv5KW0f32xBR+oULBZI9Tu/aGlGw2SuZxzesfFrYZLb3fijhbnYU
c8Er1m4puMYkQnkwH3Hh1jmhwpZPPpC+bG4oeoWRDRpQUnosndfIlBRlj3VeSgaioUVt5hHcB3+LDuGlst
o/vtiCj6yhYLJHqc88jtDSjYbJXMoMb5K41XGq41XGpzBRTWofFsuKtIT4ZaePJHdX4geFjs8Er1m2RH3Wl3
kvqUPyKgxmxW322doMuxfnlSsS/DDjb2i7iGWDPBVVUv1BZMdM2Seiyd18iG2jQFENGk2S5rDFkRt1xb+
NhQPFymc7ZPT+6uNVxquNVxquNURoFKKP1ChYLJLqd37Q0hFFGyUzKGF2RU1qHxbL6apzQ4cU9hbw
OIWHurxiYfBUT88Er1m2TPSdZ2Y/NlnaMOrL3lyuzX8Sy2afejONgzsoqKiopQffZNkXONknosnddlLaqqhi8
4NsmASzgFu8TyUq14BDrJsffX8WBVQ4N3iU+IGqYPG2T0/vii+Cj9QoYJHqckoYQjj7Q0hFFGyUzKGF2R
U1qHxaHml1QY1PtcnNDhRRGFuffThHAoJ+CV6zbJrpOsk33YosisvsLOVJA7UUse660utGeKTbm6ycPACy
T0WTuvFRSbfvxTreAPdK2HujGFx4KHDDVEjU0riSpgCvC2T0/vii5BR+obRZI9TAe59oaQiiiipTMoZWVtd
kVNah8Who2VbIMb9JRAKiQ7vNHPeMTComCV6zbJrpOsBoVDdeaHWTcO7FNOT2cziX2TzqQqedrc8NF
AbdZZMurENknosnNeOTHAusixwzUt8amTLXG6LJhtWHuFO8w4RPFABoUSL4BAE5KHBDVM6kbJPT+
+KLko/UKFgskeohyTiGPtDSEUUUVKZlbVy2rltXLauW1cjEcpvULYVNnxWzhuyKMs4KG5zODkQCFEh3
cA7uUUMLlRUsles2ya6Trezn1h08rO0oeUTHCh33hqHZvHUocMMbdbZPxKvujwtZngY28boTJQh1TY7JG
WiVW6xFLsLW0NkeXL3VCiwyw0OKWbRgsmnViGxrrprY4VBCP4eHB8SnENUSKXJkMuyTGBuSiRvA
KNEvG2VNGV91tXLauW1ctq5bVyLyc1H6hQwSPU7gMfaGkIoo2SmZ+Mc1rHxbeNKWNiOGSEwfFNjNR
AcE+XPgjDcFTHTuT24icEr1m2TPScqWdnOpEu+dk2y9CIxyvVbbGjNhtqi4k1NrBgl+oOTOa8I4oCgovlON
TW2C6rAbI7brz3KncwK8AocKnFRIganOJzUODXiVpCiRq8Bhl+n/AH2xBR+oUEELJHqWUtqqdx7Q0hFF
GyUzPxjmtY+ORCi3eBsfEewraQ3ZhbFhyKMBwRhUZU9yrgIqqcmG+44OC+oxPIJ889zS0i2G8scHhfUYnk
F9RieQtoqWw3ljrwX1GJ5BHtCIU97nGrrKWMGCX1iyJEuNvLfvZb97LfvZb77KDGv2TmvC11DVb49Gbc
RTBCmHMbdC3x6iRC81NlPwTWF2Say6okbwCzzUKD4lOcGhPiF2KX6f99sQUfqFBBCyR6iHOCOPtDSE
UbCpTM/GOb1j45MKLTgVwIT4ZaUChEcMii69Cr3GuEJ7bad4pY1UwS+sWTWjDJZGyb1/j2NvcE2CSeKo
GhRI1eAQaTkocO6okUNTiSeOOX6f99sQUfqFBBCyS6nPHI7Q0hFFFFSmZ+Mc3rHxyoUW7wKBBCiwrvE
WbT7bvOHJKIsPem4WPum8t9/+KiTF9t2mGDG2fgt8/wDio0S+a2n8LTHA1JzgM0995Mhlya0NCiRvAcmW
6f8AfbEFH6hsCFkl1O4BHF2hpCKKKKlMz8Y5vWPjlwopbwK4H4USHd4hEc0WHkuFbKWUxU5Yxt7rTA
fwkDNPNSVDhVzXBoUSNXgOVLdP++2IKP1DYELJLqWnmCw4u0NIRsKKlMz8Y5vWPjmQol3NVBCjD
7R3lze6CwYW/nYQqU2EAU94anvLuXL9P++2IKP1CgghZJdTlDAeT2hpFhRRUp4/GOa1j45sKJdKjGrQbK
93IQbxotyg+S3KD5LcYPktyg+S3KD5KaYGRC1uOqbJwqZLcoXktyg+S3KD5Lc4Pko0rDbDJAxwG1iAFbv
DW7MW7MW7MW7MW7Q1Mw2tpdxy8Jrwby3ZimobWkXbZeE1wNVu7FMw2t045aG12pbszyW7Q1uzFu
zFuzFuzFHaGvIHeoGpRIl3JE15kv0/77Ygo/UNgQskeogj3XtDSEUUbJTM/GOa1j4wnkueCwCynLHNgtBiDF
O9Y4qWNywzPSdhpZLdVuOc8McnlZOeFsnkbJzMY5PM45nqHuVORBNDVOzx0xS/T/vtiCj9Q2C2S6iCP
Mphrg7Q0hFFGyUzPxjmtY+LRyRy6YqcqqgdQWRjSGSrxzUn0hWyd6xVMYysMeJXNbeJ5rbxPNGM88Cc
YJBqEIz6ZrbP81DNWg2RIrw48Vt4nmi9xzxymRsnMxZSvBQ2BooLJzMY2vc3JbaJ5pkV94cbHmjSts/zW2f5
ompqe507hTDL9P8AvtiCj9Q2C2S6mKvJPI7Q0hFG2U8fjHNax8WhHHTvsDqCyOP8bkWKT6QsnOqcNFR
FDKw54BjFkLQLIus8mUyNk54WSsOrqoWTeY5MPULImk82nOp3CX0fviCjdQ2BCyS6nd+0NIRwSmZ+E
Ht8lfZ5K+zyV9nkr7PJF7aZKb1j4wj8HA6gsjaDZK9IWTnVPIFhztpyAgoWgWRdZ5MpkbJzwQFVBZdbS2b
zHJh6hZE0nnHmjuErpV9nkr7PJX2eSvs8leZ5IlvgFG6htFkl1LRyBzO0NIwymZ+LKKioqWTesfGAfhIHUFkb
QUFK9MWTnVPIblYWGuSuOVx3kiKcOQLIWgWRdZwjBKZGyc8FAh1dZ42TfhyYeoWRNJtPMpzjzpfpqi
oqKiohmo/UOGS6lhxmwcztDSMMnmcc3rHxgHcBhpyxgleoLJnplBSvTFk4P8p5DcrKqqqp3XZTkQdAsi6zg
KGCTyNk34KAy6xFQH3iTZN8mHqFj9J7geSe5S+jEFH6hwyXU7v2hpFhtlM3fGOa1j4wD8JK9Sya6ZQUt0
xZNj/IURjblZvUNb3DW9w1MvD3VGKlgshaBZF1nkymRsiMvOFkzEo2gUplZN5jkw9QsfpP4oqW0fviCj9Q
4ZLqcs8ztDSLDbKZn4xzWofH4iTH32TZ+yyW6YsmeoUQqKmEWHmwtAsi6zyZXI2lRX3nKUyNk5yYeo
WRNJ78OYVL6MQUbqHDJdRBG2nJCNlMXaGkWG2Uzd8Y5vMfiJPxNk4eAFkt0xZM9Q2HELDnhpyIeg
WRdZspjlcjbMPo2yUyNk3goqYIeoWP0n8UVLaP3xBRtZwyXUQR5wtpg7Q0o4JTN3xjm9Q+PxEqyjbJw/cB
ZLdMWTPUOMoWHPkVtpZD0CyIPvKpbS2lkrkbY77zrJTI2TfJh6hZE0nlU7oVXmS+jEFG6hQwSXUxU7j2
hpCKNspmfjHNah8fgBihwy80CZKUNXWxn3n2S3TFkz1DyBYZN3mtyd5rcneadLODa4KYoekWRNZ5Mrk
bIz6NtlMjZN8mHqFkTSUfwB5UvoxBRtZwyXUxVwUVOZ2hpRzRtlPH4xzeY/DS2u2ZjBv2ttlumLJnqHAb
ShhjaDjpbC0CyJqPIopXI2TXhbK5Gyb5MPULImko9zrzKWHkwNGIKNrNgtkup3ftDSjnglPHHNahiHOGM
WHkwXhjrxW+DwCfNPPtggzAa2hW9tUZ951RgOATYW9t8lvbfJb21b03yT5kEU5TZhoFFvLU81NeTBihlV
vLVHiB+VsGIGA1W9NUeKH5clhoare2p000in4uX0Ygo2s2C2S6nKPN7Q0hFGwqU8cc3mMI54/IHudOWe/
Gw2Dky2jEFG1mwWyXUsHJGEY+0NKOaKKKlMz8Y5vMYRyz3Qd7pgp/oZxy+jEFG1mwIWSXU5R5va
GlHOwoqUzOObzHOHMHe6Yqf6NTCccvoxBRtZQsFkl1O50wdoaUc8EpmfhBrPFXYfmrsPzV2H5q7D80W
MpwU3mPjAPwde405pwUw0/CHuB5ctp4q5D81ch+auw/NXYfmrkPzRDf0lRuoULAgpLqdzrg7Q0p2eCUzP
xjm8x3mlgxUwwZdrm1K3Ri3Vq3VqdKHwTmFpo6wYobKuoVurVuzfNbs1bs1PlyMl7KlpQthMvcFu7VsGrd
2rdmrdm+ajMumgsrZSwKFDDjQrdmp8u0CowwYV/Nbs1RYDWio5IaTwCbKnxW6tW6t81urfNbq3zThQ05
h5A7nA0Ygo2soYJLqd37Q0p2eCVzPxjmtQtHMHd5bp4XsDhQpzbpu44OsIYY0Kv3DAQm2wNWKZ1WU
wy+q17aOVFSyXbRlkxp5MCHQVOKJqP4I4YGjEFG1lBCwKS6nLHM7Q0p2aNspmfjHNZi0co95lunZMRH
B/Apsd48VCi3xZNN43scDWLIh+1CI7zTYzgeKBqK2PbRxFpQtgarIriBwW1cnRnrbvTnF3E45fVbMs/Va1t4
0QsmNPIhNq6wmnEp8w4ngto7zTDVoNkTUVT8NA0Ygo2soIWBSXU5I53aGlHPBK5n4xzWocwI95lunZM
6zZKarJrTjg6xZF0mwKBlZHzsoqIpuVkHOyNlY/ky+q2I2rbZdv3VtmNPIltVkwfsth6RZE1HnHknGcJwQNG
IKNrKCFsl1O4nF2hpRzwSuZ+Mc1mPw0t07JnqIKTHEmya0jHB1iyLpNjVA02RsxZSx4TTZBzsjZWOy5Mv
qwRG3XUsl20bbMaeRLarJjRbD0iyJqOE96PIgaMQUbqFBBCyS6iCPJHM7Q0o52lSuZ+Mc1mLTYO8jkS3T
sjQnF1QhLPKhwwwUFk079OODrFkXSbAoGmyNngcEEFBzsi5W05EDVYTSyYbwqg2pogKcFWyY0nkQH
UfY9t4UToZbnZD0ix+o4T+CgaMQUbWULBZJdTAeYcfaGlHO0qVzPxjmtQtKH4KW6eGI+g4I44OsWOFR
RbsU2WFauXsqompwUshlQs8HBOHDkQNVkV1G1CaahPbUUUu3jZe/wAlLJjTbTDVMfebWwtBWzagLH6
j+HgaMQUbWbRZJdTFTkCw4+0NKOdpUrmfjHNZjlBHlnGOTLdOx8cNN1NmGnOzh4qPDuuVMUHWM
UR9eAxPCaeKh52Eq8FeCc4U5EDVZG0qXdVtjW0RUE1eTZH04aKipYyIW5IGosvttiD7iqfhpfRiCjdQ2iyS6
nc6YO0NKOdpUrmfjHNZjmU7iOTLdOyY6lko7wsmtOODrFjjQVW8+yMyU6I52ablhoogsgWRFSx44ciX1
WRtKgGhtjGjVL52R9PJhNq6ljzRqqoekWRNRspz6dxOGX0Ygo3UNoskupjryByO0NKOdpUrmfjHNah+Gl9
FkzrsldVkzpGODrFkTScEM4nCoVFLeNj7Tkjjl9VkbSgaGqaaiyYdxopfVZH08mWb42TB+2lkPSLImo96PNg
aMQUbWbRZJdTDXELTye0NKNpUrmfjHNah3QI4xypfRZMa7JRvEmyZ0jHB1iyJpOBvBCwYHcCpbOx9t
FEHHHA1WRtNkuftoinGpqpfOyPp5MJt1oFkw6rrIekWRNRR/DQNGIKNrNoskuogjyRabBj7Q0o2lSuZ+Mc
1qHxzR3cWS+iyPCJcSEJdxUOGGiyad4Y4OsWRNJwwjXDRRhxUtqscrquq6ow444GdkfTYyIW5Ix3EWS+d
kfTyIbamlhKdnWyHpFkTUfwxUDRiCjazaLJLqcooYAjj7Q0o2lSmZ+EIPuth7rYe62Huth7oweGamtQ5AtHK
GIcgWy+jC5waKlPcXGpxwtYsiaThYeKoqYIw4KWzOKYHCuOBqsj6cMvqsj6eRLNzdZHNGWw9IsiajhPP
PONhsKlhVq2Huth7rYe62Huth7p0O6o2soWCyS6nKHN7Q0o2lSmZ+FWyqqqqqmtQ5A72LYMZrW0K3hi3
hiMy1Ga8k55dxPIhmjqrbsT4zS3Ew1FtFROHBQXBp4oRAclVVVVVReIxwXUK2zVEigjAVBcAeK27VFiN
LeHIhRGtatuxR4gdla2O26FvDE41NfwhsKl9FlVVVsCjdQ2iyS6nd+0NKNpUr4/GOa1DkDln8RBd4KmGIK
OUDC7Lvh5J78ULIGjEFF1lCwWSXU7gMfaGlG0qU8cc1qHIH5NpoUMFFHChGhVMLxQ97Pfzy4OjEFF1
nDJdTDTmVxdoaUbCipXx+Mc1qHLHfK91gurwwxh9qbnhoo4o7n0VOae7HuUHRiCjazaLJLqYa9y7Q0o2F
FSvj8Y5rMYx+VgmhspaRwoiKFM0qmCaHGvcafgjyDyoOjEFG1nAFJdTu/aGlHOwoqUzPxjmsxjH5aG6oV
LKWR20KgGrcM0PHuR/Annm2BoxBR9ZwBSXU555HaGlGwoqU8cc1qCGIflpZ3GmCimm+KlXeCpgmR9
vcz3g93NsDRiCjdQoWhSWuwc02HF2hpRRsKlfH4xzWYQxBHvg5A7iw0NUOIVLXtqFBNH4ZjT3M94Peo
GjEFH1lC0KS18kWHCcfaGlOzsKKlcz8Y5rUO5DvQ7lLPqKYYguxE01FcEcfYfxZ71A0Ygo2s2CwKS18oc3
tDSnZ2FFSuZ+Mc1qHxiHf6dwHJhPuuspbNM4XlLmrMEXSfytcZ5MDRiCjazgCktfPHI7Q0o52GyVzPxjmcx
8YhiOId5p3SXdVuCM2raKTP6cEXSjZX8uUEcRtgaMQUbqG0IKS146YKquCttMHaGlHOw2SuZ+MczqH5
UcqVfQ0ws+yNRUtiaUc+/V/DQNGIKN1DgCktfOCPI7Q0o2GyVzK2TlsitkVsitkUYThxU1qHIH4KvdQacV
CfebVUVLJng8OTTwtiaV4/6JLirFsitkVsitkVsiiwhRuocAUlr5FcQR5HaGlGwoqVzPwrxV93mr7vNX3eavu8
1eKmcx8cgd7HfZSJQ3cE6MlLOvMtiD7Uf9BNsDQr7vNX3eavu81fd5q+7zV4+KjdQ4ApLX3ftDSjmiiipXM
45nMfHIHfB3AcwGnFQ3Xmg2zjfsqpF+YVLHDgnjjjp+TPINkDRiCjdQ2C2S6nd+0NKOaKKKlcz8Y5nUPjk
DvY79JPqLqpZHbVil3XYgsoqKYaQ8/hj3w2QNGIKN1DYLApPqWDmjkdoaUbDZK5n4xzOocgIYh3Qd+l
XXYlpohLMBqqqqvKZl7/3BPhlpofwp7scRsgaMQUbqGwWBSfUsHde0NKOdhslcz8Y5nUMItH5iibnwTeIqi
cbmh2pR5csyyxV7zT8HA0Ygo3UOAKT6nLpipi7Q0o2GyVzPxjmdQ+MI/OBQ9A5JFeBUxBuO4Yj3ivdK8+
BoxBRuocAUn1EEcFOXXF2hpRsKKlcz8Y5nUPjlnAO6Dv0pCqbxwOcBmnTjfBb77Jkw12CMy82ipTFT8y
VA0Ygo3UOGT6iCNtMARQwBGymHtDSjYUVK5n4xzOofHfh+CgwS8qGwNFBa910VUWIXnBLR6/acEy
y6/wD0CBoxBRuocAUn1EEba4hzO0NKNhRUrmfjHM6h8YQjyQihzR+Aa2qhyp/UmtA4DBOO4UwtdQ1Qt
nhliP5qDoxBRuocMn1O79oaUbDZK5n4xzOofHOaKpzbpojzhiHeYcEvUOC1uKczGJmkWz/6cR/FhvMc27Y
VA0Ygo3UOGT6nd+0NKKKKKlcz8Y5nUPi1grDTobhiFl0oQvNNYAomr8Y1hceChyoGaAAytiTDW5KG68
2tsxDvNwy8MuchbOuq4D8jDyV0K4FcarjVdarrVQK6PJXfZXfZXVGzsKgaMQUbWbRZJ9RDu3aGlGw2Su
ZQywuyUzqHxaHUh0QjnxV6G7NbEeCLCLBDJQgoMbYXALaDJRNXIH4JrSTQKHK+pNaAKWueGipUS
ZLuAsk4nC6cEeVrxanMcM7Icu5xUOGGigtrTioj7zq/kWHgtoVtXLauW1ctq5bVy2rltnLaFXyg81UXPgjZK5
D5xRfBRuobRZJdTkjndoaUc0UbJXM/CGF2RUzmPi24bAD4JsN6FVSwvARj+SLyVWyv4QYYcEuPFMYG
5YIs14NRcTnbCiXHVTXXhXDdGGbjcLg/JNHBXCrhVwq45XHK45XHLZuWzctm5CGaqIADwtlfD5xRfB
RuobRZJ9TDTuFLO0NKKKKKlcz8IYXZFTGY+LYPFtCmwmhURKMZqMYraOQi+auscjCKoUOKLad0r3
AWjjkocDzQtqo0avAYpSIQbvJjxwwe6JqanHTvtedDyV4K8PNVHmqjzV4eavDzV4eavBXh5q8PNVCi6rCp
Xw+cUXIKN1DaLJPqYa4Kc7tDSjYUVK5lNyrhdpJUzmPi2BkUY48E6K4quGiDiFtB4oBqi5/hBYBXgoUK7
hjRrx4YBZChXymMDRQKqrhJAzUWcGTETU1Pdac88+9w5YzUSt7jYVK5fvii5BRuobRZJ9TFVVsrYOZ2
hpRzsNkrmfhXirzvNXneavO81ed5qpUzqHxawGnDljNRUMY74IbqVQFTRQ4d3A5wCjRr3AYWtJyUKXpq
QFLIkwG8FEjucmzD2+K35y353knTjzknOLs/wx57eIWzWzHmtmPNbIea2Q81sx5rZDzWyHmtkPNbIeaEM
KLqtgaFePmrzvNXneavO81ed5qpOajdQ2iyT6nd+0NKdnYbJXM45nUPi2COBWyZ5LZM8lsm+S2bVs2+S2
bVs2rZtWzatm1XGqMh3Qc0KHC8TYAAhbEjhuSc8uzwNbXJQ5bxcg0DKyqjTAHAc4/jmmjaraBbVbVbVb
VbVbVbVbVbVNiVNFEztgaMQUbWbRZJ9TnBHkdoaUbDZK5n4xzOofFsIgArbuW3cts5bYrbFbdy2zltnLau
W1KEUqMh+BhQ6cTZW2qixacBhZL+Lk1gGWCNMU4N55/HV5xUDRiCjazgCkuogjzhj7Q0o2GyVzPxjmd
Q+PxQatmUWkWtFckxgFptiPuhE2tBOShwmtsFsaY8G46/jj3cqBoxBRuocAUn1LR3TtDSjYUVK5n4xzWoY
h+DDbLy8LGtqgAMcbK1rb2SZDDQhaTRRY9eDfyx7sbIGjEFG6hwyfUtHJpy+0NKdnYUVK+PxjmtQ/D0Q
tuo1HBNYgFW0Wk0TnF5oE6EQhB800AZYC6maixb35GvdDyDZA0Ygo3UOGT6mKuKqrYbaquDtDSnZ2
FFSmZ+Mc1qCH4iqvKpTWquOqcS7gE1gblbVVsfFATnl2f4qnNPPPINkHRiCjdQ4ZPqcsWiymPtDSjnYUV
KZn4xzWoIcivKHdK2gY6oWEVQFlbXOAzTopP4E9yoqYT3c2QNGIKN1DYELJPqW0tpyaquCtvaGlFFFF
SnjjmtQxjmDnk4BaLRiB5ERxJ/NHvMDRiCjdQ2BCyS6mKvce0NKdnYUVKeOOazHLHdi7CLRaOXWwF
RW+P5o95gaMQUbqHDJa0OQUMIRx9oaUc7SpTxxzWofHJPdiaK9gHGytowjkVVbCaJ8S9+APeT3c2wNG
IKN1DhktaCPNKGPtDSnZ2lSmZ+EI3BbdbdbdbdGNwoprUO/ONFergAsLrAq4RYLRbVVsL6JzifxZ557ubZ
Y/atuFt1t1t1t06Je4KNrOAKS1937Q0oo2FSmZ+Mc1qHMHcXOoq1srY0VWSJtFg5Ytc/yVfyp76bYGjEFG6h
wBSWvu/aGlFGwqVzPxjmtQ7451FWuBqvUVbBgriFlcFU5+Ov54882wNGIKN1ChaFJa8dMNcFMFbe0NK
KNhUrmfjHNZjmjEOQ5yJw1plaMAPIrgJRPKqq/jD342wNGIKNrKCFgUlrxU5VcFLe0NKOCVzPxjmtQ5o5
rnURNThrgBw15FVVV7/VVVeee7nknGbYOjEFGP3nAFJa0EbaY6cvtDSjglcz8Y5rUOUOe51ETipgHcaf6Ke
5wdGIKNrKGCS1888jtDSjnaVK5n4xzWod0GF5qe8V/wBJPPOCDoxBRuoULQpLXYOQMJQxz+lG0qVzPx
jmtQ+O8+No5A5wVf8AWoOjEFF6hwBSXU545E/pRwSuZ+Mc1mLShjCPNeKG0ckYhYP9dKFkDRiCi6zh
kupYOaEcc/pRtKlcz8Y5rUPjuwtc2qcKWDAOWFS2qr/rsDRiCjayhYLJLqcytospi7Q0o52lSuZ+Mc1qHx3qIO
40sr/sEDRiCjayhYLJLqc6mGipb2hpRztKlcz8Y5rUO9Oy54FhKrgpya2178ObXFX8BA0Ygous2iyS6mKqpgF
tba2VwdoaUc0bCpXM/GOazHeK2Od4c0LJVw054/N17rA0Ygo2s4ZLqd37Q0o5o2FSmZ+FVirD8lWH5KsP
yVYfki5lMlN5juu0C2ivouVcdeYMFedX8NVV7wUOfLGjVWH5KsPyVYfkqw/JVh+SN39KjazhkupaEe59oa
Uc8ErmfjHN5jAOeXJzq9wGOn+xS+jEFG1m0WSXUtHdO0NKOeCVzPxjm8xgHOvInlDGMQFg5A7wPzZx
QNGIKNrNoskupYO69oaUc8EpmfjHN5jAOULSUeWFcRbyAFT/AGWBoxBRtZtFkl1EEeQUMJx9oaUc0bC
pTxxzeodxJ5kO1wwCwN/104jggaMQUbWbRZJdRBHl0tOPtDSEc0bCpTxxzesfHdKYxYFWyiIsog1U7rX8D
Xl15h7ieVA0Ygo3UOAKS6iGGipirYEba4O0NIRRsKlPHHN6x8cinLHJaMVMFe7V/wBJryIGjEFG1lC0KS6
iGKtg5VFS3tDSjnglMzjm9Q+OTTGeXT8HXvdVX8CeacMDRiCjayghYFJdRDkDlVwdoaQijbKeOOb1DuJ5
TR+Fr3MoWV/LwNGIKNrKFoUl1LK4K9x7Q0o5o2ynj8Y5rWO4uHc6W0s4rjjojYFRcV82UNoYT4I20tpbS
yiphpgrip5KiocFKrZv8kbafgShyJfRiCjayhYLJLqcgI4jyO0dIRRsKk8z8Y5rWPjuRGMDlyr6sU63iCpRtXqYf
RlknrKLqZogFTEG7xFsl4ouAzKrVRtbrJPxsqprVZJ+Km9KgMvPVQAopq82QxV1jxQ0sl9FsxpslPGyqmj91
kPVYHA5FTOixmoWHBK6VNa1KZFTeQsAqaKHCDFUZKLCDgiKcDZK6FVVUx1D3M90l9GIKNrKFgs
kupYeSOZ2hpFhsKk/H4xzWsfGAc+iuohBXUBzJJ1H0Uw28xSQ4Eqedk2yT1lTmlSjjfuqZ6dsmPtLlO+ChdM
KN1HWSfipvQMEp4qb0qUHElTZ4AWyoq+tkyKPNsp4qb8LZPxU14YGZp+kqVzUzosZqFlcEppU3rUpkV
N5CyX1hRXFrbwVaJhq0FRNRsldCnMx34ocqW0Ygo2soIIWSXU5J53aGkYZPM45vWPjCO4EKnLrbDfdde
WYUBl1tFMuq+yT1lR4d9tAoEuWfcVNOFylsnoKnPBQumFG6jrJPxUywubRq3eJ5IihobJTxUwwuFApaEW
N4qcPEC2THAlX/uuKcGTrZPxU34WyfipiG51KLd4nkiKGhshCrgomkqVzKmdFjNQsMq9PhOZxNsppUxCc
51QpeG5taqcyFkvrCmOmbIegKLrNkroUzDc4i6t3ieX4iX0Ygo2s2C2S6nKGGqqq2UwdoaRhlMyhDbnVbNn
qWzZ6ls2epbNnqRhtpUFTesfFpsHcTz5Z9YaPmiamtknrKiRAwVKhxmv0qbh8L9snoU4fuAULphRuo6yT8U
57W5reYfmohq4kWSf6k94aKuQcCKhTTaRLZdtIaa//ADqYFWWVUnkVOeFlVJ+KdEa3NbxD81ENXE2QN
YUTSVKZlTOhVTD9wsbMtJojx4J4o4iyU0J0VjTQpsRrslOZCyX1hTGg2Q9AUTWbJXQnxGt1LeIfn3Gvdgp
YVbxWzZ5rZs9S2bPUtmz1LZs9SLWjIqN1DYLZLqcymOuDtDSEUbZTM/GOb1j473XlSWZUw67DNsnqK
ndKlDSIpnp2y3TCm9ahdMKL1HWSfipzQMEmdSm9KlHfbdU2OAKKbmgKCi2La3k4VFEbJPIqb8LZLxU3
4YJXjEUfQVJ5qZ6djNQXiimaQoms2SmhTWtSeRU5kLJfqBTHTNkPSFE1myV0KczHfzyKWS+jEFG1mw
WyXUxVtoqWVspjpZ2hpCKNspmfjHN6x8cwdwHIhQy80Cgwbgop1+TbZPUVMQnPFApeXuG8VNmkOlk
CAX8U1oAoFGdV5ULphRuo6yT8VMQy9tAt0eokIs1WSeTlOaQpZ1H0UQVYRZAFXgKI6jSt5ieaYagKMK
PNknkVOeFsnkVMQS+lFuj1EhlhoUxt40UGBcHFTT+FFJ5lTPTsZqCOaEoa8bHmribJTR+6mz96k8ipzIWQS
A8Ep7aii3R1UOATzVxNkp01MQXPyW6P9lEYWGh73TmS+jEFG1nDJdTHSyuGvJ7Q0hFFGyUzPxjm9Y+
LRYcY7xLxGsdVyM6KfaEXlxrbLxQxxJW+Q0Z1ngosQvPGyXjtY2hUSavCjRZDmWhoBUR1XEiyXjNZW
q3ti3ximIwfSlkvFaytVMRmvFAmmhqt8YnZ8FAiBpqVGmQ5tBZCmWtaAVHcHOqLJeM1lbyjxWvytgRQyt
VvbFvbFMPD3VChOuuqU6bbTgnuLjxUCKGGpUaO1zaCxp4re2IzbFFmai6LYEdrG0KjvD3VCl47WDio8dr
xQWwpugo5bzDUaZrwbbAmGsbQrfGLfGKPED3VH4eBoxBRtZwyXU5w5PaGkWlFSmbvjHN6x8d5HMNg
5451cVe9H8TLaP3xBRuocMl1LRzhi7Q0hGwoqUzPxjmtQ+MR/wB0OI8s2S+jEFG1nDJdRDlDmdoaQijYV
KZn4xzWofH5ev4Qofg68w2S2j98QUbWcMl1LAjzByO0NIRRRRUpmfjHNah8fhtzenNum6VChueaNUWXc
wVNsKC5+SMifNRIT2ZqtjGF5oEJI04lRJd7eNrG3jQLc3rc3qLAcwcbAFuj1uj06WcBU2w4Tn6Vuj1uj0W3T
S1so45p0o4ZIimdgFeC3R63WInQ3NzwQ5dzhUJ8MsNDbDhF+lRILmakxt40CdKuaLxtbLPPFEUNCocIv0qJ
LuYKut3N63N6dKvAr+Jl+n/fbEFG6hwyPU51LK4+0NIRRRslMz8Y5vWPjvleU3JR+oVJMzcp3QLGNq4BN
Aa2gW9MvXU5t5pCpZAaGsUSZYw0KBBCjMuvIsgdRq8FDjtfwCnNIsbmnGnFb4xRZpjmFotk/wBSixmszsi
6zZJs/UnxQwVKZFa8cFNs4XrG5heKbNMJoojQ5vFOFDS2CKQwpwZG2S1FTmkKX6gUx0zbD0hRdZUkO
BKnOng3xifNsLSPxMv0/wC+2IKN1DaLJLqWVVVXGLKqvJ7Q0hFFGyUzPxjm9Y+OXXFXn0VcLclGFY
pAUNl1t0Ke0CyX6gRyXuhNsARzsGlR+o5QZlrW3Sozw594WQOoE7SpPWVOaRY3NRMjhlB9pU6ckPBR
dZsk9CnNaldam+nY3MLxXyodboqop+8qqZxNF7KbH+NE8VVSWoqc0hS3UCmOmbYegKIKvI90xga26pvp
/jpfp/32xBR+ocMj1MVMI5naGkIoo2SmZxzescwck9xbkoUOsZz/ACV4Vop7QLJfqBHLD4KP1HYIHUCjH/
GVJaypzQLG5p/kty91Gl7grbJ6FOa6IeCi6zZJaFN61K61N9OxuYXimSrQoj7rbxTjU1slW1eo7roTxUG2S1FR
oW0FFClbrr1VMdM2w9AUBn+Rziq+CnOng3L3UWWLBVV7jXu8v0/77Ygo/UNgtkupiqqWHCLTi7Q0hFF
GyUzOOa1j45g703JABvFS778YlT2gWS/UCOWHwUfqOwSwrECj9MqS1lTmkWNzTjSq3x3kokwXjjbKtpD
CnD/kQ8FF1myS0Kc1qV6im+nY3MLxTZtw1I8QnijiLJNuZU6TQBQjVoUVtHEWSWoqPELBUBQpovcBR
THTNsPQEAACoES/EJU307arfXeSizJe2ip3U8kocmX6f99sQUfqGwWyPUx1xjk9oaQiijZKZnHNax8fhm5K
biUZQeKkdZU9pFkDqBHJDJCSbStURYMlH6rlClWubWqjMDH3RZJj76qZP+MqS1lTukKqZmomRww23
WgKMavJQ8FF1myS0KcH3qV6im+nYzUF42QxRoCi6zZKtpDVbJxtH2SWoqd0hS/UCmOmbYegKbfRlFJai
pvpqv42X6f99sQUfqFC0KR6nKGAI8jtDSEUUbJTMrY8M1sPdbD3Ww91sPdGDwrVTWsfHdB3IZKZcS8q
R1lT2gWMddcCmmoW6MvXk94aKm2A+9DT5djzUpoAyyUd4e+oUFt54BUOG1go1TkUE3FJayp3SFRNzT
hVbrDUWWYGkiyVghwvFFbm2tk1CDfuskn/AKCnww/UocFrNIU5E4XbGagimyrQap7mtbUpzqmtjBRoCjO
q8lSRzCnG8AbJHUVO6QpbqBTHTNsPSFMRLz1I5lTfTVLd1hqJKww0mncDgr3WWFWrYe62HutgfNbD3
Ww90Yd1R+ocMl1EOecfaGkIoo2SmZVVeKvFXirxV4qb1j4/C1W9xMgnEk1KhxSzi1RJh0QUdbDjvZkt9d5
KJGc/VbDiuZpW+uUSZe7hY11DUIzUQiyHELMlEjueKGwGhqt7iLe4idMvIobJPQpmO5jrrVvcRS0ZzzRyn
dIsBpxCbNvATpx5RNeNgNDVb1EW9xE+I5+dgNDVb1ERzTHlvEJ8d7+BshxHMyUSM5/Bya66ap0y9wob
WzT2ompqocVzMk+Ye4UJt3t/gt8iozbyKHnHBXu8to/dXirxV4q8VeKBPio/UNoskup3ftDSEbDZKZnHN6x8
fh695hx3MFGqJELzV1jIpYatUSM6IKO/0mW6f99sQUfqGwIWSXUQ7t2hpRsNkrmcc3rHOcwtzVPwFe71V
eZVVVVXvVO+y3T/AL7Ygo+s2BCyS6lleRSymOqrb2hpRsNkpmcc3rHNZAcVM54K4qquKvKr3CvPrjqqY
PnutVXDTv0t0/77Ygo+soIIWSPUxU59LO0NKOCUzOOb1j45bYZdkmQgOKc8DNTGfcacyuCXlC77nZLdI
XkoskKVhqllcAlYa3WGt0hqYaGvLRZKwmvreW6Q06TYclGhGGaGyC0OeAU6Vh0sloDXtqVMsDHUFku
wOfQrdIadJsKjS5Zx8LYEte+52S3RiiygpVmDdIa3SGpiXYxl4W7pDW6Q0+Vh0rzKqtp/BS3T/vtiCj6ygghZI
9SyltVW2tg5naGlHBKZnHN6xyQ0nJMl/UqhqfMelCrio4pTuVOc3MIcAnTr6/aocQPbeCmhSKQMQyW9xK
0UJxcwEqa6pskfFTMUsbVql5kvNHKaZehmyX6gTskFBh3G0U7rsk+oori1hIUKbJNHqI28DY0VKAonTb6/a
oT74BU02kTBLTD3vuuU308ESaeHkBGaiEU5Ve9XPsv86W6f99sQUfWUEELJHqWnunaGkI2GyUzOOb1j
45DIBPEprA3JRI4HAJzy5MhucmQQFM588dxZqCfkVVSnSU51TiGSOpQOm1TXVNkj4qe0KWH+UKP0z
ZL9QJ2Sk2XnVsnddkn1FMdMqHqFsLWLCpXpBTvUwSfVU307fBReo7nUw15ZxwhVifBI4jmy/T/vtiCj6yh
gkepYEcQ53aGlGw2SmZxzesfGJkIuTIQaokUNT4pcmgnJMlwM0SAnzHgFGdV2II8gdxZqCfkbJTpKc6pVM
FU3wRzUDptU31SgpHxUaEIgoVClms4hTkQBt3xsl+oE/SVLw7jFCiX6keaneogpPqJ7LzbqZKMbxUeIGNrZ
D1i2V6QU71P2sHErJSfUU50rfBGAzxCmYTGsqELaqtlVXHXusOIAxNeHZKJBrki2nLl+n/fbEFH6hQwSX
UQR5A5vaOlGw2SuZxzesfGClclDgAcXI8M1EmPBtkOAXZoNDQosYDgE5xOaYwkhTOr8AzUE/I2SnSU5
1TibkEc1L9Nqm+qbJDxUxFMMAozryMqIuJNTZLdUWTL7sPgpHpqd12SfUUV11hcEZ1/knxHONXWQ9Y
tlekFO9T9rIIq8BRTRpKlOopzpW+Civdfdx8VfP4WtFDjV4FOYDwKiQ7vKltGIKPrNoskep3ftHSjYbJTM45
vWPi2EwOYmsDOAT44blmnRHHNMYXZKHBA+U94bxKfHcclxKZLepcApnP8AAN1BO8VSilRSGKqc6
pxNRzUDptU31TZIZOU/oGCW6rbJyLffQZKS6aneogpPqKY6RwQ9YsIpmpYf4wFO9SySZV9VNvuwypTq
qc6WCN1Dgqq8ive4ccjgUHAqJLjNvJltGIKPrKCCFkj1ObTldo6UcEpmVS2ioqKb1j4tgupCvFPjFyArkocv4u
XBoUSY8GokniocEuzTWBuSfHAPBOiOOac6ufMryK8iuAGigRhEbVGEwm8RxT3XRUqI8ucTibkjmoHTH
wpwf5SqLs/Jyn9IsrZLdVqfpKqpHpqd6n7WSfUUz0jhl4wePdGGxxqQnvDG1OSiPvuvFMFXBNY1ukJzA4fc
E2E1pqAnNBFHKZAEQgW3B4hXB5d+riZCvNr4pzCLWuIyUOMDmnww5PhubnjldH7qioqKlsx1CgghZI9
TlVsqq4qqlvaGlFG2UzKGWF2Sm9Y+LReMKihwC7imtu5KJHAyTnklMhl2ShwQ1PiBoUSM53Op3CiphDi
OIW8xPNOeXcXY77vOy+UXV4mwOIyRcTnZRUQ4cVfd52BxGSJJzsDiFfPnbWwGi3mJ5p0RxzVVDP3B
RNBV53mrzvNSx/xBTXVKor7vNX3eavu88de61VccKIWppDgnwAU+GW2w45GaaQQokH9TVTDJ6f3xRsl
H6hQQQskep3ftHQijbKZn4QwuyKm9Q+LZfQnxA3NRIrnJrSVDl6cXIkNzT5g1+3A2G4qJDumnPryK97qq4
KKipyKKlgNOIRjxDwJtbGe0UBTnEmp7/XlMiFqbEqKoGqdBaU+C4WNeW5KHGDuBT4YcOKfCLc05pb
wNsnp/fFF8FH6hQwSPU55sGLtHSijbJ5n4QwuyKm9Q+LWuuwrIcuTxcg0NCfMAcAnOLs7OKbAd4pkFoT
nhoUR94/la8yvIr+KDiMkDf4jgUI9ODkHAp0JpT4JbZDj04OXBw4KZztk9P74ovgo/UKGCR6iCPOOPtHSijb
KZn4QwuyKm9Q+LYcMOhpkINT4zWp8ZzrGscckIIGsraDKGE1pzdmosYN+U5xdn/utUHh4unNEOYmzJ8
U14dknwg5OgOGSBLSpnO2T0/vii+Cj9QoYJHqc8WHF2hpCKNhUnqd8K+fNbR3mto7zW0d5raO81fPmpz
WPi2C6kOqiTBOVjYDyrsNmfEp0c/p4JrHRCmMDRwUWP4NXz+AHIlGh0ShW7w/SjLQvJTMqGfc3K2D
AhmG0kLd4fpT5SG4cBRRGFpobJKG14NQt3helbvC9KnGNa/hZJQ2ureCmZdoh1aLITLzw1bvD9KNknCY5
lSFu8L0rd4XpUy0CIQLJSExzKkKdhtaRdCk2BzjeU1BY1lWiyHrFVu8PyskoTXA3hVTsNrSKD8EeSyJX7X
KJDLUCRkmTBGpNeDknsaVM6rZXRw/uS2jvNbR3mto7zW0d5raO81eJzUx1ChgkeohyhgPI7R0oo2yep3xjn
NY+LWgmDQLd/WVtGN0hOiuOdkKBe+4rg0KJHLvxUn1QpjpuUCYe12fBPFWmtsv0mqaeRFNCpSKXs45
hT7QHNNnZ/ipyI5rftW8xfUnvLuJs7PyciKqI264hSDOJdYbJDpqdivYRdK3mL6k5xcamyR6a7QzCkdZU70rI
XUCFkGHcYGrtDMfjIcWnAqJCpxbZWiZMEcCprVbLaP77Ygo/UKGCR6nJPO7R0oo2yebvjHOax8WsNIS
Li7M2BQoFOLlEiBifELs7B+Jk+qFHBMMgKBLPLxUKKQGE2y/SapvqlSA+0uXaGbbOz/FT4+0UVDb2fk6
yeZR15S8O5DAsNkh0v3U+OIV02yPTU+OIUjqKnenZC1hBScO8+vlZ2hmOTX8IyIW/CdDDvuZbEiXzW2
W0f32xBR+ocMj1LAj3TtHThk83fGOc1j4tvmlLGMLuAUOGGZKLHu8Ai4k1Peq9ykuqETTiU2K12k1U41x
ZVtsv02p8sxxvFVDR5BTMXaPJs7P8AFVAV5RzWIbOz8nKK+6W/Kiwg8UKjvusJQRskOl+6rRXx5o2SPT
V4IFTvSshaxZAhbNtFAiXy5doZjkUVMVebVV7i15aahFoiCrc0eGCW6f8AfbEFH6hwyPUsCPLCNlMFbO0
dOGT1O+Mc5rHxbcNKqFBLuKDQ3JRZivBv4CioqqvLkuqFMdJyhuIeCE/SVWyX6TVMxniIQCnRHuzNlF
2f+pT+kYOzsnKfNGgqE+8wOU+/JqFsh012hm3BIaF2h4KQ1FTvSshaxZNRbjD7rs/SV2hmMdMVebXuoJG
SBbEzzUyKOtltH99sQUfqHAFI9THTBXk0t7R02G2TzPxjnNY+LYArDonOa0KJGL+QO90sqqqvIkuqFHFY
bgFLyry77uFFEP2k2y3SapzqnB2f+pTrC5guhbCL6U5jm6hZ2fk5T+gfKl5oQ23XqNE2jy5C2Q6anobnEXQth
F9KcCDQ2SPTXaOYUhrKnulZC6gsmot+Iuz9Ll2hmMdVVVVVXm17wFGeHGotltH99sQUfqFDBI9TFWyn
JOLtHTYbZPxxzmv9rYb7sKqc8uNT+QlHBsSritvC9SdMwx4qZm74utytgx2CGASMlNOBiEjBIxGtBvFbzC9
S3iF6lOvY67dNklFa0G8VOxGuYLptExD87ZOI1sOjit4hepbxC9SmXAxCRZJRGNZRxU68OpRST2tcS5Tc
VjodGmyHwcCtvD87JB7Wg3ip14dSn5SW0f32xBR+oUMEj1LR3TtHThlMzjnNY+LbxpT/AG8I96ltH99sQU
x1ChgkepaMZ5vaOmw2FSeZxzmsfH+1H8HLaP77YgpjqFBBCyR6nd+0dNhsKk8zjnNY+Pyg/MHv5sldH99s
QzUfqFDBI9Tnjkdo6bDYVKZnHOax8f8Ag2V6f74hmo+soYJHqcocqlvaOmw2FSeZ+EIo8ltvZbb2W1HktqP
JGID4Kc1j4/M0VMFbKqvfaqqriqq/ga4ZM0Z+62o8ltR5LajyW2HktsPJGJVR+oUMEj1MdcFcFMNbe0dNhs
Kk8zjnNY+PzNedXFXBXFVVwnFVV/B1xSvTxDNR+ocMj1O79o6bDYVJ5nHOax8fm6qqr3KuAWVVfyFc
cro/vtiCj9Q4ApHqcmnO7R02FFFSmZ+Mc5rHx/qh/MyvT/vkMQUfqFBBBBSPU55Qx9o6bDYVJ5nHOa/2/w
DAVeXK6P77Ygo/UNgQQUj1LByBhKGPtHTYbZPU74xzmv8Ab/wbK6P77YSgo/UKCCFkj1ELDzDyO0d
CKNsnqd8Y5zX+3/g2V0f32xBR+oUEELJHqckc7tHSijbJZn4xzmsfH/g2V0f32xBR+oULBZI9TuFcfaOlFG2T
zPxjnNY+P95r3SW6f7/+sQUfqG0WSPUxV51Le0dKKNslm74xzmv9v/Bst0/3/wDWIZqP1DaLJHqYqKmCvJ
rb2josNsnqPxjnNf7fh6/6hXu0t0/3/wDWIKP1CgghZI9S0I2VsoqKipzO0dCKNsnqPxjnNQ+O9y8qYq3CFle4/s
pmWML47nLyzovwjJQRm5PAvG7zIDGufdeV9O+7ieCihodRmX+my3T/AH/9Ygo/UNgQskery64Qji7R0Io2
yeo/GOd1j47xSpoFFldnCDjmocoTCL3qVddli75V41qpp16Xr8J8uwS9/wAVIwGRK31Cg7SJcC3eWBuHNT
UtsnexU1LsZCDhmpGAyJW8pWC18Qtco7Q2IQLG5qdlmQ21YpWXY+GXEKVl9q6i3eWd9gPH5UeA6G+
6mycNjaxVMyjQ2/CUm3/BwW6QX8AeKbCpGDHqchNhvDW+SaKkBT0FsOlwKbgMhwwWhS0Bj4Rc7NS
UBkQOvJ7AIxaPNTsFsOl1TMsxsK8M+FjYDN3v+KkoDIgN72UvCc99PBTsFkOl2xktB2Qe9GUhPbWGVK
wIb+oUJaXeKQ1Blxt9m9Ol5ZvB3/7RhwjHDWZIy8uDdKnIDWFoYM0JSDDb/lK3aAWlzVKQw990oy8sH
Xf/AGpyG1kS62ycgMY0FqkoDIgN5SkJkR1HFCXlnGgKmIOydRfCbJw2NrFKjSbbl+GVJQmxCb6bLy5N0f
8A7UWGBGuBT0FsMi6oEux0EuPuhLw3wL7BxUnBER33ZKYawRC1ikoTYhIcnwKxzDYpyWhsZVqZLy4
FXOUWUhlt6FZKyu1NTkt2lybgzUKWY6KWE5IS8s43Rn8qYgGE6imZNoZWGpWDtX8clOQWw3ANCn
YDIYF0WbBm7bTx/wD6oUvCiw/tzUtJ1BMVRbt77Mu8y3T/AL5DEFH1mwIWSPU5RxDH2jpCKNsnqPwr
7PEK/D8lfZ5K+zyV9nki9tOAU7rHxgHdJBzBE+5TDf8AKDG0rtBsQs+08FLtvSxaPeyYbdlrvwoOziQLpUvL
th6TmpDW8qJut838/wB1NzEOIwBijbLZt2uSlNjU7FSPVd/fFPfLX7pHFTsuIf3NyTNQU1srv+XJQdns3bJdm
9Mq9KB17/7USPDiRWXV2jW8FL0MtxUCu61bmpHrKNQTTaKO+A13+RRpZgAiMXaebf3VIceGKpkJrIR
DV2d+pP3baGua7SzCiFgZ/kyWxgxm/wCNMH/+Qrs39S+2XYB5rtHNtn2bu3aZKBsrh2KGripYwKnZKDe3
o312h1B8KV6raKb67f2XaBo5pRYyZAemwhDhFrSuzm1fVXqzfBdodSyPsro2uSldlx2SlZfaVLvBQhLCIAzN
do5tULWF2lXgpX/ju/ddmilXKW/5J/dR/wDk/v8A/Sm9jX/KmbPYu2WXFdnvzYmMEBrj/fZEk8SuzcynAQr0
RynHVgA/Cl9lx2qIbsTscrJOuwJbnxVSpOWD6k5BN3UPAbmu0NQRcAQD4prGy4oPErtHU1R3QmgbVPg
QojL0Nf8A4f7f+12fe2nDLxU9e2X296k9PHz/APQV9nkr7PJX2eSvs8lfh+SLm+Cj9Q2BCyR6iCKHdO0dKK
NsnqPxjndY+O8vmXPh3HqHNkQzDepWa2fB2Svy17acFNzW0+1uVkjHZCJvKDH2cW94JxlYn3uKm40N5
AZ4KamGPhBozUjHZDreUrGax5c5GJKF19TkyIhAYm5qcmWRG0YpWYYyGWkqVmBCPHJEypO08VM
R2uiXoYyW8QIw/wAimJplzZQ1JzbYf2uQiS0L72IR6x9oVEjSsQ1co81DIDGZKdjMiEXbJaOxkIsKko7IYde
T3gxi4eanYzYlLvgnTMB7LjyhNQIbKQ02YZu+z8VJxmQ63lGmL8W94KdjsiEXbGzEEwgx6ZMS8JpuKXi
wbt14TXy8Li1QpgbfaO4KcitiPq1SkaDDaK6k+Nfi3ypuMyKW0KjTTBCuQ1BmIbYNwqDcgwQ/zQiSwde8
VOta5m1HtZNx2vaA1SUdkMG8pKYbDqHIbqx14KcjMiFt1A0TZmDFbSIo80wNuQ1WFAZ7KHFlmGrVO
w2tcInup2M2IRdUGOxsEsOfFS17ai6u0In2hg8bJKK2GTeU5MbQ0bko8djoAYPZNfLPaGngosxCawsh2SkyIf
B2SvSo+/8Av8KXmmMe7wBVZVhvAqdjMiEFqm5lrqXDknTRe9rn+BU5HbEcC05KLMS8TXxRm4TId2Et
uzdtn4qDMQoUOgzUvOChbFUUNvfbl3mW6f8AfLEFH6hsCFkj1OUMAR5HaOmw2yeo/GOd1j4/LV7u+Zc
5mzNj5lzmbPlRpl0UUNkaZdEFDbLRoLGfdmpiNtXl/Jr+Flun/fLEFH6hsCFkj1O79oaQiijZJ5n4xzusfH5Kipy
KKn+oy3TxBR+obAhZI9SynJoq46YO0dIRRRsk8z8Y53WPjkV7/LtBiNBUXd4Zo8f9J2yfHaIY4KJu7HXSF
Pwmsu0CYJVjLyiS8GKy+xSEJr63gg6We660f9KYgthxgG5FT8JrLtxSkJjoTi4Ls+G19b4Ts1JNDotCnmHDm
LpHBR5IOcLmSndkwXWjiUEDKMHn/wBqZl4RhbVgUuIAh3noQ5eM2jFLQht7j+NE90qw3SP+kzdokT9k3
dYhuAKZg7N90JsOC2EHuCjQ4Rgl7ApSXET7n5Jglnm4AokG5FDfDgpqWBe1rAphsOCy4BxslpdjoAqOKZ
BJibNTkFjYVWhCGzdr5HGn/tSUuHC+8IsbvVzw/wD4ojIEMVcFMwIZh7SGpSWYWX3prZeKCGqHDhMi
FsXwTN2iG6BxU1DEN9AojZeHS+FNw2bG80KTbBLbz80xsvGFGKHCuzGzcp6G1r7rQosJm73qeAUtDYY
BcR5qSl733PyUeADMBjeCcJWF9rh/7UxDh7EuaE2UvwQ5malpcRGOrmnwyw3Xfh5bp4gpjqGwIWSHUsrg
phrzO0dCKKNknmcc7rHxymtLslsX+SMN48Fsn+S2L/JOaRnYATki0jMd1les1do9QKVFYzVPdYLtIVLU+H
AgN+4VUFzHQiWCi7M8f2UKPAL6BvFTzTtWuU1EhNI2jaqC5joZLBTNdmeP7Jk3De/Z3U2C1kw0t8aqd6
5Us1zYYa7NTbHCIb1kF8NlRFbVRiHy9WcFCgwocLaPClosJxNxtFA/5Z/dTvWKk4ENzb7/AAUGLALw2G
1T/GKB7Kco2AGpn/CUiDsCpXrNBU5/yBX2TngPAPipyE5sQk2Sz7suHf3NENZWKp8/4VLsvywatoNqITU
f+Z/fJdpfpULhK8fIporKcP7xUgP8lVOD/O6gUtGgF1GNoVNw3be75rtI/a0KY/4rf2UvAhtg7V4qpaLCLv8AG
2i//M4KYjQmxKPbUqOQZao9lJCsAhGIIb2wWKbiFkwHjwT2Qnt2rwpim7cMqKRYWs2jjwUGsSNtGcB/+1
PRWONG+CLD3doqaJ8Jzc+dLdPEM1H6hsFsh1MVcFFTmdoaQiiiipTM453WPjlS7iDdCcacU+O4iihOLm1
KjxrlAE9141NkszhVTLqv7rBfceHKbjCK6oUtNMhtoQosW/EvqbmREILfBCchRBSKFv0Ol1oUpMthVqt8lw
bwao0ztIgPgFOTAi0pwUvMthwy2ilJhsIG8mzkAGoat8rG2jlvEMxtq4KPOFzgW+CmZqHFbSnFNddNVvkF/
UCmJwOZcYFLzjbmziBCdgs4NChxw2OYimIm0eXBSs0IX2uyW9wGcWtUF7YsW8PAKNNQq3XtUvGhR
KsaEyY2EVw8KozsEfc0cU6NeiXypqa2ha5vCiiTjIkO7EBXihMtEvs6IxHEXa8FMzTYkO4AVAnGsh3VLxrs
S+5Q4giTV4KYiw20EQKZnQ8XGKWmtmLrsk6dhNH2BQJ27W8M0JqAz7mDipV+1il5UWbg1o5taKE9kY
UopecYGXHiqE7BhmjGrbjeNopqNtHXgPBPm2mDs6eCl5tsKHQhMj0i7RyjRmvi3yOCmpsRRRqfNsMLZ0
To7iwQ/BMjlrS0eNk1NtiNuju7TR1UW32pzaGh5st08QUfqHDIdTu/aGkIoooqUzOOd1j45UqygLlMu4XUG1
4KlBRRH3nXrIbbzqI8Aiamv5CHFdD4sTnEm8VCjOhmrU5xJr58uBEDIgefBTUw2LS74YocZ8PQnGpqVDj
vh6T+GlnfbTyUzDr9w5st08QUfqG0WSHU7gcfaGkIoooqUzOOd1j45LW1NE0UFFFfecpRlfuUd9GWwGX
W+5Uw6jP9uguo8WRWXXU5kt08QUx1DaLJDqcscztHSiiiipTM453WPjkyrP1KYfdagmMuiijxKushMvO9k
3JTLvup/t7H1aCorLw5kt08QzUx1DaLJDqd37Q0hFFFFSmZxzmofHJhMuiimH1cpdl51VEddbYEBcbd8Ssk8
1cT/t8A1BYoT7w4qYh0N4cuW6eIZqY6hQsFkh1O79o6QiiiipTM45zX+3Il2XnqI660lZqAyjVNuqbtkuyrqnw
UI34t5RnUYfwhTJC9Dv15UvC2jrtaL6YPV/0pmTMIXsxbLSrIrDx4qYlWQmCp42UspzZWE2I665OkWtaX
OP4lji11QnnZxLwyKIvhObdNOVLdPEM1MdRyFgskOpioqKloVOX2jpCKKKKlMzjnNf7ciXZRqmn8QAoT
LzqJxAbVE1KGdFF+xlweKlm/app2TfwkFl94ar4DgxR4NyNdU9BaGi4PFR2Q2BpIUJkCIKsH/SLYMVwY1
Fsvf2dOKbLtbM3fCiiwRvDRTgp5gbEAb5KQ6qjypiOrWinnUhUUOBChQ70RTUuws2kNPgt2ALRxNFuzG
wzUKVhNMEkjzXZ8JrgbwqpOXbEJL/BCFAeSA1SzYYe6E8JstChVc5SsJkSsVw4LZQIw+1SEIODrwTIcG
KNNFKSgJLncVFMrdNAmQQZatOKeyHLwqEVKbCaZa9Tj/wD1CVYyFlxopGE0wuIUrLi594UYARHAef
4nXCUtEr9qmId77vFDkyujEM1MdQoWCyQ6lgRtqqqto5naOkIoo2SeZV1nmrjPNXGeauM81cZ5otZTNTmv
9scNl5wRIaPhONTVSraC8VNP4XbJdvG+fBOdfdXzQyoorrz6/hOzodSXKJMQL/HNTkKpbECmo7oTahdoH
/GF2b0/3Uk6kUt80ZYmY2qc4GbHwokw5sYQ/ArtHqBdn9VTMvEe+8w0U4aQaOUUGNB+3xUb/HLlpUEg
QmuOSEW/BL/lSXGC791JQXQ63lJNuF0N2arHvZin991Ahuixi96itEVhY05KSb/jdDOalYOxaS4rs51bxPmo
Jimu0UoW0fDb5p3ZzqVqoLrste/uam4QjM2jFJ02IqhG2kJ7vldn9JMjB8UtHgt3dFiuAUWHcddP4iXd91E/7H
pjr4qFGh3TXkVUnxb+/wD6CuM81cZ5q5D81cZ5q5D80WtGSmOobRZIdTBSyipgHM7R0hGwoqUzOOc1/tj
lWfqU0/hdTRU0QF0UUV95xKul3AKYfdbcClm1fXyUR11v4VkV7RRpsMeJSlU+M93BxTor3cHFNivaKNK
91vUWl28mvcDeBRivLr1eKc9zjVya4t4tW8xfUU+I52oqHHezQVEivfqK2z6XaoRogF2qbGiN0lS02Q8bQ8F
Higxi+GU6bikUvJsZ7RQFNivbpK2r716vFRJiI/g4psV7eDSjMxTm5NcW8Wp0zEcLpK2rqXapsZ7RRpQjPA
ugoRXgUBTYz25FNiObkVJx2sLnPUWJtHl/4jJRxeAeFLxLpoVEh3hREU4ciU0fviGamOobRZIdTljEcXaOkI
2FFSmZxzmv9sTRU0TRQUUVxc6qlWcbymIlG2QGgDaFOcSalSrftLlNu4XfzIBcaLc4lTwQ/MQvuaWWQIl
4UKmmU+8ciU0YhmpjqFCwWSHUsHPOLtHSEcEnmcc5r/bFKs43lMPutXsoTLraKO+85MbeN1R3ClwWM
bRoaph1Yn4OA1jj/kNEJeDEadm48FDgQtmIkQp0vBAD6mhRl5cNv3jRCWhBt95+FFlmtLS01aU6Wlw64X
FR4dx5amwQYJie6fJ3IO0OaYKmi3WXD9mSapkp/kcHZBGWhuYXQjkoECEYW0iEoy0IObTIpkqduYRTo
DdmXjzT4IEJsTxKiQGi5T9S3Sscw25Jsq3eNl4KXZEjVDncFFbR5aE2BB2QiPqpiBDDA+GVElpdho4lbl/m2
deCErAfVsNxqoMCEYd95TIEGI+60miEtBfUQzxUOHBu1iFTEu1rQ9p4FTUrswCMlHltnCDvFTcpswHNU
SVuwREOajwQxrSPFQIIeDXwH4iG666qmG0eob7rqrUOCiMuupjlNGIZqP1DaLJDqWHkHCeR2jpCOCTzP
xjnNf7YobLrQFMPq9S7LzqqK66ytkEXGXyjxPFQWXnUTnUF78JINF4/9Jm1odoAFA2mwGzCnb2yaYmdV
E/4rUYRjwmlmYUT7GshHOqjSj3x7wU269FcQpK6IFXeafFMSXc4+aha2o7a/wAAKKG4CK9rf6U4xwwlw
CEs/d7lOJU2x4hsd5J8VohGMPHgoEN0SWLRnVOlXmC1nio0J4EM+SjxAx11uZTf+Yf74LaARWwGZBTH
Vcov/Faov/GYpuVfEfeC2oEzT2UvLugvvvyX/wCIfldndZS0s6E6+9QQ4QA6EKlTwdsm3k+KzaXImSnH34L
XKJFYIlyJkQo8TaQC73R21xhh+SeGhz6elD8Q774d6yVifpKjQ77a45TR++IZqY6hQsFkh1O79o6QjgktR+M
c5r/bDAZecorrrSUVAZdapl1TdUJl51FHfxuiyUb+pTLqMp5/hAfIq8fNVOQVT4omuaqfBMP3Cqm4oMUlpR
VfBVNl42Xio8cxDXJQ4/2bJ+VVMxWlohw8gqlVd5oRzstmfOyviqmz2Va8KqdihzgW+Vl45WSTw2JVyJKq
UanNVRPmqlV8EHFVNfxMs7jdKcKGiChvvNqpmHdNcUpoxDNTHUNos7P6nLHM7R0hFG2T1O+Mc5r/A
Gwy7KNr5qZd+lQmXnUTiGhOdXimf42Xz4qtc7ITbrQFNOq6nc6qvMaKlPk4TTQvQlYZfdD02XJibPJRmhj
roNaKvMqOWV8WfOHLhghQ77wyqiNuuLVGg3A01z/FVQdTippvG8LIES66ie282ic2hphlNGIZqP1DaLJD
qcscmtvaOkIo2yWo/GOc1ftghtq6iJuhONTVSzaC8pp3ANChMvOoph951B4WQm1cAqpxqa93qqquKHK/Zed
45KJAZDuj9VVMyl+ITeCiMMJ3A/wnupC2zR9xCl2Mc173itExsJ8Nzg2lPdMgQ2Qg94qSo0uz7XtHAqIyXY
/Z3UJWGIr2HwClJNrm34il5Vj4ZNOKk5S/UxFAgMIL3p8Bj4ZewUIUaX+xhYM1EZDhtY4trwUUQYbWm
5n7qJKVY0wwpaBWLciBQYDYjaVo6qiS32X2eGdkN7BqbVTLITXbNrc0YMFrwy6tgBMbLwQhwnFzbuX
uoUGG2DfcK1UzAaGCIwUTpOGHXnaaKHsXF1Wp8CG6FfaKEKPAAY1zRxIUaFDaGV4VzTIUFzrtz91L
wWmMYbsk1sJ8Nzg2lE0E8E6SpRv6ioTWNmGhngokmS4m8FNho2YcmQ4L3XLv7rYMMN1M2pkJmzaX
DiUZJjXF79Kh7E1JbVRocPY3wKcU6Vh8Ht0qYgGE7jl+Argh/fCLbZaLeF1TMOv3DDKaMQzUfqG0WSH
Uw1xDmdo6QijbJZn4xzuv9sEsynFTT+F1BtSAuAFFEdedVdKHXxNso3jeUd1Gd7rhZN/46PzGRUSMyLdd+
rxUxLCJEv3gmSrWxBfcKJs4DGNdJ4IMDGxW1UsRsogUN+0hANdQhRmkFoL6qYlg6NfvKFFa6YefCihTF
+OPIKHEuwSf/kmTbHRAG/upZ9WOh1oVGa8M+6JVRZh0OGwMKnH3mMJU0fsh/CIc6GwMdTgto3bNFa
kZqFGZCBI1KJNgQ7sP9yosvchiJXOyceNqHfCi3nuvMiUHyoTGiIYjnVopeIC6I7zUB16Ds2uoQpkOa3i+qiR
oZdsn5EKEwQ2uY1wB804XYL2vfUqLMuhsZcPgokUF0Jz0L20vl/BQaNiOjE+agkbCIqkcQt94A+KbEhmY
D2qN1HfKc9tYRKbe2l8v4fKl3UmXN86qPEG2awZNonTENzzCiZKCy6ww2uoVH4QLr3VNVvMMUhjSpi
YMQ+Q7/XDLvuvUdl11jHXTUIUc35UZl12CU0Ygo/UNoskOpyxzO0dIRwSWZ+Mc5r/a2DCa4XnFNLQK
BR2jNNhQ2GoKcWnhVNgQ65qM1h4k2QIIdmmMDRQKYaC2p79WwchudVMxREiF45z4zngNPh3UqXjM
hkuI4ouvEk/iYYBNHJ8Fr81Hhhh4IZqGwNyT4QfwKisuupbKaMQUfqG0Wdn9TknEEcfaOkI4JLM/GOd1/tjr
gqqn/cDybxVTZXDKaMQUfqG0WSHU5x5PaOkI4JLM/GOc1j4/8GymjEFH6htFkh1OSUOb2jpCKNslm74xz
usfH/g2U6f7/wD1iCj9Q2iyQ6nLHM7R0hHBJaj8Y5zWMNVUKv56qqFUKoVe8V/GSnTxBR+obRZIdTljmd
o6QjYbJLM/GJsPhUq+4cAtoVtCtoVtCm1Iqrp8/wDpXT5/9K6fP/pPc5potq5bVy2rltXLauW1ctq5bVy2rkIjiU9
7gVtXLauW1ctq5bVy2pW1ctq5bVy2rltXJjnE0TnuBW0K2rltCtoVtCtoVtCtoVtCtoVtCoZc5bQraFbQraFbQra
FbQraFbRy2hW1K2rkCS28to5bRy2jltCtqVtHLaOW1K2pW1Kh1cKq6fP/AKV0+f8A0rp8/wDpPLhxqto5bRy
2jltHLaOW0cto5bQraOW1cnFwAK2pW1K2jltHLalbRy2jltCto5bRy2jkHuJonlzfFbRy2jltSto5bRy2jltStqVtCt
o5bRya8k0TnkGi2pW1K2pW0K2hW0K2hW0K2hW0K2hTHFxojEctoVtCtoVtCtoVtCtoVtCtoUxzjwV0+f8A
0qHz/wClQ+f/AEn1Aqtq5bVy2jk37zRyewtwhR+ocMh1LaKllFTuHaOkI2GySzPxhYz9RUR97FD0jBG1cpm
oKLq5kHWFEzPMl/HmFN6Z5cDTgjZcuJpHMZqCjeHMh6gomrmQdSOfKg54IunC14cKOT2XcAUfqHDIdS
2ttVXuHaOkI4JLM/GBkP8AU5Pfexw9IwRs+UzUFF1cyDrCiZnmS/jzCm9M8uBpwRsuXE0jmM1BRvDmQ
9QUTVzIOpHPlQc8EXTiY+99pT2XbQpjqG0WSHUxUtoqc3tHSEcElqPxayH+pye+9yIekYI2fKZqCi6uZB1h
RMzzJfx5hTemeXA04I2XLiaRzGago3hzIeoKJq5kHUjnyoOeCLpxtfe+0p7CLBmpjqG0WSHUtHdO0dIRwS
Wp3xZDh/qcnxL3Jh6RgjZ8pmoKLq5kHUFEzPMl/HmFN6Z5cDTgjZcuJpHMZqCjeHMh6gomo8yDqRz5UH
PBF08hjw/g5PZdQzUfqG0WSHUsPOGPtHQijbJZn4TGDMp8S9yoekYI2rkVsZqCi6uZB1BP1HmS/ijnzG9M
8uBpwRsuXE0jmM1BRuZD1BRNR5kDUjnyoOeCLp5LHh3ByLaFTHUNoskOpzgjyO0dIRRtk3NDjeKdGYf
1hX4frCvQ/WFfh+sK/D9YV+H6wr8P1hX4frCvw/WFfh+sK9D9YQjsHC+FvDPWFvDPWFvDPWE6JDJrfC
vw/WFfh+sK/D9YV+H6wr8P1hX4frCvw/WFfh+sK/D9YQfD9YTokMmt8K/D9YV+H6wr8P1hX4frCvw/WF
fh+sK/D9YV+H6wr8P1hX4frCvw/WEIkMGt8f8AaL4da3wr0P1hX4frCvQ/WFfh+sK/D9YV+H6wr8P1hXofr
Cvw/WFfh+sK/D9YTYzG/rH/AGr8P1hX4frCvw/WFfh+sK/D9YV+H6wr8P1hX4frCvw/WFfh+sK/D9YV+H
6whFhgUvhXofrCvw/WFfh+sK/D9YV+H6wr8P1hX4frCvw/WFfh+sK/D9YTYzB+sf8Aa3hnrC3hnrC3lvrH/a
dGYf1hX4frCvQ/WFeh+sK/D9YV+H6wr7PWFfh+sK+z1hX2esK9D9YRiw6UvhX2esK/D9YV+H6wr8P1hX
4frCvQ/WFfh+sK/D9YV+H6wr8P1hX4frCD4frCdFY79Y/7V+H6wr7PWFfZ6wr8P1hX4frCvw/WFeh+sK9D
9YV6H6wr0P1hX4frCD4Y/WE6Iwmt8K/D9YV9nrCvw/WFfh+sK/D9YV+H6wr8P1hX4frCvw/WFeh+sK/D9
YTYkMfrCvw/WFfh+sK/D9YV+H6wr8P1hX4frCvw/WFfh+sK/D9YV+H6wmxWDjfH/a3hnrC3hnrC3hnrH/a
dGYRrCvw/WFfh+sK/D9YV+H6wr8P1hX4frCvw/WFfh+sK/D9YRjwyKF4UYgvJFoskOpyjze0dKKNlO405
VFT/AHOnOFgskepzxgoqW9oaQijipgpyaKioqW0VFRUVPwFMVMFFRU5FFSynIoqKmKn5eipaBYEFI9Sy
nOrbWylnaGkI4af+HAggpHqIYa2nkCymCf0o46KioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqfiqdxp+UoqKioqKio
qKioqKioqKmEWyXUsrya8yf0o4KYaKllLaKioqKioqKllFRUsoqKioqKioqWUVFRUVFRUVFRUVFRUVF
RUVFRUVFRUVFRUVFSyioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqKioqWUVFRUVFRUV
FRUVFRUVFRUVFRUVFRUVFRUVFRUVMFFRUVFRUVFRUspZRUVFRUVMNLKWyXU7gcb4bX6luc
NbnDW5Q1uUJblCW5QluUJbjCW4wluMJbjCW4wluMJbjCW4wluMJbjCW4wluMJbjCW4wluMJbjCW4wlu
MJbjCW4wluMJbjCW4wluMJblCW5QluUJblCW5QluUJblCW5QluUJblCW5QluUJblCW5QluUJblCW5Qlu
UJblCW5QluUJblCW5QluUJblCW5QluUJblCW5QluUJblCW5QluUJblCW5QluUJblCW5QluUJblCW5QluU
JblCW5QluUJblCW5QluUJblCW5QluUJblCW5QluUJblCW5QluUJblCW5QluUJblCW5QluUJblCW5QluUJb
lCW5QluUJblCW5QluUJblCW5QluUJblCW5QluUJblCW5QluUJblCW5QluUJblCW5QluUJblCW5QluUJblC
W5QluUJblCW5QluUJblCW5QluUJblCW5QluUJblCW5QluUJbjCW4wluMJbjCW4wluMJbjCW4wluMJblC
W5QluMJbjCW4wluMJbjCW4wluMJbjCW4wluMJblCW5QluUJblCW5wlucNbnCTIDGGo5QwCw84/iTyTiP
cT3cfgj3Ycg8wf6gOUOcO4FDnhH8MefRUw07xRU7vTkhHnDvVOaEe4nuB/BUVLKquI9wpgqqqqripaLaK
mCioqKnIpZS0WU5dFSyvPFhxjlVVbQj3CuGltMNMB75THWymII46YKquCttLKcytlVXuNcVOTWyttOXV
VsGGuKltMdbAj3GllbK4DZWyuOqp3QW1VcAVcFeebac+qrbXFTAEcZ7zXnBHkjBW2nIpyAjjrhpyjhrjpyK
fkQj3gfkByDiH+jHGLD3YI88/iAjjHcAjzgj+OCPdRYcZxjuA7uEecO9HEO8HlBHCOSfzh7yOSO7D/VzyTb
Ww93He6KnMOCnfAj+Ar/oNMdOWEe50VO717jTuFO4U7/XkU5NOfXnVx1VLQjy6W0wVtpiryKquOllLa
cqtlLDhryK8mnPrgFtcBQspzaYwihgphpZRVx0wjEMQRxhHGEeecZQRxBFBHCUEcRQ5IxGwdwHNCPJG
Moc4WHEEUOQOQOQMQsK/8QAYBAAAQIDAgQNEAYIAwUJAAIDAgEDAAQRBRITICExECIzQVFh
cXJzdLGy0QYUMDI0NUBQgYORkpOUwcIjQlKhs9IVJDZgYnWi4YLT8ENEU3DDFiVjhJWktOLxB1Rko
7D/2gAIAQEABj8C/wD+SmYqd26lY1dfRHdC+iO6C9Ed0l6sd0l6sd0r6sd1F6sd1L6sd1F6sd1F6sd1F6sd1L6s
d1F6sd1F6sd1F6sd1F6sd1F6sd1F6sd1F6sd1F6sd1F6sd1L6sd1L6sd1F6sd1F6sd1F6sd1F6sd1F6sd1F6sd1L6sd
1L6sd1L6sd1F6sd1F6sd1F6sd1L6sd1L6sd1F6sd1F6sd1L6sd1F6sd1F6sd1F6sd1F6sd1L6sd1F6sd1F6sd1F6sd1
L6sd1F6sd1F6sd1F6sd1F6sd1F6sd1F6sd1F6sd1L6sd1L6sd1L6sd1L6sd1F6sd1F6sd1L6sd1L6sd1L6sd1L6sd1
F6sd1L6sd1F6sd1F6sd1F6sd1L6sd1L6sd1F6sd1F6sd1F6sd1F6sd1L6sd1F6sd1F6sd1L6sd1L6sd1L6sd1F6sd1F
6sd1F6sd1L6sd1L6sd1L6sd1L6sd1L6sd1L6sd1F6sd1F6sd1L6sd1L6sd1F6sd1L6sd1L6sd1L6sd1L6sd1F6sd1F
6sd1L6sd1L6sd1L6sd1L6sd1L6sd1F6sd1F6sd1L6sd1F6sd1L6sd1L6sd1L6sd1L6sd1L6sd1L6sd1L6sd1L6sd1L
6sd1L6sd1F6sd1L6sd1L6sd1F6sd1F6sd1F6sd1F6sd1F6sd1F6sd1L6sd1F6sd1F6sd1F6sd1L6sd1L6sd1L6sd1F6
sd1F6sd1F6sd1F6sd1F6sd1F6sd1F6sd1F6sd1F6sd1F6sd1L6sd1F6sd1L6sd1L6sd1F6sd1F6sd1F6sd1F6sd1F6s
d1F6sd1F6sd0l6sd0r6sd0r6I7oX0Rq6+iMKjinlpm8He3v/KX/ABp4O/vfHObx3m8Y/wCNPB397/yl/wAaeDzG
9/5S/wCNPB5jeYo3WydIiuoKLSCKXlsOImraq2+BIhJnTdjve77UI73Pe1CO9z3tQjva97UI73Pe1CO9z3tQjvc
77UI73O+1CO9z3tQjvc77UI7gP24R3CXt247hP27cdwn7duO97i+eCO9z3tQjvc77UI73Pe1CO9z3tQjvc97UI7
3Pe1CO9z3tQjvc97UI73Pe1CO9zvtgjJZ7q+eCO9z3tQjvc97UI73Pe1CO9z3tQjvc77UI73Pe1CO9z3tQjvc97UI
73Pe1CO9z3tQjvc97UI73up54I73O+2CO9z3tQjvc97UI73Pe1CO9zvtQjvc97UI73Pe1CO9z3tQjvc97UI73O+1
CO9z3tQjvc97UIy2e4m68Ed7nfahHe572oR3ue9qEd7nvahHe572oR3ue9qEd7nvahHe532oR3ud9qEd7nfahHe
572oR3ud9qEU/R7leGCO9z3tQjvc97UI73Pe1CO9z3tQjvc97UI73Pe1CO9zvtQjvc77UI73Pe1CO9z3tQjLIGm
68Edwn7duO4T9u3HcJ+3bjJIOL54I73Pe1CO9z3tQjvc97UI73Pe1CO9z3tQjvc97UI73Pe1CO9zvtQjvc77UI73
O+1CO97ntgjvc97UI73Pe1CO9zvtQjvc77UI73O+1CO9z3tQjvc97UI73Pe1CO9z3tQjvc97UI73Pe1CO9zvtQjJ
Z7i7jwR3ue9qEd7nvahHe572oR3ue9qEd7nvahHe572oR3ue9qEd7nvahHe572oR3ud9qEd7nvahHe91PPBHe5
32wR3ue9qEd7nfahHe572oR3ue9qEd7nvahHe572oR3ue9qEd7nvahHe572oR3ue9qEd7nvahGWz3U3Xgjvc77
YI73Pe1CO9z3tQjvc97UI73Pe1CO9z3tQjvc97UI73Pe1CO9z3tQjvc97UIy2e4nngjuEvbtx3CXt247hL24RkkD
Xz4R3ud9qEd7nvahHe532oR3ud9qEd7nvahHe572oR3ue9qEd7nvahHe572oQ8ykteflxQnG0fBSbRc1U1qwi/a
RFxf8aeDzG8xZdNlyn9JQk3KI5O9T06V0gVf6S2DTWLXhmekXUel3sy64rriqaypsdit3J/vXyjGZIzJGZIl+NP
87sVvcQd5sSvGH+f2Sf4Rj8UYsDiQdksTeTP/AE4leAb5qdk6lt41znexy+T/AHBvnuRmSMyRmSLW4kP4idj
6tN+5/wDIXslscRf/AAyi2uMtcxeyWzwYfihFicAv4h9kDjzfNciyuJMfhj2Jjj7fMcjMkZkjMkWXk/434R9hWU
lFbdtd0aoi5Rlh+2XwT4Z3eqS1XZgZmabNW2iLTuISZTc3dZPLsQ1wY8mL5xPB5neYstwvylD0rNMg/Lvjdc
bJMhJHXkphJ7qdnjumCr/SWwafVLXhmfkHkel3sy64rriqayp2G3uNfKOJL8af53Yrf4g9zYleMzHP7JaHCsfij
HU/xIOyWHvJn/pxKcA3zU7J1K8G1znexy/8vb57mJa3Eh/ETsfVrv3P/kL2S2eIP/hlFtcZa/DXsltcGH4oRYfAL
+IfZA483zXIsriTH4Y9il/5g3zHMSytx78E+wLKSitvWw6NURcoyqfbL4J8M6dUXVEJvPvFh2GH8pGq5cK5
8E8u1Dm9Xkhrgx5MXzieDzO8xZXhvlLQelJtkJiWmBuONmmQkjryTws91OTx0MFX+ktg01i14Zn5B5HpZ
7MuuK64qmsqbHYLf418o4kvxp/ndi6oP5e9zYleMzHP7JaHCsfijHU/xEOyWHvJn/pxKcA3zU7J1KbxrnPdjl/5
e3z3MS1uIj+KnY+rbfuf/IXsls8Qf/DKLa4y1+GvZLa4MPxQiw+AL8Q+yBx5rmuRZPEmPwx7FL/zBvmOYll
bj34J46ycmoPWw8NUFcoyo/bL4J8M6dUfVGhvPvFh2GH8pGufCufBPLsJoObxeSGeDHkxfOJ4PM7zFleG+
UtF6Um2QmJaYG442aVQkjryTwk91OTx3TBV/pLYcTWLXhmfkHkflnkyLriuuKprKmxj2/xr5RxJfjT/ADux
dUH8ve5sSvGZjn9ktDhWPxRjqf4kHZLC3kz/ANOJTgG+anZOpTg2uc92OX/l7fPcxLW4iP4idj6tt+5/8heyWz
xB/wDDKLb4y1+GvZLa4MPxQiw+AL8Q+yBx5vmORZPEmPwx7FL/AMwb5jmJZPnvwTxlk5NW3rZeGoiu
UZUftlt7CfDOPVH1Ribz7xYdhh/KRquXCufBPLsJou7xeSGeDHmpi+cTweZ3mLK8L8pYj0pNshMS0wNxxs
0yEkdeSeFnupyfO6YEv9JbDiaxfWhmfkHkelnsy64rriqaypsY1v8AGvlHEl+NP87sXVB/L3ubErxmY5/ZLQ4
Vj8UY6n+JB2Swt5M/9OJTgG+anZOpTg2uc92OX/l7fPcxLW4iP4idj6tt+5/8heyWzxB/8MotvjLX4a9ktrgw/F
CLD4AvxD7IHHm+Y5Fk8SY/DHsUv/MG+Y5iWT578E8VZOTUHrZeGoiuUZUftlt7CfDOnVH1Robz7xYd
hh/KRr/xXPgP9kxHd4vJDPBjzUxfOJ4PM7zFleG+UsV6Um2QmJaYG442eYkht2zG5i1LCtR1G8CmUjXWB
dhz7Ja8CqgQKqVulnHQzRmWMyxbcxLWNakww7M3gcblTITS6OZaR3gtn3NzojvDbPubnRHeG2fc3OiGJe
clZiUfSZeJW3m1AkRSyZFxMyxmWMyxmXRtxlhpx552RdAAAbxGt3MiRLMTktMSr4zD6q262oEiKeTIsZl
jMsZl0MyxmWMyxmWMyxmWM0T0vKS780+TjKi20CmS0cFVyJFhsTDLrD7UmAm24N0gXYVIzRmXR
zLGZYzYtjfo+z52ewQzF/AMk5drcpWkSwkKoosgioqZtKnY80dTU81IzbskwDeEfFklbb0zucsyZ00c0ZsXNo
MPSNl2hOMpItgpsy5GNb55KpHeC2fc3OiO8Fs+5udEd4LZ9zc6ItRyes2fkgckxESfYJtCXCJky9j6r5mZkZuX
lpkzwLrjJCDv06rpV18mhmjNiZtDNo2s02BuOOSTwiIpVSVWyoiRa4z8jOSROzDSgj7JNqSXFzV7Ja8vKsP
TL7gBcbaBSIvpAzJFjS8yw9LvtMqhtuAokGnLOmJmjMsZljMuhmjMsZlgGJGUmZx7rxssGy0plS6eWiRZjbg
GDjcmyJCSUUVRsckZljMsZljMsZljMsZljMsZlhhmRlJqceSebNQYaUypcPLRI7wWz7m50R3gtn3NzojvDbP
ubnRFmTE3ZFpysu3hbzjssYAP0RJnVMSanrNlOuZhvXpVJcdd1U16f6yIsJ1R9UaG888WHYYfyka58K58E8
uwmK7vF5IZ4Mebi+cTweZ3mLK8N8pY80ZvTaUeIaA+Qpra0avP+8lGrz/vRRq8/wC9FGrz/vJRq8/7yUavP+
8lHdE/7yUavP8AvRRq8/7yUavP+9FGrz/vRRq8/wC9FGrz/vRRq8/7yUavP+9FGrz/AL0UavP+8lGrz/vJRq8/7
yUavP8AvJRq8/7yUavP+8lGrz/vRRq897yUavP+8lGrz/vJRq8/70UavP8AvJRq8/7yUavP+9FGrz/vJRq8/wC8l
Grz/vJRq8/7yUavP+8lGrz/ALyUavP+8lGrz/vJRq8/70UavP8AvJRq8/7yUavP+8lGrz/vJRq8/wC8lHdE/wC8lGr
z/vRRq8/70UavP+8lGrz/AL0UavP+9FGrz/vRRq8/7yUavP8AvRRq8/7yUavP+8lGrz/vJRq8/wC8lGrz/vJRq8/7
yUavP+9FGrz/AL0Ud0T/ALyUavP+8lGrz/vJRq8/7yUavP8AvRRq8/7yUavP+8lGrz/vJRq8/wC9FGrz/vJRq8/7
yUavP+9FGrz/ALyUavP+9FGrz/vJRq8/70UavP8AvRRq8/7yUavP+9FGrz/vJRq8/wC8lGrz/vJRq8/7yUavP+8l
Grz/AL0UavP+9FGrz/vJRq8/7yUavP8AvRRq8/70UavP+9FGrz/vRRq8/wC9FGrz/vJRq8/7yUavP+8lGrz/AL0
UavP+8lGrz/vJRq8/7yUavP8AvRRq8/70UavP+9FGrz/vJRq8/wC8lGrz/vJRq8/7yUavP+9FGrz/ALyUavP+8lG
rz/vRRq8/7yUavP8AvJRq8/7yUavP+8lGrz/vJRq8/wC8lGrz/vJRq8/7yUavP+9FGrz/ALyUavP+8lGrz/vJRq8/7
yUavP8AvRRq8/70UavP+9FGrz/vJRq8/wC8lGrz/vJRq8/70UavP+8lGrz/AL0UavP+8lGrz/vRRq8/7yUavP8Av
JRq8/7yUavP+9FDwC4+Y4IS+kcU6LUtnGd3i8kM8GPJi+cTweZ3mLK8N8pY81xgvh/yNd4AecWM7vF5IZ
4MeakLiecTweZ3mLK8N8pY81xgvh/yNd4AecWM7vF5IZ4MeRIXE84ng8zvMWV4b5Sx5rjBfD/ka7wA84s
Z3eLyQzwY8iYvnE8Hmd5iyvDfIWPNcYL4aIJL4LrZ0NLVq9l147eW9ikMJNq0UspUcuM0VNuDfkrmEZV
FOoXtLr5Iykwm7LxMsvkDc2CVAkCiKm5tLDjTuAE2iul+rx28v7CG31oLqaV0dgvG8xLsK0jLd2l5mv1UX
PHby3sEgJeZVvBKBFkZu5kiXclLt9x26V4L2SkUvMV2Ot469du9cYNwsg0SqXqZPJCVKXTzEZCYXcYiS
wStfTybbx1ZrplrWO3lvYJEw3N4O420hDdau5a+OyM1ugCXiXYSDVrAttKukEmcqJGQpdfMQMzOqF55at
oIXaDou8APOLGd3i8kM8GPImL5xPB5neYsrw3yljzfGC+GJ+kWA+icX6ZETIBfa8sK08RdaTHbU+oWsWh
MZFImKPJl2M/3ViVJSIibTBEq7KQ7Lu5W3hurBtEqg9LHSqbKZlhmZ+sSUNNgkz+N51lVJENks3pjdiUfKi
K6yJKiLkTJoWhNoQ3WBIUu5UNMgJl+/Qs/eOcoxaG/DkKJvgHOaseSB3E8dk44SAAJeIlXNDsyamqEv0Yr
9QdZIRDp1w/p3NrYHyYjvADzixnd4vJDPBjzUxfOJ4PM7zFleG+Usea4wXwxDZeBHG3EoQrrwcu5eIP9ma
pqg7MdYPL9NLp9H/EH9ocZNEIHRUCTdi0pAlFSbO8i5lOmlXJ5E9OhLz4p230Ti834wUma0bnO12j/AL5v
R4XsxkyxmjIvhU0xev4F0grmrlhsbtMA4Yb763zRMP3hDBNkSKWZFpk++JuYVdXeRKUzUT/7aFn7xzlGL
Q34chRN8A5zVjyQO4njsbNbXTLQ3tzWT/W1CvuouAlKFtEesn+trFd4AecWM7vF5IZ4MeTF84ng8zvMW
V4b5Sx5rjBfDFVtKJMNaZkl1l2PLAOhVt5gq5UzLsLATAUQszgItcGWxCFp8HaFE7XPe2P8SJoPSrnavDSu
wusvpggKrb8udMmsqQxMp2xpQ02CTP4RVYz5MXTZUivhEwt1BF5BcHbyUr6UWJ6XW9XSuomtsL8IeF
CFFfIW6L9ZK5YkQVa1bwmbNeW98dCz945yjFob8OQom+APmrHkgdxPHT80eZocifaXWSMv0s1Nubl4lh
qXBEvIlTJPrlrriu8AHOLGd3i8kM8GPImL5xPB5neYsrw3yljzXGC+GMVpsIl3/eErlrmvQl8l61e0rqVyD/F5Ik
LQau1aO7eEtMqLphp6Fhp8KXXhQ0otc+g3aAJpXfo3d9rL/rYgpNxfo5vtdo/75vR4PVYquPd1vCJOZQS04K
2Ra2TMn3rADfui82QKn2tdEizZATH6UqrrqKqqCi/esIme7k0LP3jnKMWhvw5Cib4A+aseSB3E8dDKtGhMy
nbKmZT1/RBWm59WrbKcpfDGd4AecWM7vF5IZ4MeRMXzieDzO8xZXhvlLHmuMF8MYhJEISSiouvBM5
VZc0zKqtajtxOWTMKbjzbeFlVyKq3ctzd+FYbCqKssSt5syZ05dB6Vc7V4aV2F1l9MEBVbflzpuEkMTIrXCD
ptotfwa72BFhF8HF2q1YeFd2uSJJ1ERVB4c+2tPjAojgqEjmon2Ryp6VXRs/eOcoxaG/DkKJvgHOaseSB3E8ck
4mru/RtJt7PkhmWBVvPFlJdZNdYbYZG400l0U2ExneAHnFjO7xeSGeDHkxfOJ4PM7zFleG+Usea4wXwx1
YJbhjpmy2F6IoqEzMMF5QJImpbLR1q+mXIl1djy/dot2g2mld+jd32svo5IckHF0r2nb2iTOnlTk8GXsN3weeav
XbzJZdzL8I3YtKeMkvHQVREpVVWvw0bP3jnKMWhvw5Cib4BzmrHkgdxPHGWiJDhiSrLtaRpNamz5YW
adT6acRFRNcA/18Md3gB5xYzu8Xkhngx5MXzieDzO8xZXhvkLHmuMF8OwfpJgdOCUfQUzp9vyRLTRJe
BpdNuLkWBcBbwGiEi7KaD0q52rw0rsLrL6YpqcxKueqSQzNBmdHKn2V108FLsKeDqJpUCShJtQ6yY3Sa
NQVNjLBUVV/WCrkzZB0bP3jnKMWhv2+Qom+APmrHkgNxPHHWQL9PNpl2m9f05vTAgd7rdrTuqn3J5
V+MUSiJtY7vADzixnd4vJDPBjyYvnE8Hmd5iyvDfIWPNcYL4dgUSRCEkoqLmWPo0/VX9M1/B/DA2Y+o
oBagSrr/Z0W7QBNK79G7vtZfL8Ics9xdK/p29okzp6OTwVexU8Hm0QSQXVR1K69Uy/fWJ2WU1yKLojsay
ryaNn7xzlGLQ34chRN8AfNWPJA71PG7jzi3W2hUyXaSHZkxoTq5ATLdTWGGxIUSYd07y0y12PJ2B3gA5
xYzu8Xkhngx5ExfOJ4PM7zFleG+Qseb4wXw7DNJkvMjhhWmZR/tVPLCEJKJDlRUzpCKSik0zpXRrl33l0H
5VztXhpXYXWX0xTK3MSrnoJIZmgpR1MqfZXXTwSvYk8HeRLlJcRaqK+VfvWEbvCIzDZBl11zpo2fvHO
UYtDfhyFE3wB81Y8kDuJ43CzmircW+/TZ1hjr1zUpNUup9o/7Z+wu8APOLGd3i8kM8GPJi+cTweZ3mLKc
MnNKJyWCxpIwln3GhJUe0yCSpX7o7xyPoejvHIeh6O8ch6Ho7xyHoeizpF2x5JpqcmW2DNEdqCESJXLE3x
gvh2FUzVyRaTCVw9n6a59ptM67tLvphuZbyomQxT6466Q280SE26N5F0AngT6OayHtH/dOSHLPNdK/p2to
kzp6OTwRexJ4NeJUEUyqq6yRP2sZZUmkHIOlcvVrTcyemJJ5ERVF4c+bLk+OjZ+8c5Ri0N+3yFE3wB81Y8
kDuJ42cmnMt3II1ykWskInbzE056SVYalmU0raZV+0uuvYbXn2WxedkrPwwAVaGqKa0yR3jkfQ9HeOQ9D
0d45D0PR3jkfQ9HeOQ9D0TclOWdLSbbcmbyG3hKqqKKU027DPBjyJi+cTweZ3mLK8N8hR2xemO2L0x2x
emO2L0x2xemO2L0xN8YL4dilncgtz4UJB+tXS5f8AFT0Rh2ULrSYVVT/wy+zH6PfVcDMF9F/Aa9Og9KlSp
ppF+yWtCEn0b8udd6SLDM03mdHKn2V108DywtM3YU8GnXEIRPB3RrrquSJhumnmQN5MJrbH3D98bsS7
wVuOtiSVz5tCz945yjFo79vkKJvgD5qx5IHcTxt1q2SLLSi0yfXPXWCtJxEq4lxlKZk1y7E7wAc4o7YvTHbF6
Y7YvTHbF6Y7YvTDtVJdIuvtQzwY8iYvnE8Hmd5iyvC/KWPNcYL4diYmhFSKWcouTWXZ8qJ6YRHLihN
tIV4ctxaZ03Fh2WeS6ba+lNZYwbi/rUsiIeTtk1l0BngT6OayHtH/AHTkhyzzXSvfSN7RJn+7k8DWnYk8Gl5YF
RTmXu0+sVEyU8tIalrv0QNo3dLLkpSkOsml0mTUFTYpEvp1MmatFtUXInopoWfvHOUYtDft8hRN8AfNW
PJA7ieNSQSpMzKKDW1sr5IZlUqgllNU+qKZ4babS6DYoIpsJ2J3gB5xYzu8Xkhngx5ExfOJ4PM7zFleG+Qs
eb4wXw7FOMIKkRN1BK00yZU++EBVJVlnFDLsZ0SFmGQTruXSubK4P2eiG5pmim39VcxJsQ1MsreBxP
QuukPSpZzTSL9ktaAcHSPyx5ttNaGZlrtHhvJ4HeTsKeDWdJ5XG5aimgplH635dCboJCLqo6ldeqZfvrE5LKQ
6Q0cEdfLnX7k0LP3jnKMWhvw5Cib4BzmrHkgdxPGlVWiJlgnszQaRpP4dny5464cCkxNabKmUB1k+PY3e
AHnFjO7xeSGeDHkTF84ng8zvMWV4b5Cx5rjBfDsWXKkWnZtUulqeWiZMtETcX+nQ69ZQUlpgsqfYP+8d
avnSVmNclyNls+XQGeBPo5rIe0f905Fh2znFz/Ss/Mnx9PgdOwj4Nac9lMGqi2aJRM91P6U0JR6q3nWlFU3q/
wD2hW6JSYZJFrrUy6Fn7xzlGLQ34chRN8A5zVjyQO4njTrBk0w0xqtPqh/eKudzy1HD/i2B7I7wA84sZ3eLy
QzwY8iYvnE8Hmd5iyvDfIWPNcYL4djs6fqQtu0EyUaoidqtPIug7LupVt4bpQ5LOZwyiv2h1lhZWYNSmpdO
2JdUHpSHpUs5ppF+yWtAOjpH5Y822mtDMw12jw3k8DpFMdPBZiYVbuBbUq0rl1vvh6YISQ5h7PrEibHlUt
Bl5Lv0D2XZy5IkXbt+48OTdyfHQs7eOcoxaG/DkKJvgD5qx5IHcTxm7Mu6myN5dvah2YPKb55E2NhIbZp9
KWneXZL/AFk7I7wA84sZ3eLyQzwY8mL5xPB5neYsrwvyFjzfGC+HY8Iit4SWcQsq6ZEXJk+70RJvKSCptJ
VCPLsaF5FuzUuiq1lTT/wwD7S3HmS2PSkNTLZCIup2pElQ2lgZ1q6rc1kcouY/7pDtnukgov0rNVpvk+PpiqK
ip4HXXTsCIvghti6iG+YhQctUzqkSLPangkUhUst5cq/foTjVAJzB3wRSRMqZaxUaoutDLgOCQuAhJlyrkiz6
EJaRzMu2MWhUhTThnWmssTWmHKwev/CseSBoQrpUzL4yykibq0hLOZIVbbobqprlrJCzzqfRsZGq/WP+3
ZXeAHnFjO7wuSGeDHkxfOJ4PM7zFleG+Qsea4wXw7GE1KmyJqF1zCKqZs1I7eQ9ZfywwzNk2bzSXLwL
Wqa0CAYNJhorzZHm20/1sRqsl65fljVJH11/LFRKQDJloSolfVjVZL1y/LDzMwUubB6YcGS6UtfW8EVOwb
UZckdskdskZ0jP2YlRyRyqq9uv5YlJpw5NQYcvLdJa8mgEwwUsgC0gfSKqLWq7W3GqyXrl+WG3TOSVBv
ZiWuUVTY24T6SR9cvyxqkj65fliSwZyadbSjbBXiXONdrNGqyXrl+WJh18pZUdauJg1VVz12PGTWCOVG
WZHSoZLW8udc0apI+uX5YSbmjYLBCuDRtVVark2NjsrvADzixnd4vJDPBjyYvnE8Hmd5iyvDfIWPN8YL4
eJ07LnjOsdtGeKF+6rvADzixnd4vJDPBjyYvnE8Hmd5iyvDfIWPN8YL4eJ9zwKmun7qO8APOLGd3i8kM8G
PJi+cTweZ3mLK8N8pY83xgvh4mrFfAqxX903eAHnFjO7xeSGeDHkxfOJ4PM7zFleG+Useb4wXw8S0TKsZ
fBLn7pu8APOLGd3i8kM8GPJi+cTweZ3mLK8N8hY83xgvh4koPg1YRf3Sd4AecWM7vF5IZ4MeTF84ng8zv
MWV4b5SiYlXGLTVyWdJoqA3SorT7cdz2r7Nv88dz2t7Nv88dz2t7Nv88dz2t7Nv8APEpIssWmj068LAKQN
3aktErp4muMF8PEWWNrwii6/wC6Vo2g+hqzJSWHNA7aiKa5I7ntb2bf547ntb2bf547ntb2bf547ntX2bf547ntb
2bf54mZKRanQdbljfVXhBEolE1iX7UM8GPJi+cTweZ3mLK8N8pQpFISJES1VVlgVV+6O91n+6t9Ed7rP91
b6I73Wf7q30R3us/3VvohDCQkQMVqhDLgip90TXGC+HiGiZ4y+ByknZxNNXmMM4Rtod+pKiZ81Lq+mG
5qZcFybB023rrdxEWtU/pVNBiVkHmG2TlRdVDYQ1reJNfcinXcnXioRaa2i4051qTaBcaQKVvVzbmhPydm
TUsMpLEjSX5USVCQUvZV/irFnz92515Lg6o1rdVUzRas9KqIzMrLq42pDeRFqmtDMhPvy7ksbLpqgS4gtR
TJlSLKGzHmWkmgdVy+yLlbqjTPurD05aLjbj4TZNIoNoCXUEFzJurosydnPy7bBygOqhy4mt5SNNfcSO7ZF
P8AygQ1IT0zKuy5sOmqAwILUUyZUi1J+UIQmZVi+2pDeRFqmtHdkkn/AJQI7tkPdQiyZx9UJ6blWnXFFKI
pEKKsGnXcmiCSpllA2YvTKSE+0tEu4LB0y5aKOvTZhm0Zb6O/pXGlJCJk0ziv+sypFlhZjrLQzTbhOX2Ucr
RRpn3Yp15JV2OtAi1DtN1p0pVxsW7jSN5xKubciz3rNcabcmJgmzvtI5kuV14OctFxtx9Jo2qg2gJdRB1k3Ysw
LNdZaGaacJy+yjlVQhTX3YOctE23H0mjaqDaAl1EHWTdgZKzn5duXWVbdocuJreVS113Is6fnCA5qZE76iF
1Fo4SZvJD42R1rLSLJkLZEzhCeT7S3s25txZc28qE9NSjTxqiURSIEVfGr4GImBy4ooklUXTFHe6z/dW+iO9
1n+6t9Ed7rP8AdW+iO91n+6t9Ed7rP91b6IdJiVlWCVskq2yIL9yQzwY8mL5xPB5neYsrw3yFjzfGC+HiC6ngt
qKqEKMOdboilXtEp9+fyxadnEaaVRmWxu/4SWvqaErxEOecWc8MuwLysylXEbRCXKmvFt79nkODdcWjb
aKZrsImVYmpxxUI5p0nVVEpWq7ENNYO51lMus1r29Vv1/r+6Le4ovKkS3F3+bFg8G/ytxM8fPmN6MvxBv
nuRZbjsnKOuFhakbIkq/Snr0i+zKSrLma8DIiv3JFu8V+YYZB5pt0OtnlumKEna7cd75D3YOiGwARABoiIKU
RIsltwAcApwqiSVRchQNpsyrEvNsPtt3mm0HCCVUovLFsyd0LhtNzF761UW7TcyxISiiNyVlL4rrrfJa8xIs6Y
RhlH1mBq5g0vr9O5r54tzhmeaUWRxwvw1h3W/XneaETM0BKsoyuAlk/gHX8q5f8A8hzjzvNCG+Itc44kZu5
hOtZZ967Wl66bi0+6LNbOXbmGBMph0DzXURV8uW7AiKIIilEREoieNXeAHnFjO7wuSGeDHkxfOJ4PM7
zFleG+Useb4wXw8QL4I69dv4ECcu/aolaRgnMIuHB6Zu1VTcVBUkGuzWkMMuFg0nmyljRRyqWdE2tMmg
TVy71nLttVr21dPX+r7os3gZTlSLb37HIcWnMIaA4rWCbVRvaYtLFvTYttqFmsNlfJcoadKom2oosWxZ6oSo
TYTKLeyDRbqpTbvfdFvcUXlSG7TWWWbRts28Gjlyt5KZ6LEgYyJSPWQmOV7CX713aTYiZ4+5zG9GX/
AJe3z3Il7Ml5Gz3WZa9dNy/eWpKWsu3A2dPMBJWg5qVwlVqYX7KVyotPTl3It3ivzDAWksss2gNuN4NHL
lbybNFiWlv0G4HXLwNXuu0W7eJEr2m3Cb6LPnpw8FLS00RuFdUqJQtZIbsuyycmEN0HXXSaUBSlaIlcta7
UWraRC8KHclm1ppDTtipuLT0w1xBrnORZTV/CXil3q0pqhEdPJepFucMzzSiyOOF+GsToDTrq0p56VaRcu
RQC+vq19MNuXCRpxVEC1iu0qnkqnphzjzvNCG+INc44a6nZWVRosGbTk0rlVUSJV0qa2emvD9pCgpKST
JMmtct48yInk8bO8APOLGd3i8kM8GPJi+cTweZ3mLK8N8pY83xgvh4gLwS0jFCVXhRioldu31pWJicnGXn
RNjBhghRVFbyLrqmskMz0mZAw1Oo62T6JeEL2ctbMqxUVRRXMuykWitcwtfhjEnLvDddZblBNK1otUi29
+zyHEpKC4CLNzNTD6xCKVr61ItaQnZWbfmLTqK3RRW1G7pK1X7SrFmZCLru9LFQqdsOddmlIt3ii8qQz
IT4G5LGy6aoJqC1QcmVIssbMadaSaB1XL7yuVuqNM+6sTP8AMHOY3oy/EG+e5Ek5OWews1No6JTI5Hh
+kJEVF2os+4RCoTzaIqLRdURIt7iy85IbkZ8DcliYdNUA1BaimTKkMvtys2jjBi4NZs1yotUhN2JazEe6369mF
bwl29czrm8kXp613ZhrJQGWcFXLrqqrk3IYkZJvAyssN0BrWmvyxaH0rbjcmgS4KP1bo1VN1CUos2WfG49
LpJtuDWtFRMsW5wzPNKLI44X4axLSLV51VcusNa141TlonojqXs1rL1vKPXy/4h3xvF6Yc487zQhviDXOO
P02yzNFayMk9UHFVDuuqi6XNS6n3QsmS/R2o0raZ+3HTD8cq+NneAHnFjO7xeSGeDHkxfOJ4PM7zFleG+
Useb4wXw8QLu+CWbJ/SXn3ydydqqCNMvlJIdnJqZnWDCYVpEau3VRBFa5U24ORAnXJc2xcaNxUvGi5F
zbdYsecnnDmJmclkoDA9uY0Q9oaLDio3cftaa7RtL11TXW2afCHgreuOy412aEiRbe/Z5DiVlBcAglJat1M4Ga
5a+RAiSnpyanmH5oMJcbVtRu10utsUiYBlXjGypzSKq3TNALZ20i23KUvSVabFaRLcXf5sWFwb/K3Ezx9z
mN6MvxBvnuRJSrxPvz8tfrLttLlq4RJpl0tM0WWy1dE3p0Dy5koV9fuSLeXZll5yQ1PWg6rEsLDoKSAp5VTJ
kSO+Tnujv5YlpuXK+xNALrZUpUVypFj8dLkPQbmLSdNsHiUG0BtTVwkStMnxjrm03UBmdmsLNHdVNK
pVLIOXNsQcjZs4bz+HaJAVhwNKK7KpE/Kz0wTL9oTDIsCjRFfXKOsmTKqRZHHC/DWJi13co2ZQGk/8
Qk7byJX0xYfAPc4Ic487zQhviLXOOLLZeBHGnWnQMFzEiuGipCGhVfsecVFwRUvXCoSIu2lU8sNvsmLj
Lwo4BCtUJFypTxq7wA84sZ3eLyQzwY8mL5xPB5neYsrw3yFjzfGC+HiBfBGJpLSSUFlnBI2rKnrqte2TZ+6J
ezVf65wCmuEuXK3iUs3liVfGaCSdlwVsiwN9XErVNdM2X0xZ8gdst3bOJ1QLrTWNRWnbbKL6dqEmsI5O
zt2iOOCiC2uuoprV26rDtnJMJK4QwPCXL9Lq1zVSJ4VnRnOvFBcjWDu3b22uzE3aJ2y20syWlHrTUxRKCn
bZaJDEsyIg1Lti2IjkRERIetILT62w4ihATF/KiXcmVNZEgup4pvTOSaSizKhXKlNNSu1sw3aa2qM3g2zDBpL
XK3kpnvLEgSWgMl1kJjlZwl+9d202IckFm0nMJME/fRvB0qgpSlV+zotz6WmMnclxYuLL4StFJa1vJ9qO/zfu
S/nh5yVV2Ymn8ivvUvIP2UpmSJ+zMN1us61g8JdvXMqa3kjv8HuS/njv8HuS/niz5DCYXrFgGb9Lt+6lK0iTt
VbYB9JR5XsF1rdvZFyVvbehZPHC/DWCtBLTGTuvkxcWXwmZBWtbybMd/m/cl/PDEhhML1naoMX6Uv3
XkStIlZdJ1JLrV8nbytYS9UaUzpBWes2k5efJ6+jeDpVByUquxEi6loDJdZgYUVjCX7youymxBWes2k5efJ6+j
eDzomSlV2IG0EtQZOjAs3Fl8JmUstbybMSdlq+kysohJhLly9UlLN5YmrSZtRJPruhE0stfoVKLmVM9OWJK
QfmBmzk2kZwot4O8idrk3KeNXeAHnFjO7xeSGeDHkxfOJ4PM7zFleG+Qseb4wXw8PWF8PRezMsWk0462
weEC46rdFpTWhZOzm3G2CcV1UNxXFvLTXXcTQK1ClpjrwpjrpS65OmEvXq03fHrvADzixnd4vJDPBjyY
vnE8Hmd5iyvDfIWPN8YL4eHrC+H3f3Od4AecWM7vF5IZ4MeTF84ng8zvMWV4b5Cx5vjBfDw9fEFUhF/c
13gB5xYzu8Lkhngx5MXzieDzO8xZXhvlLHm+MF8PD1hfCq62Nd/c13gB5xYzu8Xkhngx5MXzieDzO8xZX
hvkLHm+MF8PEBbvhRJsYyL+5rvADzixnd4vJDPBjyJi+cTweZ3mLK8N8hY83xgvh4gXwpUhdjG3P3Md4A
ecWM7vF5IZ4MeRMXzieDzO8xZXhvlKDadtyy23GyUDEn0RRVM6R+0Fke8JH7QWR7wkftBZHvCR+0Fk
e8JDbDFuWW888SA2AvopGS5kSJvjBfDx0kV2Mamz+5k1MTDgMsMSqG44a0EEQiyrH7QWR7wkftBZHv
CR+0Fke8JH7QWR7wkftBZHvCQ+xZ9qSM68LRGoMuoSoOz98M8GPImL5xPB5neYsrw3ylD0w7KTSuvm
Thqk24lVVarrx3HN++udMdxTfvrnTHcU37650x3FN++udMS85Lyk0L8q4LrarNuKiEi1TJWJrjBfDxAi+FIsbs
KmLWEX9y56SmRUpebk0acRCuqoqpVyx3FN++udMdxTfvrnTHcU37650x3FN++udMdxTfvrnTExN2bLvt
PuME0qnME4l3PmXcSGeDHkTF84ng8zvMWV4b5Cx5vjBfDxAnhaLFdjGu7H7lu8APOLGd3i8kM8GPNTF
84ng8zvMWV4b5Sx5vjBfDxMtNbwVR0FTF3f3Ld4AecWM7vF5IZ4MeamL5xPB5neYsrwvyFjzXGC+HiBc
ZYqmZey66xcN5kD+yRohejGRdBF2cVFiv7lO8APOLGd3i8kM8GPImL5xPB5neYsrw3yFjzfGC+HiBcdUii4
1rTEu6bL7MsRAYrRRXZjv3aPtYsmXmLWnnmHpkRMDcyEmwui3cbSYnpnUW17VETORbXLGFmrQmiy
qoiLigLddZETWiSNxVcNZlrTHpl7dNeC3cV0GTwbxgQgX2SVMi+mCaK3rUQ2luF9LrpGmt20187EnMPuo
9NN1ZeWtVvCucttUovl0N2J45S1rSYlTfNWW8JTBjXIkd/LS9rFlOT009OTT7GGNx3t9NpqLuItPJj2zLsW3
aLTDM66DYC7kAUNaIkd/7U9tHf+0/ax3/tT20d/wC1PbQ5MWhNvzr6TjgX3SqV1BDJ9/YZfrKYmZSbm5p
AB1laUQUVSTyx3/tT20TshalpTM7hGMKwj2mVFFdNl1si+M3eAHnFjObwuSGeDHkxfOD4PM7zFleG+Qs
ea4wXw8QripoX08uNbfFD0LE42Px0bQVV0kqXWzaXryIg7G6tV8uhKzUrZ83MSzcyF50G6ilCSsLu40yaJ9
HaCJNJnXKvbf1IvpTQtOzSI8t2ZbGulT6peXtfRoWjO1cTreXIkUO2RaURfSqRplqWuuzErJiLhLNOi1QO2o
q5aeSsCCKqoGlTHt7+YP8APXQ7km/YH0RdcbcbLPQxUV+/Qe4+7zW+w2bJphEWVlVcL7K3yyU9VdCyy
V0GW3zWXcUs1CTN5Su+M3eAHnFjO7xeSGODHkxfOD4PM7zFleG+Usea4wXw8QrjIsKkUxbb4oehYnG
x0EWtKLD9M2FPnLEuxpvp3Rb0ufKtMkNSsu2LbEuNwBRKIiY8rP5L8i/cWqrlFzJkTdRNCzXTVoQcNWD
I8woaUroONI4Tbk68DSIn10zki+RNBl1QvNyDZPqt6l0sw7uVYVMZN2Jl54yddddIjMs5LXPCoiKqqlETZhv
TH2ia+1DOdf1BrnOaD3H3ea32G2XRwiCD+AoedLiIC+SqL6dBmZZW69LmjoLStCFapDL7Ri60+COAY5i
RUrXxk7wA84sZ3eFyQzwY8iYvnB8Hmd5iyvDfIWPNcYL4eJ00N3Ftvih6FicbH46E8pKiJ1u5WubtFgdyLFo
i5JpFyeXsE9ILnmmVAc3ba2fbhUWl5MiwhtkoOAt4ST6q6yxJzrd67NMi5ps+VNfbiy5EXC+jbN9xv6uVaCu
7kLQtK0FRtVddSXBfrigpUk3NMPoimMm7Du/LliyuOsfiDC7sM8Qa5zmg9x93mt9gmJtxCJuVaJ4kHOqClY
I1UlU1vVVaqujZRk6DrrDay53fqXFogrt3bvjJ3gB5xYzu8Xkhngx5MXzieDzO8xZXhvlLHmuMF8PENcZU0
K7GLbfFD0LE42Px0LXwi0R1nBDkrUiVETQlOBe5nYZ1EyNTdJoM2Ys+bNpr2gclpUOznlSiIvanpkX03vR
FoXXDcbllGXGv1LqaZE/xXtCym/rONYctJdWpreou5WnkhMZN2Hd+XLFlcdY/EGF3YZ4g1znNB7j7vNDs
FpEJOg5MoMqBBrKa8lKp5dCftbD3esppmWwV3t8IirWvk0LUkCdD9XeF5tv6yISaZdyqJ4yd4AecWM7vF5I
Z4MeTF84Pg8zvMWV4b5Sx5rjBfDxSuLbfFD0LJmJh0GWGZkSMzWggmzFf01Z2RNZ2qxLSdnK6siwuFM
yG5hTpsZ8mX/SaFpTN0VbZl0brriRFVPuFewyVpCmWUcwJ5k0p5ttdMn3roPSJEaBPs6VPq3xWvppX0xPT
biCLkxMG4SDmRVKJWTEXDWadFqgdtRVy08lYQUWqDk3YHGcmHVutMCrhrStBTKsGSZiJVT0xZXH
WPxBhd2GeINc5zQe4+7zW+wWVZok6mHcKYOnaEg5Er5V0LSFOt788j02CqmZAVM+TP9GXpjdg5UiaE
bRl1DTZ1IdMKJu5fR4yd4AecWM7vF5IZ4MeTF84ng8zvMWV4b5CxM8Z9Ca4wXw0ZeSeQkWaGrZplSt6l
PDqRTFTQXFtvih40sjTrUwc4nXLjzfampZqbSJk7DaMkPbzDBIGlvabOkUVLpJnTYhqaaQVcZqo120VPjoN
OqF5uQbJ9dNS6WYV28q6A41qcTe/DKB3Eix5ZtQEznG1qWbSre+WN2GeINc5zQe4+7zQ7Acsiu3LNZBm
6Xa3l05Km7UfRoWdZj8u0KDJi0+1nFVUfpN2qqvpiZlHhQHpZ0mjRFrRUWixZU8qtiLEyN8nO1EV0pKu4i
rG14tJdhKxMPm0DKNu3QFFrkuouXRd4AecUZ4zxnjPoO7xeSGeDHkxfOJ4PMbzFk+HTmlFpNNW5abbbU
28ACL2QUQ1REj9oLV9vH7QWt7eP2gtb28ftBa3t4sdh+3LTeYenWQcAnqoYqaVRYm+MF8NGzJgURSYb
voi5locYZlaKmQ21ztr4kRdBcS2+KHoSsgyQA7NuI0JH2qLtx3bZfrOflhZGbuEdxHBMK3DRdivo8mgDTi1O
QdJiqlVVHth3Ey08nYp5gAuMOlh2dJdG6WXJuLVPJo2laCo0pOupLiv1xQUqqbmmH0aCY1uOsmTTgyq0Ic
6VVE5F0LFwYEeCeVw6fVFBWq6DPEGuc5oPcfd5rfYLVnRdN9uYmjJsyzqFaD/AE0izZLBG8MzMgBgGd
Rrpv6axk1otUBaNpt9xJgL3176IqluXr2hZ0+itKs1LgZ4PtUKmmTyFVPJ4tWWs0hN2tHHaVEdpNmJvjHyJo
9UExLuGy+xZRG24C0ICS/RUj9oLW9vH7QWt7eP2gtb28ftBa3t4/aC1fbxPMWhak7OsjZ7hoDzl5EK8GX71
hngx5MXzieDzO8xZPh05pRa3HX/AMQsWwv5gxz0ia4wXw0ZWWlwN58WO0FMuuvJAzEuV0kyEK5jTY
WEeZWipkMF7ZtfDa413Gtvih6FicbH46Fm2mlEJayp5cq/WHJ63p0JmRyqE+zeyCnbBlqvkUvT2KRtVsMrR
dbvKgfVXKKqu7VP8WjZbX1nGsMWkurU1vU8laeTQTGdaR/BHOPttINcro1qQ+hNBXxFFblZRxXFrmvU
FPv0GeINc5zQd4+7zW8e1JxXTZwEqai4PbASpQf6lSMufXiQm5+dZkJeTvvX3cgkt2iD5a/dHf8Asr28WfN2
XOS86ZS6tzBMuXkS6WlTazroMtFg/wBSfcYS7nu1vVX1l9His3XSRtttKkS5kSMBJK7Ly1NMuY3f7QpNJc
l28hurmTaTZh03myaSYdvheyKqUpo9U38nP58a0P5Y7zwhngx5MXzieDzO8xZPh05pRa3HX/xCxbC/mDHP
SJrjBfDRZtBQVJpnJeRe2Sipl9MHPSQ/rOdxtP8AbbafxcsDMS5UIchCuY02FhHmc6ZHAXO2vhiwuKiwi4tt8
UPQsTjY6E+00ik60iTAIg3lK4taJoSU+n+6vCa582vm2oQgyiSVHc7DaGGbwl+4DeTtDUtKXk0JWTEXCWa
dFqgdtRVy08lYQUWqClEXQHGsqyxPI0BTTgXcyrpRWu5f0Lan1wl5MHLJ9lUykvlyJoM8Qa5zmg9x93mhj
9bo6bbk/Mg2iJ/tBTTEi/do59G2ZH6O6YNzH8SqiqPop4qVyYcRCppG/rObkXj+iZHtGULInSsBNTt5qXrkbp
QnehIK4INA2K0REoI5InXn3DddcmKqpL/Cmj1S/wAnP58a0P5Y7zghngx5MXzieDzO8xZPh05pRa3HX/xCx
bB/mDHPSJrjBfDRbkkdXrV1pKtrlTtCXJsaBT0kP6xndbT/AGu2n8XLAusmbLra/wCkVIqlG5lvVW9jbTa8M
rs41xYTEtvih6FicbHQNtxKtuCokmyi54nZFVElk3iZqObIuhIukd99get3qleK8OSq7qUXy9hkbLBwkddPrh0U
XJcTIlf8WberoMukF5uQbJ9dNS6WYV28q6I41ozIHfl2zwDFDvDcDJVNpVqX+LQkb1b8+qzipeRUS/S7T/C
gr5dBniDXOc0HePu81vHsuzBPIw2Uy4N3MpaUVruIWg9NSjsrLsMuYK8/e+kWmWlEXN8Y74WR6zn5Im
7TmJ2zHGJMb5i2p3lyomSo7ehZtMHSavyxKeshDXJt1FPFJshR6eppQ1g2y6IvOKczMvaVERM+0iQ1OTyX
5lNMLX1W9iuysHMTLiNtBnVYOWY+hkq/4nd3a2onOMfKmj1S/wAnP58a0P5Y7zghngx5ExfOJ4PM7zFle
GTmlDsw9Ivk6+auGvXbiVVVquvHe9/3x3pjve/7470x3vmPfHemO98x7470xLzcvIvg/KuC62vXTi0JFqmvE3
xgvhooEgSjNq0FxUK7TSrr7kXZ6SR8VPtsHn2aKOSPp235daVJUTCDXyZfujrqzpmXKeHJ29ML/Cv8UI42p
sTLBa6ZU2UVIqlG5lvVGtjbTa8LXGRYFdrEtvih6FicbHRGaETQJ9hCUvqqY6VaeS6vl0LQsslz0mm829Lb
X6voXHnbQwWH6zawmDvXb/lhaWKN7WrNVTmw5OzriOTDtKqiXUyJTNoTFpugiHaC3WqplRseleamimJ
OWk+DjjMk3hCFul5UrrViel5KRtEJt9km2ydQLgquSq0Kugw3NvLLypmiOuIKkoDrqlK5YBsJ2YEAS6KdZ
OZvRHd0z7m50Q3OWa6bsuMoDSqTahpkI9Zd1NA5CblZ950pk3rzKBdoqCmuSbEFPyjMwy0LxM3XqXqoi
LrKuzjWkqHfalFSUDS3aXM6evf0JG8LoOTqlNEh615clNpRQV8uhNySkgpNsmzeUb128lK02opnpEnOXM
L1o+D9ytL90kKn3QhiqKJpeRUWqL4mquREhyUs4lwtbpTCZh3u3twrTX0jp6czJcg/xEsIdMLNqNDdX4bEC
5MKSkeQGx7Y4U3zVG0WoNIulbjri0RUG1D6Nq9QiyZ12IIJlRwz54RRHLcyUpXRnpOZFTl5qTRpwUWlR
VSrljvfMe+O9Md75j3x3pjvfMe+O9Md75j3x3pjvfMe+O9MTE3Zsq4y+bBNKpPm5pc+uu0kM8GPImL5xPB
5neYsrw3yljzXGC+Gi1NE0CzDPaOfWTPk+/Qo/KMlkohIl0k8qRflZh+WOtUrp0Hc1/vi8iNTeSqqDmXcy5V
hHG1JiYYKmXW2UWASaYeYP6yhpwT4x9BOS7lEqqX6KkZfCbya+Mm1iW3xQ9CxONj8dFico3fkphEvL
2109LRPLRfJoWdMHTBqeBNVGt0T0vpy49tcVXlTRalmxdCXr+sPiORkdfywzLsgjbTAI2ApmFEx7e4r8w9
hd4+7zW8V6YeVUZlwJ01pWgolViZm3ivuzTpPGVKVUlrmgGmgJx10kABTORLkRIk5JtTVuUYBkVLtqCl
MujbUuqt91k4lzMiHp0T0EmhYrqCIXJZGFFCrS5pPlr5fEqvTDrbLQ5yJckOSzH0MlX/G7u9EKtVYlgzuqNa
7SbMCxLggAOv9YttYwLCBMTa617StbvRFVws1MvLuqvRCPzdyZmciolNKyu1srt4rvADzixnd4vJDPBjyY
vnE8Hmd5iyvDfIWPNcYL4dgWYl6DPAnkeTYXb24oYUNssoGOvsKkXmFekptoaG1fvoi/ay5VTywpSFoI+
F7tSOlcmdULJFy0bNv3R7a6oV/irlSkJhFdliVaacaj6U1oSQYJiZk3gqLg5xK7VeTwaixTsM1IPEYNTbatEodsi
LsR3Zanrt/liVnmZq0TdlHEdFDILqrt6XRmZB9SFqaC4SjS8O2ldeO7LU9dv8ALCEE9awEK1EkNuors9rCJV
Somdc6401IPE4DU23gyUO2RNqO7LU9dv8ALF5xy0JkaUuG6gp/SiLAy0mw3LMBmbbSiYiriW9xX5h0G7
M6560vtG7hMHf7VNiqR+0C+5f/AHj9oF9y/wDvH7QL7l/94/aBfcv/ALxIt9fdfdegZ1wODuXVRNldnQd4+7z
W8WZk1dcZGabVojbpeRFyLSqKmaO7rY9dv8kS00E7axHKui8KEbdFUVr9jaxP0jNzE+w9ghaowoIK0rlyiu
XLHd1seu3+SFs+TcmHWldJ688qKVSpsImx4kRyZNalW4A5SP8A1sxefKjYKqttD2odO7CTFpIbTORQaRa
Ee7sJ98IiXW2mxyawinRHW9lmqB9d+mVd70xg5ZtVSuncXtW9tYIWLxuOdu6XbFtbmM7wA84sZ3eLyQx
wY8mL5xPB5neYsrw3yFjzXGC+HYVmZZECeBPI8mwu3twjjamxMMLTLrbKKkItRamQ1Rqv3pspCouZc6
ReflG1L7QaQvSkMSzKmraApJfWq5Wy8HvJ4blhaa+Jb3FfmHQY4q/zUxbC4F7nBoO8fd5rfi8ppwCcy3QBP
rFDOBAH5t9tDuXtKzVNfohMIbs1MvaUddV2kjDzqNTEz9VM4Nf3g5iYO40Gddna3YVtrCMSVKYOuVzf
QDx/RSNcrmue0PTAsSzaNNDlpnx3eAHnFjO7xeSGODHkTF84ng8zvMWV4b5Sx5rjB/DsSzMughPAnkeTY
Xb24yo7LTLBV2CBYwT11udbTTDrOJ9pOjQbtSrqTDY3aV0pZKci+EbXiGfszDdb9etYPC3b1zKi5vJH7QF
7j/8AeAtP9LLN3GjawfW1ztk2by4si4torI9ZAYUwGEv3lRftJsR3/X3L/wC8FZ/XfXt58n8Jg8HnQUpSq7Hi8O
MjyFAsS4Z+2P6oJsrFA+lfPt3lHKu5sJBXyQ5hU0jKLpi/tGEfWq5hbDtR3EhqctHte2GXVM+wpdEIiIiInYHe
AHnFjO7xeSGeDHmpi+cTweZ3mLK8N8pY81xgvh2OqXW5ttPo3Nn+Fdrki6WEl5mXLyisYJ263Otppk1nE+
0nRBiBgZNrdJEXKK+EbfhiePQ4wPIUSrbTeDRWxIk11JUy1hyWk1RydRbqrSos9K7ULRHZqafW8tMqrAT
L/wBLO0/wtbnT2J3gB5xYzu8Xkhngx5qYvnE8Hmd5iyvDfKWPN8YL4dkqlG5xtPo3NnaXa5IulflpqXLcUVi
bmHaYR9hSO7kStR8JvJm8LTx7hUZZdcwwo3hBvI0WXTU2UhpiTJxo7qYZ/tSJaZbuwlYJuXoiBlNw+1CE
BgEVxUobqppnOxu8APOLGd3i8kM8GPImL5xPB5neYsrw3yljzXGC+HZapdbnG0+jc2dpdrkiZYeBQdaYIS
FdbTD4TRYmSHIoNGQruCsD+vtZU/8A6rfRHd7XurfRHd7XurfRHd7XurfRHdzXurfRErOzriOzLhOIRIKD
mNUTImOm7DopPN0FwkT9Wb2dyO7m/dm+iO7m/dm+iO7mvdm+iO7mvdm+iLMk5mbbOXmH0BwcAA1
TLromPac9KGjczLMKbZKKFRaprLHfJr3Rrojvk17o10R3ya90a6I75Ne6NdEd8mvdGuiO+TXujXRFrFakwM
wsq40LdGhbu1Qq5txMeygsuZCXGaadJyrIOVVCGmdNuO+TXujXRFqnakwMwUs62LdGhboiiVcyaNlN2X
MhLjMtOE5VkDqqENM6bcd8mvdGuiLVctSYGYOWebFujQt0RRVVzJj2Y7Zb4y7kxMGDiq0J1RArrx3yZ9
0a6I75M+6NdEd8mvdGuiO+TXujXRHfJr3Rrojvk17o10RZk/OuI7NTLZK4SCg105JmTc8KDjI8hRhn1OWlB
XPd0zu50wDLDYtNAlEROyO8APOLGd3i8kM8GPImL5xPB5neYsrw3yljzXGC+HZp+fIQ62mQW6SFlqt3J
TyeFW0+0ZNutShqJjkVMmj24emNnQkeEe/EXHHdSH+FPnLi2LxpORce2uLLypjZli3uGY5p49hcA/zg0Ld4
dnmlo2INUvDLu1SubTjoW7xhnmFj2Nxtz8ONfFzLFicEX4h+FMy8u2rjrkyKIn+Eol2z7dtoBXdRE7K7wA84
sZ3eLyQzwY81MXzieDzO8xZXhvlLHmuMF8PFHVBxFyFiy5V1SRt+aASu588V62lsv/hDE6ICIjg2cgpRNT
TQkd+9+IuOO6kP8KfOWC3IZVbGs1VVsVX6BNiO8tm+wSO8tmewSG35eypBl9pbwGDSIQrjuMTDQPsO
pdMDSomkCq2BZKrxdI/Z+yPdhi2mGGwZYZnXQbbBKCCIS5E0LFffsSzHn3pFo3DNhFIyUEqqx+z9ke7D
DiWdISkijyormAbQL9M1cewuAf5waFu8OzzS0HHnTFtpoVMyLMKJnWJy0ivI26V1gV+o0nap8d1V0Lc4w
1zCx2wtGRlZ4GlvAjzd9BWP2fsn3dItV5qwrLbdak3jAxl0RRVG1osJFlMugLjTs6yBgWVDRXEqix+z9ke7D
H7P2R7sMNysow1LSzKUBpsbohr5PFDvADzixnd4vJDPBDzUxfOJ4PM7zFleG+Usea4wfw8UW/xFzkhYsM
dmcCK54nuDZ/DTQkd+9+IWOO6kP8KfOWC3Fhjgh5qdj3NC3/5g9z10LA/l7HMTsNhcA9zg0Ld4dnmlodZ
MGoztrVaSmcWvrl8PLo25xhnmF2G2eIP/AIZQkWLx9j8QfFbvADzixnd4vJDPBjzUxfOJ4PM7zFlOG+Uom
XZfqtwLDjxm231w8lwVJaJ2uskftn/7l78sftn/AO5f/LH7Z/8AuX/yx+2f/uX/AMsST851W9cyjL4G811w8uFBF
yjlHXSJrjB/DxRb/EXOSFiwOOhoWgif8Nn8IdCR3734hY47qQ/wp85YLcWGOCHmp2NU0Lf/AJg9z10LA/l
7HMTsNhcA9zg0Ld4dnmloTc4Kr1sC4CWRdZsdfy5V8tNbRtzjDPMLsNs8Qf8AwyhIsXj7H4g+K7Tl5J/rWcf
kbjD1VTBGqlQskftn/wC5f/LH7Z/+5f8Ayx+2f/uX/wAsftn/AO5f/LH7Z/8AuX/yxNP23b/6VlSlTAWsK4V08
mm0ybCL6YY4MeTF84Pg8zvMWV4b5Cx5rjBfDxRb/EXOSFiwaIpUnAVaJmSEi0ODY/CHQkd+9+IuOO6k
P8KfOWC3IZ/XJPUx/wBuGxux3ZJ+3DpjuyT9uHTF5p1t0c1QNCT7uwGOhb/8we566Fgfy9jmJ2GwuAf5wa
Fu8OzzSh1tk6TtpVl2dkUXty9HLoNvKBI06pCBaxKNK+iqenQtzjDPMLsNs8Qf/DKEixePsfiDC+KneAHnFj
O7xeSGeDHmpi+cTweZ3mLK8N8pY81xgvh4otHBmQXyabKi5xVxEVPLoSHAv/hroWjwbH4Q6FnnrKb34
pY47qQ/wp85dDtR9EdqPojtR9ETGSn64XMDsG7oW/8AzB7nroWB/L2OYnYbC4B/nBoW7w7PMKJqi/qtn
KsowlapkXTFsZS+5BgGmgVx10kABTORKtESOpOzL185aTewhfaNTFS8lV9GhbvGGeYXYbZ4g/8AhlCR
YvH2PxB8Vu8APOLGd3i8kM8GPNTF84ng8zvMWV4b5Cx5rjB/DxRP8Kx+KOhIcC/+GuhaHBsfhDoWeK/
8R/8AFKFFdbGHdSH+FPnLoCSS8tQkqn6yEdzSvvQR3NLe9BD0tPAAOnMk4iCaHkuimtudgDQt/wDmD3P
XQsD+XscxOw2FwD/ODQ6pX21uzk0+zLyu0agWm/wpl9GgdrvB+rWVqdcxPLm9CZYsLi73PDQtzjDPMLs
Ns8Qf/DKEixePsfiDC+KneAHnFjO7xeSGeCHmpi+cTweZ3mLK8N8hY81xgvh4okMq5bQSu39Geg48SkhS
UmbgUzKqqgZfIS6Fo8Gx+EOhZ3CP/ilF4e3H78Yd1If4UucsFuQxwY8idjFduE3It/8AmD3PXQsD+XscxOw2
FwD/ADg0KVWmelYRBRSJciIiVVYk5Eu6C+nmMv8AtCz+jInkiwuLvc8NC3eMM8wuw2zxB/8ADKEixeP
sfiDC+KneAHnFjO7xeSGeDHmpi+cTweZ3mLK8N8pY81xgvh4osSVQvoXXHXSGn1hQUT7jLQtadvDg2Z
YWFHXVTKqcxdC0ODY/CHQs7hH/AMUtDChmXPijupD/AApcqwW5DHBjyaCV14UV7AkDuRb/APMHu
euhYH8vY5idhsLgH+cGj168F6Tsijq1zE79RPj5NCwuLvc8NC3eMM8wuw2zxB/8MoSLF4+x+IPit3gB5xYzu
8Xkhngx5qYvnE8Hmd5iyvDfKWPNcYL4eKBlGXDJuymsCaV0qOqtSp/Si73Qtidv1w8wDFyna3BrX/8A2fdo
WhwbH4Q6FncI/wDiloUXMsfwrmxB3Uh/hS5VgtyGODHk0WpgUzpRewhuRb/8we566Fgfy9jmJ2GweAe5w
aMqw8ipNTP6y+K/UIqaXyJTy10LC4u9zw0Ld4wzzC7DbPEH/wAMoSLF4+x+IPit3gB5xYzu8Xkhngx5qYv
nB8Hmd5iyvDfKWPNcYL4eJnrTmWnnmWSEVBql5bxU192DZsWRmJWZdRU64mFH6HbFErVc+fNtwRm
RGZrUiJaqS7MZlXcizZNwVF/B4V5FWtDPTKn36Fo8Gx+EOhZ3CP8A4paKprpmhU0R3Uh/hS5VhU2Uhs
VkbQ0goP1NjdjuC0f6OmO4LR/o6YlbGGRtAX51zBgZXLgr6awqLnTsBJsRb/8AMHueuhYH8vY5idhsHgHu
cGgyboXpKzaTL2wSp2g+nk0bC4u9zw0Ld4wzzC7DbPEH/wAMoSLF4+x+IML4qd4AecWM7vF5IY4IeamL
5xPB5neYsrw3yljzXGC+Hiaf4Vj8UdFm27RZH9GMLeYbcTuo9Yt6K+nRtHg2Pwh0LO4R/wDFLEwo5iz6I7
qQ/wAKXKuLYHHE5Fhdg8vYHBi3/wCYPc9dCwP5exzE7DYPAPc4NC3eHZ5haNhcXe54aFu8YZ5hdhtni
D/4ZQkWLx9j8QYXxU7wAc4sZ3eLyQxwY81MXzieDzO8xZXhvkLHmuMF8PE0zZks6yy68bZIbtbqXTRda
C69tppt2uRJeXUxp/iVMsNTE2b9qzDS3kwtAZrWqLcT4qqbUURERE2NGatOXnrPZafBsUB2/eS6CDrJtR3z
sn0O/liVsuYdZeeYJwlNqt1bxqWvu4hBCiutoIuwsOGk9Z+nNS+vs7kd32f6D6I7vs/0H0R3fZ3oPoju+zvQfRF
mWg7OSRtyb6OkIX6r90C4iVUewU+0kWlPtWjZgNzsy4+Imjl4UIq5ckd87J9Dv5YsyQdMDckpVtgiHtSURp
k7DZrkpNSkskk24BYa9pryiusm1HfSyfQ7+WLRbm5mVmVnXGzHA3tLdRUy1Tb0bOdlJuTlkk23ALDXst5
UXWTajvpZPod/LFotzczKzKzjoGOBvaW6Kprpt9hn5MCEDm5ZxkVLMikKp8Y76WT6HfyxITjlpWWQSky
28QijlVQTRdja8Vu8APOLGd3i8kM8EPImL5xPB5neYsrw3yFjzXGC+HjPCJmLsKJsjSCBc447f7ku8AHOL
Gd3i8kMcEPNTF84ng8zvMWV4b5Sx5rjBfDxmoa+tBCv1ewOBXNF7Wcy47a7f7ku8APOLGd3i8kM8GPN
TF84ng8zvMWV4b5Sx5rjBfDxojqZiz9gHLRCjCfWbxxXYWBXZT9yHeAHnFjObxeSGeDHkxfOD4PM7zFl
OH+UomW5XqaZdlgdMWj63LThe0q6psR+yzPuxf5kfsqz7sX+ZH7Kse7F/mR+yrPuxf5kSTU91NssSTr4C+5
1uqYMK6ZdU2ImuMF8PGhBr60Ki5FTHFdhYXXQhhU2Mdtdr9yLTekGUmJ5qRvS7SpXCHU6JH7Ks+7F/
mR+yrHuxf5kfsqx7sX+ZH7Ks+7F/mR+yzPuxf5kTTXVBYrdnSYypkDiNKFTyUTt11q+iGeDHkTF84ng8zv
MWV4b5Cx5rjBfDxNM2bKMWcbDINkiutkpaYEVcxJHctj+xP8APHctj+xc/PCVlLIUa5UwRpX+uLto2U/K
NqqUNh3DXU11VKIvorAzlnzLc1LEt2+C5l2N3sFqWjLo2T8lLk6COJUVVNmO5bH9if54whS1liS/ZaP80ah
Z3sy/NCVl7PVNfSFl/qi5PMlZ6quQ72Eb8q50gTAkIDSqKmZUxLq/UyQWSiFl0ZZ+VFgzeewa4RFVKXVX
ZjUbO9mX5o1GzvZl+aNRs72ZfmhGxlrIVE2WT/PHctjexc/PDs/PBLNvBNGyiMiojRBFddV2cc7Rkgl3Hxfb
bo8KkNCXLmVI7lsb2Ln54kJK02bLak5tzBEbYmCgq9qvbLr0Ty4sq5KAw7Ozb1wEdSooKJUlVEVFjuWxv
YufngbOnWLObYWXcdqy2SFUabJL2F2ZmXQYYYG+44a0EE2Vg2rMlHrUIFphVLAsls01/uotYNW5OyA
bVVuirZkopu3ssdy2P7Fz88dy2N7Fz88dy2N7Fz88WdOOoKOzcq08aDmqQIq08Tu8AHOLGd3i8kM8GPImL
5xPB5neYsrw3yFjzXGC+Hiaf4Jj8NMUJ6Qc0yZDaJfo3x+yXTrRK2hLLVmbbRwdrax+qDiR/DGas6ZK9JPn
dBV/3cl+C7GIrOscC8lNJn0ZHjK8xcaY/mDnMbx3eNsc5dAXGzJtxtUISFaKKpmWLNtL680yiuUG6l9NKdK
615FxClBWrNlNIwmbt10x5U/wpl1xXQb4m/8AL2F+y5Z1EsmRduogf7yaZyXZRFrTW19fFWLE4gx+GPid3
gB5xYzu8Xkhjgx5qYvnE8Hmd5iyvDfIWPNcYL4eJp/gmPw00JKZnLIs6bmDceQnHZcSJaOKiZYuLZTEoSI
qC5KfQkNdfJkXyosMs4ZZqUmwU2XVG6uRcortpk9KaFpWQ46KpLKkxLgvbIhZD8lbvlJcfqg4kfw0LEl5lpt
9h6bETbcG8JplyKkC43Y9miCpmSXGDVhrrCY+qTXaVprjmpuQ9KvjdeYK4WxoSMydVcULpquuQ6VV+7
RbKtMsODsjVIVF1tCR4yvMXQm2p1nDA2xfFLyjRbyJrR3Cvt3OmHMPZqmo5v1l1PmjvUvvT35oKUsyX6
2lycV1RvkemWiV0y7SY7vG2OcujaFjGY32nOumU1yEshehUTJu6MzOvalKNE6WVEqiJWmWJibfW89NO
E84tKVIlqug3xN/5ewWvPM3sMzLqgKhXVFSoNa7V6vk0GJOWDCTEy4jbY7KrDPX0qzas/dXCuvJebVV2
AXJRNZaVj9n7H90CLXZaAWmmp14AAUogIji0RIWLE4gx+GPid3gB5xYzu8Xkhjgx5qYvnB8Hmd5iyvDf
IWPNcYL4eJp/gmPw00JDhX/AMUtCzl1+v0/CPQtH+Xr+KGP1QcSP4aHU/x0eRYIF2IMFzisNqIoiuSwqS/a
WpJyImg4hESo3Mkgp9lKCvxxG1rWmRYPJQTypoSPGV5i6E9xZOemg6Gz2F3jbHOXRsybVaNK5gHc3aH
pVz5tZfJopIiv0lquo2qZNTHTF8MqaLfE3/l7AXHGfm0JdXBqstLuvN5aXSRESvoJdG2/5hMfiFoWL/L2Pwx8
Tu8APOLGd3i8kMcGPImL5xPB5neYsrw3yFjzXGC+Hiaf4Jj8NNCz+Ff/ABS0LLYU0R5ydwgjrqKNkir/AF
D6dC0f5ev4oY/VBxI/hodT/HR5F0EeFMhZ4Y4qPOPQf40XNDENnXTLCPIOmbXQkeMrzF0J7iyc9NBpUX
OtOwu8bY5y6NNmJCdcICmUHAzF3/iDk+9KL/i0ClRWrVlNIwmbt10x5U/wpl1xXRb4m/8AL2BeOs/NoJxJ/
wCXRtv+YTH4haFicQY/DHxO7wA84sZ3eLyQxwQ8iYvnB8Hmd5iyvDfKWPNcYL4eJp/gmPw00JOTn7W
k5WZbceUm3FWqVcVU1oV1u0QtA9ZmVRSNfTkTdWCnnxFpsEwbDSf7IKrk21y59Cftp0ETrtetpdctVEV0
+1S9T1Fx+qDiR/DQsDjo8i6BhrwbKdtJtCyW7lX46CkVKPzBmGXWyDyouICVohQbZZUJINtfqrSJLjK8xd
Ce1/1ZOekdqXogSouRdiGzullTY7A7xtjnaE0jXbSssc0qUVVIQpVEpu/doWjYzh5HRSaYRS10yHRNyiruRM
zr2pSjZOllRK0StImJt9bz004TxrSlSJaryxMvjdwcrcwmXKl9aJ9+g3xN/wCXsFpCAuG7KoM0AhrqC8l28vk0J
O00FxwGCVHWwO7hQVKKnx8iQE5Z8wEywaVqmcNok1l3dC2/5hMfiFoWJxBj8MfE7vADzixnd4vJDPB
ByYvnB8Hmd5iyvDfIWPNcYL4eJp/gmPw0xWZSdnWpVnPg71HZn+AOmGpaWabYl2BuNtglBFMfqg4kfw
0LNtJ0DdbkX0dIA7Ytysd6bV9Zrph2XsaQckidCnXLxorjS690UyZsy18kKRKpES1VVyqsC20BOOGtBEUqp
LErKD/sW0RclLy66+nEA9hYbP7QwLyJkOJLjPyLoZFVNxaRqjnrLGqOessWWmFep14x9df+IMLu47vG2O
doIw+N9l+RmAMa0qKiiKkTtnu9vJPEyq0VEKi5FSutFnWl9WUfEzyKukzFk19KqxLWa2dHLUdqSXqLghy
5tdFWiaExaBdvatpskmmqlwFIU++9oN8Tf+XsBtOgLjToqJgSVQkXOiw/Z794wHTMu3LqPhrKnJupoC/JzD8
q8C1E2jUFTWjv/bPvZ9MG66ZuuukpmZLUiVc6roWJxBj8MfE7vADzixnd4vJDHBDyJi+cHweZ3mLK8N8p
Y81xgvh4mn+CY/DTQZtOXn5Bhp8jFAdE7yXSu6ybUYSWKTtPIqqDJKB+RCzw4y6BNutEoGBJRRVNaB
MCUCBbwqi0VF3Y/WCraNn0amVVcruTI55cvlRcfqg4kfwxUBsDMyWiCKVVfJH6QtABF1E+gbzq3/Euwu
MKLnbyQ4NKkmVIk0//AMleYugQSjDkwYJeJA1kjvZNehOmO9k16E6Ys8ksuaUWpppwlomlFDRVXPC7u
O7xtjnaDPFH+RIYtIB+jtRnTrl1QMm5lG7kT7K6FmBMaUbLkwkwRCVRW79amsqpSu9hmXZor0w4LQV
WiXiWiffDEg1ewck9KsjXPpcmXQb4m/8AL2HrO0WyURK+24C3XGV/hWJlqXeSZYadIG3qUwoouQvLod
67T90c6IIDEgMFoQklFRdCxOIMfhj4nd4AecWM7vF5IY4IeRMXzg+DzO8xZXhvlLHmuMF8PE0/wTH4aa
Fn8K/+KWhI243dBx8utH0pqi0UhLdoip6uhabKGSNHJX1CulUkcFEX719OP1QcSP4aFn2YrqsJPPI1hEG9c2
6R3/mPcx/NAjMz9qPv5am2QNIv+G6vLCFZ9mS7TyVo8WndSqUXTLlTyQ6FKZcZxqudM2gwOss0qp6q6E
7xdOemi1t5OwO8bY52gzxR/kSH3gG89ZhpNBnVaZioibS6LUwWp2U2syuX63ajk10yrB8cY5V0G+Jv/L2G0
pwTuPq3gWNPcXCHkSi7KZV/w6FlSCgLgzMyImKldvAmUsu9RYzr6Ytv+YTH4hQsWJxBj8MfE7vADzixn
d4vJDHBDyJi+cHweZ3mLK8N8pY81xgvh4mn+CY/DTQkOFf/ABS0LP8A5gn4TmhaP8vX8UMfqg4kfw0O
p/jo8iwmiMyKbRYzR61aLCLsxZTqJlWZIV9RdCd4unPTRAk1lho/tDju8bY52gzxR/kSHWHhvsvgrZpWlRV
KL90Ttnu9vJPEzmVEWi50rrLoOz5dvar6kmmqlwNIm5lvfdDnHGOVdBvib/y9hs6xwLViWaeTJmHIO2mWq
6E7aeVGpJjApkyEZ63kRK6Ft/zCY/EKFixOIMfhj4nd4AecWM7vF5IY4MeamL5wfB5neYsrw3yljzXGC+Hi
af4Jj8NNCz+Ff/FLQsqUW9hnptXhyZLogqLl/wAY6Fo/y9fxQx+qDiR/DQ6n+OjyLCaLjeuqQQLnTFRdiGXP
4Ysnj6/hFoTnF056YjVfq5Md3jbHO0GeKP8AImgxaQD9HajOnXLqgZMut2t3J/DDMsyiK9MOC0FVol4lokS
ki1XBybIsjXPQUplhzjjHKug3xN/5ew2lMCV5lk+tmc3aBkzpnSt5fLoMvGAi7aLhTCrculdzDX0L5F0Lb/mD/
wCIULFicQY/DHxO7wA84sZ3eLyQxwQ8mL5xPB5neYspw3yljzXGD+Hiaf4Jj8NNCTk5+1pSVmm3HlJs1
WqVcVU1tiFdatAbQczIzKoqmvpoibsHPTAi0AjgmGk/2Tdc22uXKuhatrlmySTdC3DKqep9+P1QcSP4aHU/x
0eRYTER4e0d5cZ1tV7RciRZPH1/CLQmHZpXEBxq4l0L2W9WNUmfYLGqTPsFjVJn2Cw4cqRkDbqhphur
X/S47vG2OdoM8Uf5E0GpW0OuEFhzCtkyd0hWlNtM0Ss+2VovuSjiOiD7oG2qpmql3y+TQc44xyroN8Tf+Xs
FqWgF7CSzCqF2lUJdKK5dhVRdBiVZu4WacFkKrRLxLROWGZVkbjMs2LQDWt0RSiJoW3/MJj8QtCxOI
Mfhj4nd4AecWM7vF5IY4Iebi+cTweZ3mLKcMnNKJyU/Q8qfWr5s3lnFS9dJUr2u1HeOU99X8sd45P31fyx3j
k/fS/LHeOT99L8sWfILY8q0k9MtsX0m1JQvEiVpdia4wXw8TT/BMfhpit2fZ7WEmHcuXtWx1yLYRIlrNlUX
BS6ZVVaqZLlIvKuP1QcSPQ6n+OjyLCYhqKVJvTY1xVojqUiyePr+EWM+3XIbx8g47vG2OdoM8Uf5ExXO
OMcq6DfE3/l7BZ9lD20471weRe1DNl3y6DT5Aat2a0b95Mwl2o19K+jRtv8AmEx+IWhYnEGPwx8T2taKNo
6sjZ+HuKV1Cuqa0rHeOT99L8sd45P30vyx3jk/fS/LHeOT99L8sd45T31fyxNyJWcxKYKUN++EwrirRUSlKJ
9qGODHmpi+cHweZ3mLK8N8pRqbfqJGpNeokak16iRqTXqJGpNeokVRtr1Eia4wXw8TTVoyDUmUs620Iq
cygLpQRFyR3PZ/vg9EahZ/vgwfXL9myV2l2riu3/VzReta1ScSq6STC7VKZNMW3tR1pZssEuzW8uuRrsqq5
V7Ba1nyqCsxOSxNNoRXUruxqFn++DFkz80zJDLSkyjjijNIS0y62KQrmJKQ60uatUxWXdYCizmbLFk3GZn
DFhHcGl24qfGAGZZk0U812ZQo1OX9ukdpLe3SO0lvbpHaS3t0gGZlARw3iXSleyKidGO5IWeLRzJTDTiI4
dxKCuXLGoWf74nRDdoWg1KDLjLut1bmENakiUyYpSFni0cysw05Rxy4lBrXLGoWf74PRAz9oNSgy6S7rd
W5hDWpUpk7BMTsszIlJiAMsXplAW6ia6bNVL7o1Cz/AHwYnStEWEnpxxNTVDutjmS9trlptaNpzbLEirM1
NuvN1mxRbpGqpGoWf74MWbKPIiPSso0ydFql4QRF8TuoqVTrcc++KNSa9RI1Jr1EjUmvUSNSa9RI1Jr1Eh
26ADpFzDTWhjgx5ExfOD4PM7zFlOG+Qsea4wXw8dtzQ/VyFjMkudEpEu79haYrBbBQK7X7iucAPOLGd3
i8kMcEPNTF84ng8zvMWV4b5Cx5rjBfDx26yX1kg2yzgtMV6XX6i1SHaJVQy4qLsQw5sin7iu8APOLGd3i8k
McEPNTF84Pg8zvMWV4b5Cx5rjBfDx4kwOZ7Pu4rSVoLmlWHw+0CwQ7C0xRT7C0/cV3gB5xYzu8Xkhjg
h5qYvnB8Hmd5iyvDfKWPNcYL4ePL49u1lxWnEzgSLAH/AMQImQ2DxXw2Cr+4rvADzixnd4vJDHBDzU
xfOD4PM7zFleG+Qsea4wXw8eKK5lh1rWrVMVBXOytIe2HKF92LMt7KV/cV3gB5xYzu8Xkhngx5qYvnB8
Hmd5iyvDfIWPNcYL4ePWpsU7XIWK7LL/tcqQxMp2wrdxafbH9xXeAHnFjO7xeSGODHmpi+cHweZ3mL
K8N8hY83xgvh49eYX645N2DbLIoLTEYeRe1LLBGGsiOYrX7iu8APOLGd3q8kMcGPImL5wfB5neYsrw3y
FjzXGC+Hj7rkBo2/y4qN69zBrDzJZ2yUcSW21p+4rvADzixnd4vJDHBDyYvnB8Hmd5iyvDfKWPN8YL4eP
nmvrol4YIFzitMR2UXtXUqkTGw7p0xJW7nvp+4rvABzixnd4vJDHBDyJi+cHweZ3mLK8N8hY83xgvh4/cU
U0j2mTEl3SWg1osSs8C5DS7iSpJ9tP3Fc4AOcWM7vF5IY4IeRMXzg+DzO8xZXhvkLHmuMF8PH/XIJ9Ixy
YrD4rppbtvImJLUz30hP3Ec4AOcWM7vF5IY4IeRMXzg+DzO8xZThvlKH5Z1y0MLLuE0dJRVSorRdeNUtL
3NemNVtL3NemNVtL3NemNVtL3NemJaSYcn1fm3RZbvSqol4lomWsTXGC+Hj82jSomlFh+X+qhLd3MSel
DyjWlINtUooFTRllT/iJCfuJPz0xeSXk5JHnLqVW6inXJGq2l7mvTGq2l7mvTGq2l7mvTGq2l7mvTGq2l7mv
TExJ2cc2TzcuTy4VjBpdzZ/KkMcGPImL5wfB5neYspw3yFBOOWLZLjhqpERSgKpKuvmjvFY/ubfRHeKx/c
2+iO8Vj+5t9Ed4rH9zb6IB5mxrKadaK+BhKghAqa6LSJvjBfD9wOuwD6ZlcqomdMSeb2Lqw8iVuuaZNFgv4
0gV2v3EmGXmweZdlhAwNLwml4sipHeKx/c2+iO8Vj+5t9Ed4rH9zb6I7xWP7m30R3isf3Nvoh52Rs2Qk3SaI
VNlgWyVNjJDHBjyJi+cHweZ3mLKcN8hY83xgvh+4BtnlE0osTEuSKmDJdE2q5Hm6ffErNomXKCrogWw
VYZJMyin7iOcAHOLGd3i8kMcGPNTF84ng8zvMWU4b5Sx5rjBfD9wWJ0U0rw3S3dGUdJbo3qLEylLyiF4c
SXIfqpdX9xHOADnFjO7xeSGODHmpi+cHweZ3mLK8N8pY81xgvh+4L6/WZS+mjpVvuJsR1sxg5ZpW8Gu
RFVYqsw968d0v8ArrGrEW+yx1paTBqyS1wgZVSEfkJgHw16Zx/cNzgA5xYzu8Xkhjgx5qYvnB8Hmd5iynD
fIWPNcYL4fuC+2SVQ2yT7oevLdFtYVtmoNfeuOMzIzBsOJsLngZaYusWkA6Ya5HNtP3Cc4AOcWM7vF5I
Y4MeamL5wfB5neYsrw3yFjzfGC+H7gkpZBRMtYnBll/VkcyU+t2FuYlzVt1paiqReO6M9L0F4dnb/AHBc4A
OcWM7vF5IY4MeamL5wfB5neYsrw3yFjzXGC+H7g/o6WcpPT4qi0zthiIxIy5vuKtMmtCFaE81LKv1Q0ypH
0dqHe/iGFewYzkun12VrTyRRcmjLTCGqMOKjbw6xDAuAqEBpVFT9wHOADnFjO7xeSGODHmpi+cHwe
Z3mLK8N8hY81xgvh+4F4qPTruosVz7a7UOTk67hXiybQpsJosSMulXHlpXYgJeVbDCU+kdppjXRoqIqLsw
VtWa2jba6u2KZE28SUMyRXGKtL5P3Ac4AOcWM7vF5IY4MeamL5wfB5neYsrw3yFjzXGC+Hj5x99wGm
WkvGZLRBSDZsZFmZhcmFLIAdMHMzbpvvuLlIlhdG0LSMEXBIjTa7FcWZlXBQxfbIKLuRMMElFacUd
G1m9Zt0F9KL+4DnABzixnd4vJDHBjyJi+cHweZ3mLKcN8hY81xgvh2Z2cMCcFqmlFcq1WnxhubaEwE1VL
pZ0VPFy4ZwXZpU0jArpl6I/WDRqWTtWA7Xy7Oiu7o2mzeTCC6JKnpxby5kyrFoOAqKJPlRU0bcLZca5C8
YyMiTDjhz1KEipQdNTsarsJWHHm2XGUbO5Q1Ra5K6LnABzixnd4vJDHBjyJi+cHweZ3mLK8N8pY83xgv
hotTTqGrTTQXrufKKp8YRGJpu+tPoz0h5dbL8OwL1zNMNKOdFLTejPCpLMPzK0WhLpBry0hyXMWWp
dwkW6A5cmtWGuFc53iw352YBpATtc5F5IwNlotnsIq/SZ3D2NyCdecN1ws5EtV0W5l6kjJFRUM+2NNpIm7
PqpCyWlXZTRwby3ZaeTBmuxliqZUXEmXLydcPgrbQ+SkKS5yy6L80v++PZP8ACn9/GNnPNFccaaviuwq
HHd5+zDojvg57MOiO+B+zDoju8/Zh0R3efsw6IIVn3aElFoIovppHfCe9uXTHfCe9uXTHfCe9uXTHfCe9uXT
Hd877conOMfImi5wAc4sZ3eLyQxwQ8mL5wfB5neYsnw6c0otbKvdr+v8A+IUZ19MZ19Mdsvpjtl9MWDlXv
gxr/wAaRNcYL4aLUy5KYaz8EgmRUUO0XW3YrLq7Jl/Ct4fvhOspjrtkaaRCqnqlmTcgWrTkTbPJUgS6u7d
WERiabwhf7M9Ie5l+GhQpoXS2GUwn9oJJOTTMtDeLX2aJFTnHW0r2jS4NE9Hx0P1WUeeTZRNL6VyRM
Tkw6wz1u2rmDykqpSvkhrhXOd4qKZm3RZaH6ywLViAq/bedGnkRIOYm33H3nFqpGVdEJWRZJ0yXKusG
2sddWmTVoTCdqFz6IPIueKa0StrtiNx5MG5s10apnhuQttXDbHSg/nUU24RyUmmnxX7KxVVREhavpMzGs
01lhZmaNbiZG266UE0WpdrVHiQE8sSkkKCmBDTU118Y2SGBfOXJEB02xXSIp7OtGed9t/aM877b+0Z532
39ozzvtv7Rnnfbf2jPO+2/tGed9t/aM877b+0XVlVeX7TjhV+6kdwB659MTTrFnAT7bRE2lTKpUyZKxNi806y
qv1TCAo10qaPVL/Jz+eM6+mO2X0x2y+mO2X0xnX0xaGVe9jvPCGODHkxfOD4PM7zFk+HTmlFq8df/AB
CxbC/mDHPSJrjBfDRGScmQGaNUQW6LVa5tBFfeZZvZr5oNYwatfpNKotLiXd3TRelZRJNtMlxHFPy5Ybb
N10m2u0FSVUDc0FOWbBW0yXycRErsQhT00pfwMpT7124oEm04tMpOphFX0/DQIDETA0oQqlUVIwbL
TbIJlugN1PFKsNXZyfrRW0LI3voV6emDdy1QfqhuJooIipEuZESqrATltITTWcZemmLdgZeUYbl2QzACUR
NGZs97M8OlXYXWh+SmRIXWVplTPiVacNuv2VpFDnJkk2zXFW3ZoSRqXyS6U7ZdnxlZbYzKsSblCfSiU
VL+X7o74M+qXRHfBn1S6I74M+qXRHfFn0F0R3xZ9BdEd8WfVLojvgz6C6I74s+qXRHfBn1S6I74M+qXR
E11raDfXOCLBUFa3qZM6Q2/NOq86rhpeVE1l0eqX+Tn8+NaH8sd54QxwY8mL5wfB5neYsnw6c0otXjr/wC
IWLYX8wY56RN8YL4aNmTQtiRtAjipmv3ThRw/W7a/VZS7r7OeFN0ycMlqpEtVWLksw6+X8A1p0RV7BS
af+It5fQkIsy6/Mki1pW4O5uQLCyEvcDNRKF6c8YWzJ9+WcTNfXay6ZMsfrMt+kGU10S/rZqjl+6KTF6SL+
PTCvlSL7TjbofaAryQ9MOXsGwCmVEqtEhJmXv4IiUdMNFyeJzeecFpptKkRLkRIOUsdcExWhTFNMe5sQ
pKqqq59vRQAEjIsiIiVWEtC0UBydJPowzox/fG/SD0w1KT7KUbVf9ttUii63YBeeBxmzW8pOfb2khqWlwRtl
kboj4ylGWqm6LNFAUqtVLJHcM77AuiO4Z72BdEdwz3sD6I7hnfYH0R3DO+wPojuGd9gXRHcM77AuiO4
Z32BdEdwzvsC6I7hnfYF0QpnJzYCKVVVZJESGuFc5dHql/k5/PjWh/LHeeEM8GPJi+cHweZ3mLJ8OnNKL
W46/wDiFi2D/MGOekTfGC+GjZrDdMI+3cGq0SqnFZyaBn+FpL6+mLyS+HKuRXyv0+ECDYA2A5EEUoi
Y1ZmWAnKURwdKaeXpgnbJtB1g8ulJVHyXk+MTUtaEt1yw82YK+g1p/FUdZNtEhARak08aEmxXL4mcm
HzRtptKqqwrcubjdnBkEM1/bXEEAS8RLRESBnZ5sStF1M3bIymtTbxlVFB2ec1JnPl2V2oWZn5gn3FzVzDu
JGXPGZS3Iyoo7uIjUpLOvmWsKQ3N28oiGdJcCyruwEvLNAyy2lBEUzeM5acSflGzaVout1X6UruXFz4uvE
4D7qssmySG5nuJTPABJzXXjGENcJdu1WuXR6pf5Ofz41ofyx3nhDHBjyYvnB8Hmd5iyvDfKUEblj2UZmt4i
KUbVSXZzR3ksj3NvojvJY/ubfRHeSx/cm+iO8lj+5N9EA61Y9ltOtreAwlG0IV2UWkTXGC+GjZwTjJnOkqd
bkiLQdNu7PY5xhCQFfZILy62SJrAvK+Kv1qrahTSp4kSRcmvpsyqiVEV2FWDm5lxAYbSqlCCN+Xk263W7
3bbZYgS8q0Tzx5hGEnJ1W5ieppUpUWdzbxTmZt4GWm86rCMWLflGRXK8VL7nQkE9MPOvOnnIyvKuhh
tLKSms64ire3IW8y3PTBpQnHgQvQkEsxZsuhqlLwDcVPRGlmp1rcpGW0bQL/CMXnGnJzhc0C3JykvLiP2A
RF8ajOC2LpMshpVWlaiqR3vl/alHe+X9qUd75f2pR3vl/al0R3vl/al0R3vl/alHe+X9qUd75f2pR3vl/alHe+X9qU
TEsskwCTDatqSOLkrDXCucujMMvNg607LCJgY3hNLxZFSO8lj+5t9Ed5LH9yb6I7yWP7k30R3ksf3JvojvJ
Y/ubfRDzsnZ0jKOK0QqbMuLZKmxVEhjgh5ExfOD4PM7zFlOG+Qsea4wXw0bOebK6401eFdhb8d3ueoHR
Hd7nqB0R3e56gdEd3ueoHRHd7nqB0R3e56gdEd3ueoHRHd7nqB0R3e56gdEd8HPUDohUWfcov8AdETnGP
kTxFXWh+zbOW8pJdcmBLIm0OhLSrzqkxKJRsdjECZmb0rILlvU0zm50wrUk1cv9sa9seIr84+3LtbJrSu5Dkv
YzV3W64P4JBvTb7r7hrVVMq6LNo2iJMybZXwbIdX/tCCKUEUoibHjsZMDFonmQoRZkoKrHd8t7Mo7vlv
ZlHd8t7Mo7vlvZlHd8t7Mo7vlvZlHd8t7Mo7vlvZlHd8t7Mo7vlvZlDs4c2w4LVNKIKirVaQ1wrnLoucAHOLG
d3i8kMcEPNTF84Pg8zvMWV4b5Cx5rjBfDRkCCVmJhtGqHgxX7eymaP989t/aP8AfPbf2j/fPbf2j/fPbf2j/fPbf
2j/AHz239o/3z239o/3z239ozzntv7RnnPbf2gl/XMiKurf2ib4dOYniFTMhARzqq0RISRs50ut0rhjTJhNrcxgnp9p
UkB7UVyYZeiBABQQBKIia2ipmQgApVVVaIkOStkoL7qZFfXtEXa2YQ52ZdmCHNeXNiBaNrMkEp2zTSr
RXNtdqBAUQRFKImx48SYVhlX0yI5cS+nl7GrbrYOtlnExqixg2W22m0y3QG6mi5wAc4sZ3eLyQxwY81M
Xzg+DzO8xZXhvkLHmuMF8PFNVyIkG3hDdMPsDVIG7KuU16rmgSl3hUlSqhmIdFXppxARMya5QrYKT
MkK6Vv7W7jETp3JSXVMJsltQ0wyNxpkUAB2ETROam3EbaD0rDjDRFL2fXStpnPbLFGftpkFCiK1Lquvsl
0RRMyfuY5wAc4sZ3eLyQxwQ81MXzg+DzO8xZXhvlLHmuMF8PFCvPmgNpGBYvsyyLs5T3dBZxGxRu7
eRFXKSQJMEYOiuSmeGFm0RJlR09IVXSvPqNW2kzlBPzDikpLkSuQdpMcG272DeFUcTW0TmZo7jY+ko
yqQSgL9E1sbuIDTQE464t0RRMqwE9a4A49nCXzo3u7P7nOcAHOLGd3i8kMcGPImL5wfB5neYsrw3yFjzX
GC+HichZLrh7YTN6YvPuKo1qg6w6LYoYK23ku3c6R1+7Z7Db9/KV3OsExJXX38ylXShBvPGrjri1JVxwba
AjcNaCKZ1g5yfMevHUypXLvRg7xdaEFVuukmaDbs+WR6i0RwyoiwT048bpKtURVyDuYiS8oybzhbCZow
7i4a0HE0x6wJsJ+57nABzixnd4vJDHBjzUxfOD4PM7zFleG+Qsea4wXw8S6Y0M1+qOeFAfoWPspnXd0Nu
NLKuU28kI5PPLXOoitETywbi9buI1kWpXiXLHWsqPW8oK5hyKfYBaaFTcNaCKa6x13aDiHaLg5G86ptJ0
wrzy0bHU29YMWiJWuxFXW3JSWTtjNKKu4kYGTau17YlykX7oOcAHOLGd3i8kMcGPNTF84Pg8zvMW
V4b5Sx5rjBfDxGrjpIIpBNyqYIF+t9ZYqq1iia8VNMA19oteAusiRh9csqrCkSoIplVV1oKVlVpLpnNM59iV5o
AWY+oZJXB7e7BPzLpvOnnUsUJaVC+4XoGAdfAJqc+2WYdxP3Sc4AOcWM7vF5IY4IeamL5wfB5neYsr
w3yFjzXGC+HiLBNpfep5Bi884proUTIiZy1hgRl5Zt593tL+cf4oS+qKevSFdeXcTXWKVVpjWbReXwBErdR
Vz7EIbBo+cyl4nftfum5wAc4sZ3eLyQxwY8mL5wfB5neYsrw3yFjzXGC+HiHAyxZfrGkLsrojLshpG8+TJurF
BSri9ueusLVUJ5e1CFdeJSJfu8Cds51zN9I0i/f+6bnABzixnd4vJDHBjzUxfOD4PM7zFleG+QtDOkZ0jOkZ0j
Wia4wXw8PvFnXMmzBIR0EtZMS4GZO2LYhG20omuuzCtSpITv2tYYUzVSIsqqvgSMyrROGvoHdjDuFhp
xUpe1hTa/dNzgA5xRnSM6RnSM6RnSHd4vJDHBjzUxfOD4PM7zFlOGTmlE5NDbEkCTL7jyCrBqo3iVaZ9
uO/kh7ufTHfuQ93Ppjv5Ie7n0x38kPdz6Ys+fK2JJ0ZKZbfUEYNFO6VaZ4muMF8PDqrlVcyRfNaryYle1b+0s
XRoIimVV14wMupXfrF9rwP6MbjKds4uaEZlm0FNddcv3UtezgcFop6z8AhklUG8ppWO/kh7s50x38kPdz6Y7
+SHu59Md/JD3c+mO/kh7ufTE3PPWjLTYuyZsXW2iFUqqLXLvYY4MeRMXzg+DzO8xZXhvlLHmuMF8P
Dar22skXjWq4iOuZGUX1oqaoAJrRcHSM7Gz4GkzOoQs/UDXOEbbAQAcyClKfuq7wA84sZ3eLyQxwY81
MXzg+DzO8xZThvkLHmuMF8PDKln1khSJVy4iAmbX2owTSIpImRE1ovuLVeTwJAAVMizIiVrCTE4N5/w
CqC5g/dd3gB5xYzu8Xkhjgx5qYvnB8Hmd5iyvDfKWPNcYL4eF1XKusmzCmWdcSiRgpbKq9saxl8CqiYNn
XNfhFWhvOa5llX92HOAHnFjO7xeSGODHmpi+cHweZ3mLK8N8pY81xgvh4VVc+skXiWq+DoiJVVjCzoU
TWb2d2EEUQRTMifuy7wA84sZ3eLyQxwY81MXzg+DzO8xZXhvkLHmuMF8PCbywpFlXwgXkRRaZKpH
Hbl1uCLpUzJC3VHDl2owDUwV4SyV1/3Yd4AecWM7vF5IY4IeamL5wfB5neYsrw3yFjzXGC+HhKp9UfB7
rYqRLsQhTKqRfZTMkPCNAS7dGCwZkF7PRaQpEqkS66wzdRFurVa/uw7wA84sZ3eLyQxwQ81MXzieDz
O8hMSV4b5Sx5rjBfDwlfBsyiH2lijaZdclzrodbBRdcl0KIlVWFUsrjmfa/dh3gB5xYzu8Xkhjgh5qYvnB8Hmd5i
yvDfIWPNcYL4eE1+qXgl1saxefVD/hTNFEyJF41QRi4xUA2dddC62NdnYSK5Dc+1+7LvADzixnd4vJDHB
DzUxfOD4PM7zFleG+Qsea4wXw8JosKK63gSEekD71i6A0TQuhpz5I05ZtbW0EItK3yxcbFBT92nOAHnFjO
7xeSGODHmpi+cTweZ3mLK8N8pY81xgvh4Uh+TwCgJ5YvFpy5NBct5U1khRrdFdZNCgoqqsX3cq/Z/dx3g
B5xYzu8Xkhjgh5qYvnB8Hmd5iyvDfIWPNcYL4eFGm12e87k2ouDRKa0ZNOcZVomwmjkTJsxkTLrr+7rvA
Dzixnd4vJDHBDzUxfOD4PM7zFleG+Qsea4wXw8ISuvoXA8q9loKRl07ixQdKMKt5aro014QnfRFESifu87w
Ac4sZ3eLyQxwY81MXzg+DzO8xZThk5pRMnKW7LNyxPGrIq8iXQvLdTU9ikftDK+3H/Kj9oZX24/5UftD
K+8D/lR+0Mr7wP8AlRJOT9uyzsiD4FMAjyLfbrpk1PYia4wXw8Ey5IzrGlFVjYXXimtrRSufs11FVExfsjCUR
K7P7wWm3ZziMz5yN2XcVaIDlTurH7QyvvA/5UftDK+8D/lR+0Mr7wP+VH7QyvvA/wCVH7QyvvA/5UTR
9UVqMzsksqYgAuoVHMlF7RNasM8GPJi+cHweZ3mLK8N8pY81xgvh4HSqVhKZk8HqulT94neAHnFjO7x
eSGODHkTF84Pg8zvMWV4b5Cx5rjBfDwKuXNmi8vg2SK9sv7xu8APOLGd3i8kMcGPNTF84Pg8zvMWV4
b5Cx5rjBfDwFcuVOyIkUpGynYKJljTRRMn7yO8APOLGd3i8kMcGPImL5wfB5neYsrwyc0sea4wXw8ByZu
yV2NH+FcXIkaaMifvM7wA84sZ3eLyQxwQ8iYvnB8Hmd5iyvDfKWPNcYL4eAL2XbXRosZM2hkSNN6Iyf
vQ7wA84sZ3eLyQxwQ8mL5wfB5neYsrw3yFjzXGC+HgC9krrJjZk/et3gB5xYzu8Xkhjgh5MXzg+DzO8xZX
hvlLHmuMF8PDKfvi7wA84sZ3eLyQxwQ8iYvnB8Hmd5iyvDfIWPNcYL4eA07FeX98neAHnFjO7xeSGOC
Hmpi+cHweZ3mLK8N8pY81xgvh4DXwPth9MZFRdyMuSO2D06GVUTdjtw9ZI0qoW4tcTKqJurHbh60duHr
JGtoZVRN1Y7cPWSO3D1oyKi7mhlUU3VjIQruLoCk5Oykqp9qjrwhX0wDrRg604l4DFaiSbKaPbh62jlIU8sd
uHrJHbh6yRkIV8uhlVE8sduHrJHbh6yRkVF3NHtw9aO3D1kjIQruLo9uHrYuUhTdWMiou5GUkTdWkZFFd
xdGq5I782X70HTFa582jlIU8sduHrJHbh6yRky+J3eAHnFjO7xeSGODHmpi+cHweZ3mLK8N8hY81xgvh4Fk
x9iMnYn3ERLloCkymvlXIX3pFpyH0YqBjMDl0xVS6vkSg+tGBUL3XkwAJl7Wmn+WJDSldlVWZJRHNdT
JXaVcnl0JHjqfhnBjKyrsyTY3yRpu8ojs7kYSWdelXNlslBVSHpKfJDnpUb6Oa74Vzrtpk9OjYuRMz3yQfWcj
MzeDpfwLKndrs0g2nmladbK6YENCFdhUixeJt8mhYu9e+SMgV3EjUi9SJrS3f10tan1A0LFyJ2r3KEWhk/3P8
A6gw8TLmDmZskl2lTOlc6ptolYQWxemZmYLMNTNxeVViyGnQJp1uTbEwJKKK3c2haM0SmiMy5rUO2
TJRKeVYqmRxPra9dmJObbv3JlgHBvdtlTX0LSW4q6l9X/wAIYyhTdGMgV3BhjSKn6u99Wn1dCxciak9zgjI
FdwY1IvUh3S3f11zWp9UNC0uKPcxYbAAvmdBEUGqqsCU5Z81KCa3RV5lQQl2MsNZE7le5E0LT4o9+Gs
Zk7XYgd6mIGRO4muU4LjjvIEWPk/2DvOGLV4qHP0H5lyuDl2ydKmeiJWCN1SalE1KWQtKCbK7JbcDM
Ky8kuZKIu3FuEqZ0rDKE8+5Zl76WXrVKbI1zLAONkLjbgoQkK1QkXX0MydxtfNGQK7gxqRepFkpSn0Zfi
F4nd4AecWM7vF5IY4MeRMXzieDzO8xZXhvlLHmuMF8PBVikLWMuXsknPDeXrF24aZKIJ0y+lBTyxJop
GLc5WWJB+te7Wu1epFlytzK0yb17ZvLSn9H3xadokJfVlgKuRfrElPU0JLjqfhnE7xJfxAgp426zcoYC25r0IqK
m2kSfBPcxdGzpW6N1mXV1F11vFT5ItvdZ/wCpFtcdc5YsXibfJoWLvXvki0OJf9QYzr6dGxd49yhFocT/AOo
MWYxe+lOYJ1B/hQVRfvJItGawaK21Lo3fyaUiLoRdFWauIU5MA2l3MtNMqL5E0JYKuEUo4bBXt28lNqhJ
oZ1ixeDe5Qi2uEZ5DjOuhYvBPc4ItrhWeaUZ10bS4o9zFiy+NM88Ys3jh8xYa4q9yJoWnxR78NY/wwO9TED
iTXKcFxx3kCLH4B3nDFq8VDn6FscCnPGLNk5jKy+9p02URFKnlpGBuBgbty5TS3dimxFoSzVcFLzLjQV
Wq0QlRIsjiTPMTQ/8m180WvxhvmLGdfT4od4AOcWM7vF5IZ4MeRMXzieDzO8xZXhvlLHmuMF8PB6L2
WckS/3lpQTIlULWpXbhFUUwjB1Uf4hXN6Uh6cZIiaIGxGtaIqCl6m1erEmV0EOcrMkor21V0tdu7TQkuOp+
GcTMzOC+TbsvgkwQIS1vCuymxDchZ7cw3LKSOPE6iCpqmYaZcmvCTQD9BJMnhC2yS6ibvRoynER/EO
Lb3Wf+pFtcdc5YsXibfJoWLvXvkicftCY63adlsGK3SKq3xXWSO+iewd/LDM1LnhGJgEcbKlLyLoWLvXuU
InHrQmOt2nZa4K3CKq30XWiUGRLCy0m2qYW6o3yKlc+slE++LUmVu4N58G02aiK156aNmSaK5VlkniT
6q3lonl0pQxauEWrk6cpg6bAISFyxadnKRrS7Mgn1R+qXl7X0aNjcG9yhFs8IzyHo2LwT3OCLTG0ZpJZZhxt
W9IRXqIVcybcd9E9g7+WGZlgr7MwCONlSl4VzaFqzCip3JU0pWnbaX4xZibE2zzxizOOFzFhvir3ImhafFHv
w1jyQiYK08if8AfzRgpOYXrm6p4B0LjiJyL5F0R4k1ynBSs/OpLv9cm5dwZlkVB2E2os07OmeuRYaMTW4Q
0VSTZSLV4sHP0LY4FOeMWPwy8wtC1+Ovc9YsjiTPMTQ/wDKNfNFot2jNpLG+8BAmDIqog7SR30T2Dv
5fFDvADzixnd4vJDHBjyJi+cTweZ3mLKcN8pRMssdR5vMtPGDbmBf+kFCoi+VI/Ylz2ExH7EuewmI/Ylz2E
xH7EuewmIkpea6kHJWWffBt17AvpghVcpZcmSJrjB/DxLNXRutTn6y3mTts9KfxIsA0i0V0kCuxVaQ1LjdQ
WARvSpRMiU0JLjqfhnDkrJkwLjTeFXCkopSqJsLswHXzQ4J1boPNleAlpWm7u7EHYbqKQPVeYVETSKi
VJF3U5NGT4kPPOJ95ATCuTVwi11RAGif1L6YtrjrnLFi8Tb5NCxd698kGxZ8v1w62GEJLwjRK011jvYvt2/z
RZcrMBg35eVBtwa1uqiaFi717lCHGbPl+uHWgwhJfEaJWmusOSc41gZlql4LyLSqVTNtQyLbQtFLum07dC6
hlnrtrRRy6M/pjUJVUlhQvq3c/kvXvTEsiK04rIDPXlTtRU7yom3QqbcSzakaBPCUuqD9ZaVGvlTRsbg3uUItn
hGeQ9GxeCe5wQ8VnSqzKMKiH9II3a5s67Ud619u1+aLMlnwuPS8q224Na3SQUqmhbPF/mGLMaaG+4U22
qJuFVfuRYszjhcxYa4q9yJoWnxR78NYTchX5SaZnyFLytCCgap/Dnqu1Db7DhsvMleAxWigsSM2YiJzUuDpI
mZFIUXQHibXKcddSEkr7F9W72EAcqbq7cNBaMt1sT4qQJfEqom4sWrxYOfoWxwKc8Ysfhl5haFr8de56xZ
HEmeYmh/5Nr5odcs6U64BgkE1wgjRV3VjvYvt2/zeKLTmZSX67mpeQwjLNFXCkinQcmWP2Jc9hMR+xLn
sJiP2Jc9hMR+xLnsJiP2Jc9hMRNS9r9TxWTLhKm4LqtujeLIl3TZMyr6IZ4MeRMXzieDzO8xZXhvkLHmuM
H8PEtluqVJu+YCN3twolcu0tPWWJDVLsoqzJKKZrqZK7VaJ5dGS46n4ZxO8SX8QImVURVQeaUVVM2nS
JPgnuYujOIpKSA20iZe10iQ6ZjQZibM21r2yUEeVFi2uOucsWLxNvk0LF3r3yRaHEv8AqDiWLvXuUItDif8
A1BiRtBB+jmWsCVAzGK667Kov9MT9nkQoLzaPgillvCtFom4uXc0HHnK4NkVcKmeiJWH5lwyM5kycIlzr
WDs93rBZM2sCraSqIl2JScEjBZV0XKj21EXL91YQh7UkqmhY3BvcoRbPCM8h6NjcE9zgi2eFZ5p4k3cp9O
42yeT6qll5Isbh/lKLL42X4cNcVe5E0LT4o9+Gsf4YDcSLXARQBGceRBRKImnWLH4kzzE0B4m1ynBccd5
AiyOAd5yRavFg5+hbHApzxix+GXmFoWvxx7nrFkcSZ/DTQ/8AJtfNFrcYb5i+KXeADnFjO7xeSGODHkxfO
J4PM7zFleG+Qsea4wfw8SNzU4L5Nuu4JMEKEtaKuymxDRo0TEtLCotNqVVyrlJd3J6ItG0116SoZdwiyer9+j
JcdT8M4mJqcF8m3ZfBJghQlreFdnagZCRZeZlb6G4blEJ2mZKa2Xb1kgXRpclZdwzrtpdT710Bljl35ibcaR0BS
ghSqplLybETM6/dws04rrl1KJVYs+VcvI7g8IaL9Uj0ypk3YtrjjnLFi8Tb5NCxd698kTUzOi+Tb0vgkwQoS1vIu
ymxGpWp7AfzRMrJDMj1qooeGBB7atKZV2NCxd69yhFocT/6gw+7kv2eSTKVKmTMX3LFnTI3sjyNmKLS
8JaVU++KbEWm8jqsuE1gmyT7RZKcsWdIkoiExMCC1SqUz0+6K/oWTp/i6YnpK8jnWr5tVRKItFpFlzKuq8
Zy4i4a51NMhfemhY3BvcoRbPCM8h6NjcE9zgi0BnQmiWaMCDAghZkXbTZjUrU9gP5oKckxfFoXFa+lFBK
qIi7K7MTM/MI4rMqN87iVKlaQ3LMMlLyDBXtMundXWVdjch+0EyMSbStr/ER63oSsWXxsvw1hrir3Imhaf
FHvw1jyQSSUtOnNXboYQBEUWmfOvoj67z7xbpGS8qqsWfKu3cLLSzbR0zVQUTQHibXKcFxx3kCLI4B3
nDFq8WDn6FqSsuN551nSj9qioVPuiWnpfI9LGjg7e15UyeWCJmUnVnLlRbMURu9sXq5vJD8w7RXplwnDo
lNMS1iQlnLuElpZtoruaqCiaH/k2vmieanQmyKZdExwIIWYabKRqVqewH80deygvCzhCb+lG6VU8u34nd4A
OcWM7vF5IY4MeamL5xPB5neYsrw3yFjzXGD+HiSXlZMmBcamMKuFJRSl0k2F2Y/X56WYbRU1CrhEm
vnpT74l5KXSjMsFwa512129GWlpMmBcamMKuFJRSl0k2NuNVsz2xflj9bnJFhvZbvOKu1mSOtZMV0y3nH
S7d1dldBiakzkxbal0aXCuKK1vEuwuzDc7aTzU4+2iE20I/RtnsrXtqa2haE6y5Z6MzUwToXnSQqKuvpYs6Seu
K9KS4tHcWo1TY0LOWSOVHrVHL+GNR7a7myLsRq1l+2L8satZfti/LFopOlLF10rahgTUs17PkTZ0LPWS
KVHrRHEPDGo57ubIuxE1MTpyZA/L4IcE4pLW8i7CbETEsV27MNk3pkvIlU2IphrMVM2rF+WJQJtWymga
EXVb7VSplptQ1JyDrDf06OOo6V1DFEWmsuvAT885Ik2y2SCLZKaqS5NdEpoTM/IuSAszN1bpkoKJUouZF
2K+WOsbQcZcMHiJvBleEQWmTMmve9OhZ5SRyopKi4h4Y1HOo5si7EWgM6UsSzRNkGBNS7VCz1RNn
Rs85I5UUlQcEsMajnUdpdiNVsv2xfljVbL9sX5YOTnCYJ0pgnfoiUhoqDtJsRaEhLq2j001cC+tBrVI/XJ2Tl2k1
2qukvJSGpOTawTDWZNcl2V2ViTYkilxOXfVwsKSilLtNZFgJ6bckiZFlxv6JxSKq/4dCclwpffYcbGuaqiqQn0
1l+3L8sarZfty/LAzk2+loTLWppcutNrs0110UnZM5IWklwa+lcUSqiltLswUlOEwTqzBu/REpJRUHaTYiQckjl
BGWbMCwxqOdUXYWJ16dOUIZhkWxwRqS1Qq7CaJTdjuS8srq1cl3NK3XXUVTNuUjB9YhdvXcJhwub7
PWnkgZ60jZmpxvUgDK2yv2sudeTR69lDkhawAN/SuKJVSu1txq1l+3L8satZfti/LHWU2rJPYc3PoivDRabSb
Hid3gB5xYzu8Xkhngx5qYvnE8Hmd5iyvDfIWPNcYP4f8jXeAHnFjO7xeSGeDHmpi+cTweZ3mLK8N8hY81
xg/h/yNd4AecWM7vF5IY4MeRMXzieDzO8xZXhvlLHmuMH8P+RrvADzixnd4vJDPBjzUxfOJ4PM7zFleG+
Usea4wfw8S7sG2rNpXmyUFo0OstPtRLTrKGjU02jgX0oVF2YbmZwXzbdcwSYIUJa0VdlNiHJaTbnAcabwq
4VtBSlUTZXZ0QScdJX3EvCy0N41TZ2vLCiVnzgy2WjqEKkuxpf7xWRmUJ1EqTJ6V0PJ8UyaPXU++jLdbo
66muwiQnW1mzkwFKqrhi0tdimWEZafKXmSyCzMJcI9zWXl2tGZnn0NWZQMIaAlSptRqNqexH80ahansR/
NDsvJhOCbLeFLCggpStNldnQdeKt1kFNaZ6IlY1G1Mv/gj+aNRtT2I/miWkWGrQR6aPBgptCg129NoywzoT
RrNIShgQQs1M9VTZjUbT9iP5o1G1PYj+aJacavo1Nti6F5KFRUrl0CMyEABLxES0QU2YIZRqanyFUoqJg2
y8q5fuhBm5ebkSIqVphQFNlVTL90NvMmLrTo3gMVqhJs6Dz51uMAThUz0RKxqNqexH80ABJaDIkuUzZS
6PoVV+6Fes+abmQHtrvbBupnTEKRmUmnXgFCLAgJINdZdNn6YSdksLgr6tqjg3SFU/wBJosPToTBBMGr
Y4IUJa0rrqkPsyQTYlLgjhYUEFKKtNZViYn5hHFZlRvEgJUs9PjEvIS7U+j0yV0FNoUHMq/a2tGYlXWbRV
yVcJorrQ0qK0+1EvNN3kbmWxdG9noqVSGHZ0ZghmTUBwIoS1RK66pHWUo3Oi6oE5V1tBGif4l0dRtT2I/
mjUbU9iP5oYlm2rSRyZcFobzQ0qq0+14pd4AecWM7vF5IZ4MeamL5wfB5neYsrw3yFjzXGC+HiUd2Jrhz5y
xYvFAizrNG6p3lmT2R+qPpqXoid4mvPDQmpx1URuVaJxa7SQ5MzBG9MzJ1LXVVXW+EFNEkoii1hVZw
v0qZK0zUr5YlZ5olEpY0PJrpr/dWBMa3TRCSuwuhOKrqOS8qasS90qggprpu54Cel1k2mHCURwziopU18iLk
h6VfFW5iWcUDRFzKm3EjOPJR4xUDX7Sit2vlpoW1xUvhDbQ0vOmgJXZVaQ1MTrkmYOu4JMC4pLWirr
omxFocT/wCoOhPcWd5iwwyNLzxCCVzVXJGrWX7YvyxZ88+7Z6syryOGgOkpU9XRsbg3uUImFkjlQ62IR
LDGo9tWmZF2IUdcVpFjcSa5qaErZDThg0beGmBpkcy6VK+Rcm5DrckLdGUq444V0B2E3Vhnr0Wibf7R1o
rwV+zuw9ZDjhlLuNE6yFKo2SdtuVT79C0eKu8xYTchXgGUmslcGy6qmvpRIanZQqOtLW6vaufwltQxMsre
amGxcBdlFSujazqoKUmFb0uwGkRfui05FXFqBi+DesiLkJfTTRsvjRcyLU4qHPi2OBTnjFj8MvMLRtfjr3PW
LI4kzzEizJBKK4F6YLTdrXSolNv4QnFHfl0VjVrL9sX5YkZlx6zVblpht0rrpVohIv2fFLvADzixnd4vJDPBjzU
xfOJ4PM7zFleG+Usea4wXw8SjuxNcOfOWLLmHiQGWJEXDLYREian3chTB1RPsD9VPIkTvEl54aFtcUOJ
XjDfPSNwvjD5i9ZlHSJUq8Wuu9hkFzgAivkSB3UiY4Y+csWLxJvkiZn5Z2RFl4QQUccJCyAifZ2olpCZVon
mSNVVtajlNV+OhbXFS+ESXGWuekSPHl5hRaHE/+oOhPcWd5ixZ/GGeeMFu4klLrTBMyt8cmuRLXmpFp
PqP0Tr7YCuyooteckO8IXLFjcSa5qaDPEm+ccTBXUvFOGirTKulCHFVEVRmWqLTKmWGeLPcmhaPFXe
Ysf4Yb3qckWoTCtqwU26oXO1peWlIsbiTPMTQmpkUFSl2TdRCzKoiqxXNXLDbSuKATrRtXf8AiFnFOXR
svjRcyLU4qHPi2OBTnjFj8MvMLRtfjr3PWLNfeK40zZ7RmWwiNoqxNT7tUw51EfsD9VPRCcUd+XETxU7
wA84sZ3eLyQzwY81MXzg+DzO8xZXhvlLHmuMF8PEo7sTXDnzljqes1tyj07LAbgp/wk6S9NFgp6n6uLyS9
dk1FS5E+9IneJL+IGhbXFDiU4w3z0gt3RHdSJjhj5yxYvE2+TEtripfCLHEhQhWaGqKlU14s/jn/TKLQ4n/AN
QdCe4s7zFiVfpewJg5TZoqLC/9zPZf/wDKT8sPywyBymAawt4nkOumRKZtvRl+JBzzh3jxc1uHeELlixuJNc1
NBniTfOOHuOuc0Ie4wzzoZ4u9yaFo8Vd5ix5IwDSS0gChgyVlFU13FXN5IZkJZQFx2qqZrkAUzrtxLyrNcFL
Ni0FVqtESmhOCiCvXJAwtdhV/tEyGCbdRuSdornatmQ3QX0rEjM4VWetpgFM0+qNdN91YqmZdCy+NFzI
m3ylSm+uWkboLly7Ra7CxOWelmOsLNhcvq+hXcqLmu7UWPwy8wtG1+Ovc9YsCy2+2n5No3V/gERyeVe
SOubv0OEwV7+KlaeiE4o78uJ3me96T8sdYjZ7kquCJ2+ryHmptbfil3gB5xYzu8Xkhngx5qYvnE8Hmd5iyvDf
KWPNcYL4eJR3YmuHc5yxLgtXCbbCWaFNhMiJFkySUwgTaE8X2nFbOsTvEl54aFtcUOJTh2+ekFurojuw/
wx85YsXibfJiWhdRFw91ha6yEVKxYvGh+MWdxz/plFocT/6g6E9xZ3mLEqyqqiPONtqqa1VRIX/vK0fVb6If
mZebmnyfawSo6g0TLXW3NGaAlFRlm22gprJdvcpLAGV2k1NG6FNjIOXyisO8IXLFjcSa5qaDPEm+ccPcdP
mhDvGGedDPF3uTQtHirvMWPJH/AHe5MSk1dvCrjiuAS0zLsJuRkV2Vm5RzOmlNo0iQm3EETmpcHSRM
yKo10LJlKDd+kfrrouQfjFqTp6QiUGAIiohJ2y/fSLTlhAGmwmDwYitUQFyj9ypFnzl5DN5gb6oN3TpkLJvkX
QsvjRcyJxiYfflxl2UcRWqZalTXietBqenXXJUL6CaBdXKibG3Fj8MvMLRtfjr3PWGKopuC01KsgOXIKIIin+
s6xYEklFcF8yeJPrOKGm6PJCcUd+XRWO+Vo+q30R18xOTb54MmrriDTLTY3PFLvADzixnd4vJDPBDzUx
fOJ4PM7zFleG+Usea4wXw8SjuxNcO5zljr0hRWLMG/l/4i5Bp96+SJLjifhnE7xJeeGhbXFDiU4w3z0ha/a+MP
Cln2eqNkSIt48tF3YaNciuAJelIHdh/hj5yxYvE2+SJiz2ZKTdbZEFQjU6rUUXWXbiXtB5ttpx5TRRbrdShKmv
uaAs3arNzIDWva3dN8Ikb6EuAQ3kprEI5Is/jn/TKLQ4n/ANQdCe4s7zFizuHZ5yQW7oqRkgCKVIlzCmzE/O
CNwJqYN1ErWiKtYsmXwZtGjImYnnEi0xfesO8IXLFi8Sa5qaDPEm+ccTLaEKuBOEpDroiiNORfRDvGGe
WGeLPcmhaPFHeYsf4Yb3qRacwyV5p6acMFpSqKSxY3EmeYmg+CDTrRptita3sl6v8AVTyRVGiLbuViiio7
VKQsspIpyDxBS7S6JaZN3Le0LL40XMi1OKhz4tjgU54xZHDLzC0bX469z1jrxxu9L2cN+q5sIva/FYsrjJ8yE4
o78vi53gB5xYzu8Xkhngx5ExfOJ4PM7zFlOG+UompRbGcNZV42b3Xgpeuko17XajvG778P5Y7xu+/D+WO8
bvvw/ljvG778P5YkZBLHcaWemAYQ+vBK5eKlaXYmuMF8PEo7sTXDuc5YkFa7acDrlxdki6EonkiS46n4Zx
O8SXnhoTckfazTRNrlpnhxh8Sbflyumi5FQkhJC+zeuq2Uzdq6Y5tyu3DEjLtGZvFdoP1R118iQDaKqo2KCirr0
0J5rBIyy64rzFO1uFlyf6zwsmybTrKJ9FhhvYDc2trNlg3njcmZqZPKuciVf9ZokZOYyPiimY/YUlUrvkrFpTkuo
o/LMKYKqVSsJMT72FMRujRLogm0mtExa0yJNDONo2wC/XCtb33JT/8AIs/jn/TKLQ4n/wBQdCe4s7zFhl0
O3aUTHdTLGryfuoxZslMPSqsTLyAaDLiK0ouvoO2Myy1gp2URSdvEjg1JUyeiAJQFwRVFUCzFtQlLNs1E
HNpnMn3wRfaWsfopxhhtqzJMLhiq3joqDl0JW2Gx0jQ9bvrezZdJk8pQ47IkCYZERwDG8JIi/wCssAk4TQstG
pttNhRBrt51yQ/axXhYlgVhvYcIs/oT4aFo8Vd5iwm5GAa62kAUMGSsoqmvlXN5IbkpJvCvu+gU+0uwkS8q1
VG5ZsWhqtciJTQnptAwaTMw47drW7UlWLLl7rrSjLiRgS5RItMX3qsWVO6SmnYX7arkJPJnifkCJESZaR4
Bu5SIc+XcXQsrjR8yLU4qHPi2OBTnjFj8MvMLRtfjr3PWJJA0xzYJMuFTOpJX7kokWVxk+ZCcUd+XE1eT
91GJCXdelFafmG2zpLCmRSRF8U2raJNq8kjIYdQvXb91TWlY7xu+/D+WO8bvvw/ljvG778P5Y7xu+/D+W
O8bvvo/liakW7OOUVqUN++swjlaKiUpRPtQzwY8mL5xPB5neYsrw3yFCkVnWeREtVVZZtVX7o722b7o30
R3ss33RvojvZZvurfRHeyzfdW+iBMLPkAMFqJDLAiovoia4wXw8S1g3CYm7xkpL+slnWGJSXRUYlgRsEV
arSAl58HDabcwg3HLi1oqfGHJiQbfB1xvBrfeU8lUX4aKOTkv9OiUR5srh01t2O+Vo+q30QoyMugEaUN0lvO
Obq6KMT8uLwj2i5ibXZRdaCIJ20GgVcgJcK7tVVICZaF2Ym26ojzxVpuJmRdvQfk5hCViZC4aItFpAupJuOq
P1XnlcD0aDcvPi6bbR4QbjihlpSHH5Bt8HHQwZX3lPJWug40faOioFuKlI1Cc96KNQnPeihiclmZpH5Yr4KU
wRIi7mhL8SDnnDs1PNzBvDMk0lx5QSl0V+MahOe9FEm/INvg49MYMr7ynkuqsWlxRPxE0FBwBMCyKJJ
VF8kYVlZizq5wYooL5CzRffdnZ0dYDJAT+nPCNtNg02OYQG6ieTQdZcytvArZZaZFSixqE570UahOe9FG
BkJVthPrEnbnurnXQdYcSrb4K2W4qUWKYCc96KETYjrWebI2kJDS6V0kXdhJySamAfQFCpPqaUXPoMtT
4OmDB3wuOKGWlIedkG3gN8Lh33VPJWsPyU0hFLzCXTQSurnrnhidlWZkZiXK8ClMKSZqZtF+ZdZm1d
mHCcNUmSTKq1WGJZpFRqXbFoKrXIiUSGWp8HTFglMLjihRaUjryRamBfuK3U31NKLo6hOe9FGoTnvR
QzMNMzaOsGLgVmSXKi1TxS+Dgi42csKEJJVCS8Ud7LN90b6I72Wb7q30R3ss33RvojvZZvurfRHeyzfdG+
iHTl5SUlzVskvNMiC08iQzwQ81MXzg+DzO8xZXhvkLHmuMF8P3AGanm3zeBtGkUHlBKVVfjBSsiLgMm
4rqobimtVRE+Gg0xPg4bbJ4QbjihlpSHX5Bt8HHgwZX3lPJWv7ku8APOLGd3i8kMcGPJi+cTweZ3mLK8N8
hY83xgvh2Z4pU8IDJ3FKlEVaVyfv8Au8APOLGd3i8kM8GPJi+cTweZ3mLK8N8hY81xgvh2VxgazMxSiiG
Yd1Ym+HTmJ+/7vADzixnd4vJDPBjyYvnE8Hmd5iyvDfKWPN8YL4djrMvIhqlRbTKZeSDaa/VpZVyIPblur
H6syuDHO4uQB8sTS7L6KnqJ4hckJBoZqdbyOGS/Rsrsba8kd0SnuowEvbTbdw1p100l25vh2NyKplRcVN2H
RR+UoJkifqo7Md0Snuox3RKe6jEpOzhCUw8p3lEbqZDVEyeTQs1LPcZDrkXFO+0h1pdpyx3RKe6jFJiXkZv
TVUrqtrTYyZI65lqg4C3XmSWpMr8d3QtGcllEX5Zm+CkN5K1TWiVZN+VuOvg2VJYcykiQu7DcrIusAyUs
LiobKGtVIuiHJqeNs3hmSbS4CAlEEenQcnJIgB8XmwqQX0oq7Ed0SnuoweGakJtSzXm1bu+rDjbbTstNsDfN
ssqUrSqLr63p0es5FGpm0V7euUJdNv8Ai2o7olPdRhGLaBs2nFoj7QoCt5s6Zru3FUVFRcypr6CQSdcSmRf/A
OqMd0SnuowMnOusGwrDh0BhAWqUpl0VTriUz/8A9UY7olPdRiRYcflVbfmG2zpLCmRSRF8ZO8APOLG
d3i8kM8GPJi+cTweZ3mLK8N8pY83xgvh2FXH3W2W0zka0SDas4FbRcmGPtvIkXARyZmHV11qvlhHbSU
Xl1mRXSpurrxdARBtoNKOZERImXH7iXHUEAAbotpdTIieIH3A7dtojTdRKxeVVcfmSrlXtiJemGwm+unpu
79I4Lygl7aTNkias9wr6y5aU/tiqVRfRFnOPFfMUJqu0JKifcmKO6kTK7BnyrDZKxN1IEVf1otiLSlGEVGZaZ
NsEVarRFiz9138QtCxt49yhE2xPg4bbMvhBuOKGW8ia0fpKz3XMAJoDjLi3rtclUXdz1iUZFTwM+qsGCFR
FyZFXc0LZ4svKkSHGmuekGZEgCNVIlzCmzEzOZcDXBsIv1W0zdPlh7jp80NB7jDPOizpKZQiYmXbhoJX
VpRdeHpizDelnpZtXLrrmEBxEyrtpkiRnRcwaMuiRFSuk+tk3KxVMy5odmDRVBgCcKmdURKw9MOkTjj5
K4RLnJVywCWgT706Y1Jxp1RAFXYTXpt54nLPv4RJY9KWuoqlU8tFiWRy9ekzKWqq9sg0VPuVE8mgm7
B7qx17JNPg/hWgqT6mlFz5IDir3w0Egt1Ys+ZeYmldmJZt06TJIiqooqw0+0xNI4waOBWZJcqLVPEn6KNpLr
jSEBpnrRVWvo7M7wA84sZ3eLyQzwY8mL5xPB5neYsrw3yljzXGC+HYDZlU66mBqNczYru6/kgTmXSeL
MCUyDuJCOT1ZRj7P+1Xya3lhGpVpGxTyqW6uvFX3KuazQZTXyQbaKsvKn/sh198uvE5xj5U8QTfAOc1Y
keGa5yQW7E9vGvwxiR37v4hYo7sTW/PlWGeCHki2uOuc6LP3XfxS0LG3j3KEWhxNPxBi1r5oGEYwY1Xtl
VUokWNxr4LoWzxZeVIkONNc9I61aJBetI1b7ahI2mUl5E8ug9x0+aGg9xhnnRY3GPlKLQ4q7zFj/DDe9Tki0
eKO8xY/wwG9Tki1N1v8MIc445zQ0E3Yc3VheMMfGA4q98NBILdWLI4kzzE8S9csFcdabbVF8kCzMXZW
aXWVdIe4vZXeAHnFjO7xeSGeDHkxfOJ4PM7zFleG+Qseb4wXwxiRw8JMImRke2Xd2PLFwlRmX/4Ya+6u
vFQHAsa7pppfJsrCEI4aY/4ppl8mxBPTDgtNBnVYJqzkwTapRXSTTrubHLCtsNuTDxZV113VXphHJ9UmH
VHUv9mC0++JhoZpmaPCphFa7UCu5q6/iCb4BzmrEjwzXOSC3Vie3jX4YxI7938QsUd2JrfnyrDPBDyRbXH
HOdFn7rv4haFjbx7lCHpiWZYfJ9vBKjtaIla60BKvNy8tLoV8gZr9KutWuxH6Uca/VJFFuGSZCdzZNtM+hbP
Fl5UiQ401z0iZeBVWVYVWZdP4UXP5Vy+jYiQlj7odkgfey5jIiyeRKJ5If46fNDQe4yzzolp9oAcclTviJ9quSH
JPBSko28l1xWr14k2Mq5IlWmwq0y4Lr5Xai2CLXLu5vLoWjxR3mLH+GA3qckWnut/hhDnHHOaGgbzq3W
2RVw12ETKsGustVheMMfGA4q98NBILdWG2GrYm22mRQABDSgomtCS85aUxNM9buFcMkVKpTxI0em
GVmGrmFFL2CURXP5aRdfCrZLpHR7U+iBZncJMSqJkXO4HTCPS7oPNL9YV7G7wA84sZ3eLyQzwY8m
L5xPB5neYsrw3yFjzXGC+GITjhi22CVUiWiJBsWf8ARNV1f657mxCA2Lr77mWiaYlgXrRHDPL/ALFe0b/
NG5CNSuCmple202RrdjCzTxul/Eubc2ISYm0cZlM6JmJ7ojBSzIMjtJlXdh03nAvqC4Nu9pnF2Im9p9OYniCb
4BzmrEjwzXOSC3Ynt41+GMSO/d/ELFHdia358qwzwQ8kW1xxznRZ+67+IWhY28e5Qial5h59gWGMKitUq
q3kTXgXHZiemgH/AGZqIivoSG5eXaBlhpLoACUEU0LZ4svKmhLI6BGzKoswVEyVHta+WGeJBzjh7jp80
NB7jDPOiQkHTNtuaduEQdsmRYAnJu0HgTOCqI3vKiVjreQlwYbzlTOa7KrrroWjxR3mLH+GA3qckWnut/h
hDnHHOaGhar9y/dliGladtpfjFmgo30WaaRUpWunSHONNcqwHFXvhoJBbqxZRFJyZEUm0qqrAqq6RNqL7
UtLNHmvA0Ir93iU2nQFxpxKEJZUKFmrPBxxjKTjf/C3NdUjCyrqguZUXKJbqR9RmaSt5m9Vd1NrsTvADzi
xnd4XJDPBjyYvnE8Hmd5iyvDfIWPNcYL4aIEhE40w0hCypUCpCqRfmHL1O1Acgj5IRyYvScvnqSac9xPisI
Es0IrTTHTTHurGEmnKKvagiVMoNpr9WlVXIg9uSba9EUlmatotCcXIARfNEm5j7ZjkHcSCddNAbDKpEua
Fas0Vr/wAZxOQemFX6aamXMq/WIqRN8Y+RPEE3wDnNWJVw1oDZgZLtIqLCOAt4XdMK7KLFoE0V8
QuNqv8AEIIi/fEjv3fxCxR3UiZ358qwzwQ8kW1xxznRZ+67+IWhY28e5Qi0OKf9QcS2eLLypoJNujSatKjq/w
ALf1U+Pl2oZ4kHOOHuOnzQ0HuMM86LG4x8q4k82AqZnLOCIpnJVBckU16Uhl1oxdbcBFAhWqElItQ2jB
wb4jUVqlUAUX74PjjnIGg3JAVHLRcoVCy4Mcq+StIlXRqgySE+a0yZqIm1WsHxlnlWA4q98NBILdWLIyL
3EzrfwJHal6PE5vS9JabWq1TtXF/i/tFx4XGHUXSEi0vbYrCM2p5JgU5UTlhCAhMSyoqLVF7A7wA84sZ3eL
yQzwY8mL5xPB5neYsrw3yFGrsIqf8AijHdEv7UY7ol/ajHdEt7UemO6Jb2o9MUR9hVXWR0YmuMF8NFJV
pQFx1oKKWbtVWAcVOuJocuFJM24mtCuPug02mcjWkGzZqXRXJ1wWfyJreWNKL01MHsaYljC2kQvL/w
R7VN1dfcgW2gEAHMIpREhW5W7OTGbIukDdX4JF+ZcUqdqCZBHyQjsyqybC7I/SFuJGCl2RGqUI/rnurG
BlW8GGvlqpba+IFEkQhJKKi66Q42oF1k4SlLO6yjsbSpsQUmxaE41KlnaFxUT+3kgJWTaV591fIm2S6yRKy
DPaS4UVftlrl5VxR3YmcqduevtrDPBDzYtrKndjmvtxZ+67+IWhY1VRNI9yhFo5UX9T/6g4ls8WXlSJRs7hg5
MNiQqvbIpJVIomZMkMVVE/Ug5xw9TL+unzQ0HuMM86LGyp3Rs/wrimaJWzpk1Vh3WH+BdtPvhZSVtC
bl5Za/RgVEy54bkpJvCPn6ATZXYSJSQAr6SwXVL7S51X0qsT7rZKDjcs6QkmcVQFpAvT009NOCN1CcKt
Eg3JCdclDdG6StlS8kdbztpzE0xVCuOGlKpCTElMOSz1FG+2uWi54s6ZmnjffdE75nnLTkkJC6Yc668IIz0yIjk
REmCRE++O+E37yXTCbniM5Z1lHZW4BaXIYV5YvSz4kuuC5DHyaJMzLYutls503F1oN+UrMyqVJU+u0n
xj6Er7OVSZPtFXpj6ErjyZ2T7f8AumO8qqgokuNVXW0xR3RL+1GO6Jb2o9Md0S3tR6Y7ol/ajHdEv7UYdQ
HWjW4WQTRdaGODHkxfOJ4PMbzFk+HTmlFraUe7X9b/AMQo7QPVjtA9WO0D1Y7QPViwdKPfBjW/jSJ
rjBfDRaVw3ynSaS4KIiNt6RcqruVgmZZEm5imdF+jBdtfhCHNOq6SdqmsO4kA9N1lpckqif7QtjchGZZpGw+
8t1deKvuVc1mgymsXArKS/wBgCylurH6uCI0ORXDWgJ0+SAcVOuJsf9qSZt6mt4kJp5sHWjzgaVRY7zSHq
L0xgZKWZlWs91saVx+4pPL/AOAHRoKRykoRFlVVZFVX7oQGwBsEzCA3UTQTDMMvXc2EbQqemFJm
XYZVciqDaDX0YigYiYFnEkqixVJOTRUyoqMB0aF52Xl3SzVNoSX74utNttDnoAIKfdoXHW23Q+yYoSQh
hKSoGOYhZFFT7sW66224Ge6YoSffHeaQ9SEbk5ViWBMlGwpr10LS4o9zFizUJKosyzVFTPp0hf1KS93Doj
uKS93Doi0wbAWwEgoIjRE+jGLL3p/iFodxSXu4dEdxSXu4dEdxSXu4dHiS8N1ucbTSObP8K7UYKYbJl9vL
ubaLCBMfrjKfaWhp5Y/V3qO67R6U/wDW5ok9L3ZabyrVO0cX+KFadQ2Xm1yEi0rtosIzanvCJyp8YQgITEs
yotUXF6pf5Ofzx2gerHaB6sdoHqx2gerHaB6sWhQRT/ux3Mn8YQzwY8mL5wfB5jeYsnw6c0otXjr/AOIWLY
X8wY56RN8YL4aLlNdkE+6BVsMHLquV4u18mzCEI4aY/wCKaabybEE/MOC00GdV/wBZYVqzkwLf/FJN
Ou5sQQstuTL5reLXXdVYB20CV9zIuCTtB3dmEEUQRTMiJRE0U65mAElzCmmL0JD7rTRtAy5cS8uUslfJ
+4htuChtuCoEK5iRc6QDjdkSQONkhCSB2qponMzVmSkw+72zhjlLWgJaVZBiXa7VsMw6/ilAmRW8FbhjkI
P9bEdavXBvam6uQHNjLreXNCA824y4mUelFhEcPrxn7LmdNxYQRcwL6/7JzIvk2dDAzTQujrbIrspBPS96al
dlE04J/F0x9AV9lcqsl2i7cKrRXHhRVJku3ya+2kYeVO+OZUVKKK7Gj1S/yg/nxrQ/ljvPCGeDHkxfOJ4PM7z
Fk+HTmlFq8df/ABCxbC/mDHPSJvjBfDRbB1jDsIyKuIqVFNIufy0jIggAprZEFIwcggTbmuf+zHpjCTBm84
WZEzJuJAuzxlKtr/s0T6X+0YOWZBkNpM+gpEqIKZ1WLkvenna0o32vp6Icav8AWjdaKDeQtyueMHLtqVS
05r2obZLCsCaukZXzPNeXc1v3zOXmAvtOZ0+MJLTzKWpYrq6VVHLLrX/W7CTNkziK04l4Bcyov+LpjBz
TJslrVzLuLGDvpNNJmF6q3fLngQIutXy+o4uRdwtAnpS7LTK5VSmkc8mtuxdcFyWmGlqi9CxN8P8AImj1S/
yg/nxrQ/ljnPCGeDHmpi+cTweY3mLJ8OnNKLW46/8AiFi2F/MGOekTfGC+GiiKRlKttIRMhRMIqiufy0hUM
8DL/wDCBdKu7sxhBRGZeuqn8E14EmwvzFKK8XbLs02NCs1MNs66Iq6ZfJCtWLIPPFmV5wdKGt/qsHO9
UVpfq4Z2ml0u9/skHK2ayMtJZq0+le2yLP5IF4lwMkhUU9c97CS8s3g20y7arsr++qiYiYlnQkqiwU1ZqE/ZeU
3pWup7NIJW7kyyuQwMe1XbSFcs93Al/wAJzKHkXWjBzbBsltpkLcXMsIIOYZn/AITuVP7QgO3pNxf+J2np
6aQQTDYPBRSH+FaZ0WJuufDpzE0eqX+UH8+Lmi0P5Y5zwhngx5ExfOJ4PM7zFleG+UocedsOznHXSUzI
m8pKuVVj9n7M9n/eP2fsz2f94/Z+zPZ/3j9n7M9n/eGphiw7OZfYNHGzFvKBJmVIm+MF8NHraXFDdcaCiV
prLAOzJddvjlRKUbHya/ljYRE9EUw3XDlaXWdNT4R+qMDZsqa6qS6an+thIwk64dou5tP2tNzXi7QL6J9HL
hkVehNuL7qrdrRtocw7HlgZq0hIaLUZddffdEUFEEU1kyIniiYmJR9yXfF1pEMFoqVLLHfqf9eBcS15p24uY1
QhXdSP0faAAE7dq24CUF6meqay/do2owxa060yzNOAACWQUrmin6bnq8IkXnplbRbXO3MZfQutEvPS+pT
IXkRc47KLtpm0LLSQnZiUR4HVPBrS9RRpyx35n/XjvzaHrw89PTL008k0QIbi1Wl0Mn36FlpITsxKI8Dqngy
peoo0iWlrQtCZmpebq1dcVFQS+qu1oT06ueXZUh19NmT74X/vmfrT7cAq57qaDbEjaE1KsrKgdxsqJW8WW
O/NoevHfm0PXiQmZp5x+YcQ7xnnL6Qk0AYkrQmpVpZUDuNlRK1LL90WmU/OPzZMutoCuLW7USiz3J
CbelTdmCElbWl5LkBLztozUywsu4VwyqlUpoT7rZKDjcs6YkmcVQFosd+p/N9uE3Is0JCeflMI0ZOI0VK6Z
KVi0in5t+bJp1tAVxa3Uur4rO0bD+ify4VjOLqbSfCETIzNomnYXtk202oJp5sHWyziSVSFckS60c+wuVteiKT
TJAmsaZQLyxdZdVWVztHlD+0TKESldfold6mjNy0w2LzD8qjbjZZjFSKqR+z9mez/ALx+z9mez/vH7P2Z7P
8AvH7P2Z7P+8fs/Zns/wC8Pv2dZknJPGyTam0NFUdj7khngx5ExfOD4PM7zFleG+Qsea4wXw0WnZg0abFh
NOq0QdIueMBZUm/Ov61RVB9GfZ2Irac51rLHlVgM/ozZtnyxVqXEjpS+5p10HJaUo9N/azg30rFNNMTUyX
+txEgH37r06n1k7Rvc6fFU1wzPPixwMRMSmRRUJKoueHnEYalZuXaU23mgRO1RVuqiZ0iz3WiUHEmG1
Ekzppkhd3QtnjjnOiTGZk5Z9HcKh320VS+kLXzwHWbJsyk21hRT6glXTCP3emLRlS1OWeExWuXTplT+n7
10LH3j3KETzc9KszbbcteEXEqiLfSO80h6kKzIyzUqypX1BtKJXZ0LH4N7lCAdbojjRIY1y5UypEtPMLebmQ
QttF10XbrEnZw55pzDHkTtQzbmVYLchvepyaDXE2+ccWms/JS82rLjaBhBrdqhR3lkPUgJaVZCXYb7VsEy
DlroN8Tb5xxa/DNc0oszjRcyG+LPciaFpcUe5ix5IwjhCDbYXiJcwpTPEzOrVGyW6yK/VbTtenyrFrcO3zV8W
DOyjvWloNZUc1j2K9MHIWg2kraDa0u5kc3NvQUDFDEs6KlUWDdki61cRK3M7a9ETfDpzE0XeAHnFjO7
xeSGeDHmpi+cHweZ3mLK8N8hY83xgvhotS76KTTjQ1RFpmAlhQlmGmBXLQEpXQNxwxBttLxEuZEhyV
kKhLklCezGezTYT74EWgUGEWhuqmlD++1GClxqv1nC7c/Fc1wzPPiyn33AZZamUIzNaCKRNNyU+xNTk
w0rbSM/SIirky6yZ4s9hgL7hTDdE3CRfhCrsroWzxxznRZ+67+IUWbLJXCMMkZbGnVKc3ki2FotL7PIehY+
8e5Qi0FMwBOtE7YqfXSO6Jf2oxVFRUXXTQsfg3uUNCZs4yqcm5hG0UstwthNhC50Tz4nfZbLAtLevDdHJ
VNpVqvlgtyG96nJoNcTb5xxa99xsKutdsSJ9Uo7ol/ajot8Tb5xxa19xsKutdsSJ9Uosy442dJou1JF+pDfFnuRNC
0+KPcxY8kJKtFdmrSTBpTOIU0y/Dy6FrcO3zV8W1VEamhT6N9O2D+0N2dbaEB5mpitRIdtfj6dBUXMuSJh
ptxXG3ncINUyglKU29F3gB5xYzu8Xkhngx5ExfOJ4PM7zFleG+Qseb4wXw0SnMEPXJDdwmuibCaBPzB0R
Mw/WNdhIoSqzLZKMotU3V2VhuZm6tSle1zG70JAtMNi02GYRSiJ4smuGZ58Aww2bzzq3QAEqRLArOyU
1Ko52qutqKFDTb8uGFmUJpqYUiq2q/Vpmy5q7ejbPHHOdASMpMNty7d679CKklVquXyx/t52emir9tx1YYl
nMky6uHfSuY11vIiInk0LG3j3KEUFsnKbA3o7ld9ivRFjiqXVSTayUpTS6Fj8G9yhFvtilXWZJJhvNnBxF19qs
HMy6kuGZJokQqZ0yLuouWLOly0w4XDOrk7UdMueHt0ob3icmg1xNvnHGlaNymwF6kL+qu5v+CvRAb1O
TQb4m3zjjStG5TYC9SKkybddkFGG+LPciaFpcUe5ix5IemUVetm0wTG8TX8ueLAliROuHGHHX1/jUhyeT
NFrcO3zV8XKxMDkziSdsC7KQkrPE5M2UeRl6lVaT/Wt6IB9kxNpxLwkmZcR3gB5xYzu8Xkhngx5ExfOJ4
PM7zFleG+Useb4wXw0W5NXh66dzN6+auXYhWRTDTijVA+qG+hDcUpiYdoAoifciQ3NT9DmBWotZwD
Yrsr4umeGZ58WNxofjE+w8N5o5c6puDVIkdt9rnJBbuhbPHHOdElMTdmykw+4rl5wwqS0cJIIpGQlZUj7ZW
woq6Nj7x7lCLQpVP1RPxEjti9OjY/BvcoRaKKiKnWiZF1/pEifkstGHVuVVFVRXKObaVInbTJPrDLN5t8W
2n1fTD26UN7xOTQa4m3zji2KKqfStc0o7YvTot8Tb5xxbFFVPpmtf+Eosyqqv60XMhvizvImhaXFHuYsJDSu
DWVkvp3dv7I+VYsjgXecMWtw7fNXxebToi404lCEsyw+7LUm7KdXTAS6Zrb+FfTD4m4Zo09dG8tbqXU0
XeAHnFjO7wuSGeDHkTF84ng8zvMWV4b5Sx5rjBfDRJ1g1BwWBRCTWqKpCNNIpmS6YyzDtqsIqIj01lq8
qZdxNhPF8zwzPPiyn33AZZamEIzNaCKQ61Z82zOTc2CtDgiQ0arnIuiJBpoCMymG0EUzrpkhd3QtnjjnOiz98
7+IWJY+8e5QiecnZpiUA5a6JOndQlvpkjvzZvt0hxZGclptGqX8Ed67XQsfg3uUItHiifiJDM5JOyzRYLBuo6qp
Wi5FSiba+hIkpBVEnGkq4SZlNVqsPbpQ3vE5NBribfOOLUSenZWUV1xtQwp3b1EKO/Vm+3SAmJZ5uYY
c7VxtaiWtoN8Tb5xxa/DNc0oszjRcyG+LO8iaFp8Ue5iwm5DBL3RPoky6u6mlTyJyrFkcA7zhi1+Ga5q+MDDI
t4VTLEyzM3Kk6iiolVCS6mXRd4AecWM7vC5IZ4MeRMXzieDzO8xZXhvlLHm+MF8NFuUI1bF1oKkmfI
KrAS8uN0B9JLsrt+MJhiUYdmXidaVAbG8S0LLHea0vYrCiNlTLailfpqNIvlKEn518H5xBo2DfaNVzrXXWn
o0bVeZsqfdZdmnCAxaVUJK54kmJpl2XfBXLzbiUIfpCxLLWRkpmbwQO38EF67VRjvNaXsFjvNaXsVi1En
pOYlFdNq5hQu3qIWhZayMlMzaNA6h4IL12qjE85OyE1KA5LIIq63dRVvpoJuw7SxrSyqX+xWA2hTQbek7
Pm5ppJUBvtN3krePJHea0vYLHea0/YrFnsTTLku+2h3gcShJ9IWgD0nZ83NNJKgN9ptSStSyRaYz0pMSiuOt
qCOhdvaUos8JKVfmzbmCIkaC9dS5APzdnTksz1u6N9xtRSq00J9tsVM3JZ0RFM5KoLkjvNaWb/gLCbkWY
UjIzM2jbTiHggvXdMkWmM9KTEoTjragjoXbyXV8aO8APOLGd3i8kM8GPNTF84ng8zvMWV4b5Sx5vjBf
DRKYwTeHJEFXKaaif8ineAHnFjO7xeSGeDHkTF84ng8zvMWV4b5Cx5vjBfD/ka7wA84sZ3eLyQzwY8mL
5xPB5neYsrwvyFjzfGC+H/I13gB5xYzu8Xkhngx5MXzieDzO8xZXhvlKO1L0R2h+iO0P0R2h+iO0P0R2peiJv
jBfD/ka7wA84o7Q/RHaH6I7Q/RHaH6I7Q/RDtRJNIudNqGeDHkTF84ng8zvMWU4b5SiZmR6qJplJh43UBG
z0l4lWmqR+1s57Nz/Nj9rpz2bn+bH7XTnsnP8ANj9rpz2Tn+bElOn1UTcwMo+DytK2dHLq1pqkTfGC+H/I21
JEHlljnJDAo6mdqqnpo/a6c9k5/mx+1057Jz/Nj9rpz2Tn+bH7XTnsnP8ANj9rZz2bn+bE1OPW4/aYuSps4MwJ
ETMt7Ka7H3wzwY8mL5xPB5neYsrw3yFjzfGC+H/I13gB5xYzu8Xkhngx5MXzieDzO8xZXhvkLHm+MF8P
+RrvADzixnd4vJDPBjyYvnE8Hmd5iyvDfIWPN8YL4f8AI13gB5xYzu8Xkhngx5MXzieDzO8xZXhvkLHm+
MF8P+RrvADzixnd4vJDPBjyYvnE8Hmd5iyvDfKWPNcYL4f8jXeAHnFjO7xeSGeDHkxfOJ4PM7zFleG+Qs
ea4wXw/wCRrvADzixnd4vJDPBjyYvnE8Hmd5iy3DfIWPN8YL4f8jXeAHnFjO7xeSGeDHkxfOJ4PM7zFluG
+Qsea4wXw/5Gu8APOLGd3i8kM8GPJi+cTweZ3mLK8N8hY81xgvh/yNd4AecWM7vF5IZ4MeTF84ng8zvM
WV4b5Cx5vjBfD/ka7wA84sZzeFyQzwY8mL5xPB5neYsrw3yFjzXGC+HhbYqHXM4/lbZrTJ9pV2Iwv6Nks
HSt/Au3d2t7NBt4PraeZSps1rVPtIv+qeBtArazU29phZQrtB+0qwgSljMPqdVC6y6tU3a0iUdnGet5pxpCebpS4
WunZJibkGG5h9ii3DRV0tcuRIERlG/0tey5PoKV316tPviXetJgJWcdS8bQ/Uy5Pup+5rvADzixnd4vJDPBjyJi+
cTweZ3mLK8N8hY81xgvh4QRmQiApVVVciJEzIygCsixLqYvL27pIQpVP4csWfY0kjb5uzItTTi9q1X6qfxck
MyRHQZhZduudBRUTWjA4MUlqXMFTSXdimxByeo3SmGjAVyURFVE5PRExZBvgsgDrooGCGqIIKqZc
8WetnvAzh8Lfq2J1pdpn3YC0HkR142wQG60wjhD/wDq+SCtBmXPrHKdQk0VtETPlXLSCvgjM7LqmGAe1
VFzEP8ArJFoSc4+Dkuw24QIjQjSjiJrbUWetnvAzh8Lfq2J1pdpn3Ys6bk3RbffcATVW0KqK2qrn24s2amCQ3
5iXEzWlKroPmOQgaIk3URYfYn5gHWwlcIiI0Iaa8Ka27Fnykm+DbD7YEYq0JVVXFTOu1AmAA9NTBqDI
EuTJnJdpMnpSBtF6XPrHIdTk0RtUXNlTLSCn9Q63qkwCrqaolV8kK1YEsQspW4KMI64abJVyJrwllWuII+4
qi27dwa3/sEn3ZIcKZDruXlha+hI7oqNyt3aSqwy/NSTISM0P6u0cvg2ruTtFTLm2YmbZs8sGXWqut1RCwZa6
LrZImJifdF10JlW0VAQNLdFdbdiZcDITbRkO6grE8toPC9gFauXWxCl69XNuRaEtOvi4yw0RAiNCNFwiJrb
UWfJSkwDcs+DSmKtCVauKi5V2os5LPeFlJjC37zYnWijTPuxLzxkizTkhh1K6nb3K5onltB4XsCTSBRsQpev
VzbkJJTcy2ctR7SoyI9rmypoM2OL4JZ5vNioYIa0Vuq5c+eLO/Rz4s4cHFOrYnVUu0z7sJNIxL9fTCIMv9APb
0reXaSLRW0HheWXJtAo2IZ0Kubc0LQs6zTw2BmHBbaCWAiuiu5DbVuyqYNxRIkdYwRiGuo3f75ol2rLkc
IM4iIM1dwlC+zd1lzZ4aftWVVJcyuXXpYW0NdpUy1hq27OXrd1420oQ37mmoSZUy5Uzwr0kDk00hXb7cm
2qV2M0WpPWkJS9py6krWEYEaDpKaXNrlDk1LIb8s0q33Ak21EaJVdbYi1Zi1HxcGSuqii0g3Rukq5s+aHU6
n5Qkl2cyCwjpqmspVzeSJKTtEut1fdbq25KgJKBHTY3YcmpJxG3xfbBFUELIq7cLaCIayKJXD9Zt3KVpnps
wc1POC68kybdUBByIg7G7CRPsz74OtsM3go0IUW/TWiQGz3wZR9pwjq0J1VFSmeGnpGUwxPLdJ5UqLFc
2TZVfJAT03LmsnkWrsmggVc2VMqQM2raMvAStOgi5Lya6bS7cVVURNlYOW6npXSNKtFFrCuOin1lrmT
NDdlW2y22ZFgcJdwZg5rXkzbWTaiRdkHRZN58gOraHVLtdeAnX0NqUdu3Xik27hVza2vH6TecEpzrR52/c
REvDfpk8kT52g6LpMOAIUbEKIoqutEhZ0u+ASb/W98FaFVW8dFy54WzZ2YArP67uXRZFPoz7XTLsVSq7
Swx1m4jc3MvUFbokiCiZci+SJeatUhKYmVVwaAgUBe1yff5UiQckHhaJ94gOraHVLtdeJe2rScE3ibLWu4U7
xIIpTZpHWs9MNuMYAzojIjlSlMqJD8rI2ScqUqWnEGcMVN8uRd1Ias23GLyvui0qK0jTjKlkTNkVMug20y
2D89MaYBPtAHZXohq0n2r9nr9dyUQWjrtpRYkLUasxGnJtfpReqqSya1c2eAnZpowlKit5yTEQKuZNnLCv4
PAzDC3Hw+qhU1tqGZS1H2nGJv6MFRoQuHrZtnN6IN5pR68fXBMIqVy66+RPhE+7Pui6bDoiFGxCiXa60
T4Wg+DosNAQUaEMqquxoLY+HD9H4ZQweCGtMFez588YKcdF6zFcwgJgARXGa622mbyRKS9hTAERC
hulg0PtqXQoqZ+mkSyWkbbk8gfTqCUG94S7wA84sZ3eLyQzwY8iYvnE8Hmd5iyvDfKUTLkv1WIzLuOmT
TfXDqXBUlona7EftinvL35I/bFPeXvyR+2Se8vfkj9sk95e/JEk/OdVaTMoy+BvtdcOrhQRco9rsRNcYL4eED1l
eKVbVSm2x7YxyUXbRMtf7RPS9gBg7e7eaVcrrzOy0voyfGkXJxtev3dLKOFlEV10prEuz5MmuxNOVVuX
OWMkTPmSKV8sFMncvPuzK6XN2pJEzaUtLk6TjivtLgSMDEkoqLyRL/AKQlG5XrdDuXWzC9Wle23I6ng
RTwRBUk+qpXAp8fviSSR60Wz1YRGUPA1ueXLD0zPy7TLbrFwbjgrlviuZNbJFo/oLBddfSX79ylzCfxbdIlP
+0Cs5nMBg7m1e7XyRZPDNfglDMzJzU2NnoxhGhbmkqgbQw/Jzyic1LjhAcQaYQM2XWqmTdrE1wJ81Yc/
QOC666309+5S5UftbdIs79PYLrr6O5cuUuYT+HbrEqF7S9aa65E+kPLBSziSDss61g1FcAqGFI6q0tFkGlmJU
blHEOtL2xuxaRCv6yUwKOJX6l3S5N2/AFKDWYw0uoIg1VVujX7qwATV3rUnpdHKrkpcH+0TVUyo81rZt
PFsI6i4MEeRjJSo5K/1XodOxJl5qVR5UNBmkaS/RNZdqkWhYtrkTrgSjwjeBL7ZgC1vLr5ItVdhWF+44mzak
1cNy+OmZMm3gUshJTbSLOmZ6XCWdAmm0EQIMmErXTbsWRuP8oQz1usr+i+tNJXA1wV305otXfsfPBt
2Q4bc8quqJC5g1plrlhj9NE7Ny76XlBxxHLyJnulrKmxuRKEmYnmF/8A9KRZCf8AhvfJEw+tW5Kz5VV2Fb
bEVomvplWLXXZJnkPQtX9DXOv+uJi7fu0u103bZIk06p0LBitEuoiArdUv3buvDvWmQ8EuB3bul+ESq29R
WRVcGrVy4h017mv/AHiVWz0MZW+yg30oVUNb1du9WHuOHzQi1b5IN9q4NdclJKJFrb6Z/CSLdl71zDoD
d6laVbNInLOAZKZNxRvDlNF+yuSioqoubbizZmdYbl3wdYauAKjkRyuZd2JeXS5+tTOm2UQUrywYOoiEs
mrmfWJ28n3KkOccc5oQm7E7+gMFh7n0uEudreydttxKf9oMDhMGeAwdzNkr2vkiUZlmWzmJsFJDcSotilNb
XWtImnLTwCWebSK+lGkO7VNjLnpFr8M1zSi0uKPcxYtQ1QMNebGv1rtFX0VizLt3PK1ps4SLMlaFfU3H6
61KXYs9p0Fbdb61ExXOK3c0f+Rmf+pE3/2fVjB3xw2EwfbUydttRZf6cwfX2Fl+0u0uYTJ2uTZiStMR2ZZ1b
vlGq+lIseWHCXsE3LF9GNb66oSImtr+SAaaEQbaFAEUzCiRZXGD5kWJYMthBZlAVD2MpqpOKlctEVInJ
YFIglgmWhUs6ohIkSqWCrWEvlhcJcpdpk7bb2IkS6pWpg5nDNoiIqBTLRtUpkuVy5NCUGaVElibl0eWtNJe
Wv3RcuCQ5rt2qeiGJWWYbcfnRIr7qXgBM2bXWuzkiZcmxYGUNg1eEwZE7lFrkzxavDhzImptrtZC4R0zje
WiL6eWEI0wQWbIG45rppRVSLW7YqZNaLV4ceZEylhPOMuCAq9dfRqqVyZ9uG5C23ydaMxR3rg0K4JfX
E9iC4yX4EIUwqDNo4nWmTTEv1k3KZ/JALNLR8QVZTTIgKfTTN5fCrUYkX+tZx6RuMPVVMEaqdCyR+
2Ke8vfkj9sk95e/JH7ZJ7y9+SP2yT3l78kftinvL35Imnrct5LUlSlTAWsKZ3TyabTImtX0wzwY8iYvnB8Hmd5i
yvC/IWPNcYL4eEvWpJ3WmZpggcYpkE7wrUdrJmiQtmTVuXcZmBdmQXtXafWT+LlgZqVVBtGXC6iKtB
fH7K7C7cfodG7Q61rg+2TB3aUphPsfdCzk5RbQeG5dFaiwOxtrtxnWLPSQbF5ZfC377qDSt2mfchqQvizMsi2
TZLW6JiNMtPKkLZ8oxMEwJaVRbF0Er9klzfCJg7UmzMpg64DCYVB/jvbK7X/AOWhOTjLYS77biAqOiV
auIWZNqLPSz2m3cBhb95xApW7TPuRZ8pJtg4/LuARoriDSjapr7cDZzXWzcqDWBFBcZvCO+zxNTE8LKT
UxQBEdMrQJ/Ft5PQkPgPbG2QpuqkPvz7DbbZyuCRRdE9NeFdbciz5yTZbNiXbBDVXRGio4q5l2oaWXJtuc
ljVQU60MVzjyf6WEsltmbFhEwKHdBUFOF2NuHZC13ymuu63mVW+LCL9VF19nYhx6x0cmmi+jE20Q1c
H+MF/1WG7ctoqOCSvI2ZVdI9ZV2KbG1DE9Z6is02KNG0SoCGNc9dlKxL2fPA+3Ly2Y5igBsVVUymvph+
xZSjr6yqgiqt1HHFyquXNlrBy8gEo0yZ4RUJxk8ubX3In7UtVxOvXWngbBHEPCEYKikS+WLQS0GgaV/BX
LriHmQq5t2MiqkWfPSrQOS8uDSGRPCKpRxSXIu1FnlZ7IOpL4S/edQKVUaZ9yJeRcFEmm5DAKN769ym
eJ5LQaBrDk0oXXEOt29XNuwU9IsSzb1TukrzZZC2lhty3HGwaVLpuC6C3B2BFIl7VBkFs9pxpb+FG9QW0
HNnizls9kHUlhcQ7zohnu0z7kTEmNxyem2TwxpmM1FURMuslaemLQG0GgaWYVq5dcQ60Qq5t3Qn7Vstq
XFXn3VbMnW1qJLsLEv8ApUpdAH6PCYRujQrnW6P+s0NWhZE6pty7aA2yJ4Mm8mmyZirTd1obYnmHm
2mtMmFEZdvdyZ1hqw5BeunmnAKpkgXtOpFyw5LTzYNvFMk5QTQ8iiOxuQYMIDlltKisBhgDLdSqqm7X
PH6LC6b/AFq4KrXIThIv3VX0RaaTku3hXbhNAjwrfuiWSqZstI/SluNsoKGswtHRO+5rJRNZPhC2myw2cos
ww5fV8UWgoFcmfWWJyQbJJg5R14GAVUbQGxLlgrNcbkUkibRrBgTI6VMyfdDlgukAsNYc3W0RF+kSidt
5ISJ9+eZbbbfZuhddE6rfrrRIFZ7IOow04J3nRCiqqUzxIOyWDN2VFWyaIrtUWmWvkg7OfZeSXuohYYQaV
xE1r2vFoBPtA0Uw4BBdcQ60RdiCbcFDbcRRIVzEmxDszYKuzEutEFW7qmSfZINenozQ3a1vYQbpo5dcc+n
cNO1rtJTkh4/o5qYl26LVRZQQvZNqOtJ0ZN1i8hXUNkcqZs0WvY98TZYkDGXCiJQjUk7byxPt2g0DRPuA
QXXEOqIKprRIWlLMtnKMYC+SuiipdOq5ItUZg8G0jBFe2FTKP30TyxNWkYrclm8EC618s/3aEg3INA6TD
xGd5xAoijTXhx+cEUtCYyFdO8jYaybsT1pzDLYyb6zFwkdFVW8VUyROTUq+7Pi+5lUFE0d2FwS5qJk2olb
WtsibFpwXVwhJhVurVBQfq5fu0GJmSUevJZLmDKgo6Krs7KQNlGE4Muwl2pEjYmia2E+ttRZJC+E/aUk2r
L5ESNo4i5apXb9MHIvtPgxdS9hkBhXP8WctuJ9ufaBs33RILriHVLtNaLVataXbSXnpdGaC6hXsq1zZotiWs9
Xnpi0Jcm0J4hr2qog1omSqxPtT7QtG+6JBdcQ8l2mtDp2e1Ksk+KCdXWjqibsMz1u9bq2hCTqqYmhiP1Lo7P
TC2zgQ/R6vKd/Cjepgrva588X5gGZWzhLBtrh0PBt/au/aWJSd6nwRt1tBEhviGDUKXTRV1+iGVtBlGJxBo6
KGhoq/aSmz4S7wA84sZ3eFyQzwY8mL5xPB5neYsrw3yFjzXGC+H7mv2y29NFMzCuKQko3Ev59aug/bLb0
0Uy+rikJKNzT59bsUw/KvTbpTIXCwqiqJlrrJoTD0q9NOlMggFhVFUz11k0RbknP+6zbbQgKYQQQ6rVbsM
yN9HHEVTdNK0I1z0+70eLneAHnFjO7xeSGeDHkTF84ng8zvMWV4b5Cx5rjBfD/ka7wA84sZ3eLyQzwY8
mL5xPB5neYsrw3yljzXGC+Hie1XmXCadaliIDFaKK7MOTEhaU6402eDVSnEDLSuvuxbjlqTL36QbE3GXc
PhCBLo5lTbrD83J2nOmxLqompTl2lEvZl2otPr6cmZtG8Dcwp3rlb9aRNyzJPSvWhKtGiRhu6va6b62T4wxIW
0ZzLcwQ3kcVHSuktKgX+kzxZnWU5MSl9HsJgju3qXP7wc+7aEz1uw3hy/XRLS580TczMXRmpbCNq4GS+
qBeQqa2f7otJZ6cmJvB4G5hTvXaoVYs1iVnpmXYdbaUwbOglV1UX7os/rGcmZTCI9ewR3b1LtIZJUJVVsV
VabUPvyj7su8jrSIbZUJKlEu/LWjPJagk4YkLmmmKGSXFXc5EifatI3JqdlqnLE6VVeWtMGuvkXLuQ5aE7a
U8UhLrRGyMrjxr8B6ILB3cJRbt7NXWrDyq67Z4tld0jqNM6/a65Jt7kBYlsOuzGFNWiRxUcJs6ZFQtiGpCzM
OxKuihMGyty/RNNePWoutuRLu2jMHMNv/wCzdeR4DRM6fwrDdqSDr8mczgDBRKhghLmhuclLRmzl3a3
VWeQVyLTN5IabM5hx56ZMXHQNH3RRUBARFTNlvR+kJqemcCySVrMi8mXZGBmzawTzZqy6idqpIiZ
U2ssWlZtmWlOIQzD2Db64uCIisSFl2naM4a4cUdaV++Coo16IYlpImuvHxUyIxvYINZabKrs7Cw1aczNzyM
KqLpnkdQa5r4a3liYn0+hmWmXRcufVcEFyp9yxbE9bE8/MpLq2jWGcqpEolpR3YdnHbTmZSz5dxCcaZOgr
sNimxsr06EyLE7M9bS5tl1vf+jJLgqqU24K2W1Q2SaQ2U+2RdqP+thYBmctCbmGVYdLBm5Ua0huQSemU
klfAcBf+jpga5t2G7Ls592Xebo4+62VFSuYPj5Ug59ZuYWeRgyw9/wCkrhqZ9yDl5C0J91Q+kIleu3f8S8kfoa2
Jhx8TcJlcKqETbm++zk+/JH6HsoyZcG6Lhgn0hGWYR2NbNswxMz01MG2a3UwjiPtLtLsLFlz3U6KCE4l18
USrjZLpcir9VFrl8sLPTU/NYBhUvL14LmvrprpDMy+idcAasu0SiESUy03FSH2pC1J5w2EvkhTVyiVprw5IW
jPzT+AbeE2zdvjfGiRJylk4ZuVmkRBcY7YnNdFL6qUhiZnpp9xs1omEdR9otpdhYmLXkjclnHJdDFQWhNlf
RFRF3apCvTky7Mu9dODfdK8tEu5I6yO0Js5Tr95vAq5pLqX6JSLNlGJ6ZZlXOtrzQHQCqdFyQNnSD5Nzru
nccbJLzI7G6vJE9as269Ovyzjt1XFvKvaoKblVgpuTnH0aFcFUHhlwVU2EiTs+etKcdQXzaebJ68KqIl8Uies20
qJZ98UZcu0VjSpn2R29aLKIRR+z5holeBETTZUyiWzSGpqUdF5h5KiSf6z+J3eAHnFjO7xeSGeDHkxfOJ4P
M7zFleF+Usea4wXw7EHXUw0xhO1vrSsd8ZT14Fpqel3HHFoIiVVWCErQlUIVoqXs0d8ZT14VyWeB8EWl
4c2grsw6DLaZLxLRILrWYafudtcWtPBbZ4ocTvHF5gRa6mSChS6glddVzJ5YtfhnfwUi2nCrdbBo1pnyIaw+sj
aDkiw0ldKWDaaRe1TJnLoiz2rVtBLRmPoiQ76ldHCZsvp8sWV5/wCSHZiatrrySbaF02MMfa5NZUpki1ZYA
UH2MIbuVVv3gWi/dSm1txN/oi0/0bgkbwunIcJWtMybvpizmrWnv0hMErRC5eUqDhM2Xy+mLKXYR/lCHb
SW1GVblWkfug67e1lyZItFqcMnpmRmWEV1c7gkWSu3kX7okd87+IUWhMyDdyVIky3LqVzKXlLliV6wb
GXBhMGbF+8rRa9d3P5dCWOw7XbkRZvi8ourQ1yU7WubLDElPstTUzhbl9SXSkSXkcTb3dmH7Gsl9ZIZZ
wgFGzuXrmciL4RLFa1spaLTj1G28KRUW721FT/VYs7gpSLP3XPxCiVsizT62OZASV0V05KRKKCn2c2eJq
YtG3cJLg19NLrMESr/AAZqLEybhIIBNuERbCXAqsTtoqrSaR540TMt9aZPTDHGGvwUiz3HNTaZYM8lciO
EqxaxiSXHJfSrrLVUpFrb+Z/BSHp0EVWJZwG3KfUvItC3MlIYalW2ZZ2US68wH1F+1ly6bPXQmZFsrpzJA
Irt4FFTkiQ6nUrdGZXBtqi1Eiz12kyr6YFNiXeT7omJ8GxdOVcA0EloirgUT4xO9UE6rhm/MNgyZFVXKkt8v
hDnFz/Hi10rlwrS0r/CUKDQ4UlnJfIOXMgV9FF9EIbpAjfXTeUs2VlKfeqRgyK6bsy3dFfrUqq+iLJwhgN6+I3i
pVcIWRIKZtG1RtGUlyvKKvl9HrVoSZYCYwWCCzkcR1E+uo6aqVXXr6YtR66WCwIje1q3q09EWpvpvnR/
2fsp/rLTi2hAV0nFu36qWslNbagStW3RnmHHUEWcKZXy2cqa0FxZfx4V6yrZ6wlcMQ4LCGOmyVXIm5Eq
1MOYaYbnHBdcrW+SIdV9MSkzdv8AWzUu7drS9dJVpFu9Uc84ritppVX/AGjikOXcFMlNtIm7PNwmhmph
0b45x7RfhB2JY842+RzCgiC2hAR66peTNk+6JXrqnXXXbuGpSl+6d774YsmVkletCWJBV2mnVVSqNjs7M
MWLaf8A3hOzdXGhLU5FE+yWfJ/rJnfmpsjabnkFW5Zdb+NdhV5IutvsOFnoDiEvg7kzMEost51RK69IMJV
wjJtKqhAo8vZneAHnFjO7xeSGeDHkxfOJ4PM7zFleG+Usea4wXw7EU3MPvgsqCo0Aql0iXNkhphrK46SCk
DMA7MOOiKil5UplSlY61ljfcuAimrhIuVdyJh2ZJ9toFQQUFTTLr503IblWa3G9dc5ba6ASTRIrUtpjouRT/t8
VgXFrWbNXc9cmZOTwWfkmiAHJtkmhUsyKsTEtMusOm7MYVFarSl0U19yDdatFgZJBHBsOmdAWiVyIl
MqpCWYDmELBmhOKlKkVfui0Gpx6WfGdEB+ivZkQkWtUTZh53qenVRpzSoKP4J1Bz0Jcy5YCcmbQknn
VdF1wiIyIsqLnpEl1s9LNJLYS9hr2W9d2E2o62mLfael1omDJ1xRyZvqxMSuEB2cnRLCu0oNbtERNe6nxWJ
1Jp+We65wd3BXsl29sptxJT7ExKttSwNiouXry3TUtZIkllnpZlJfCXsLey3ruwm1Cy0xb7T0utPozddUcmb6sP2
NLTTZzExMC+Tro3RyKmTJVcyQ3YUvNSQPERo+4t66rZEq0HJnzRPS8+YTLtojgnVayI2GwK59vyJBO9e
ybki/pXmkUql9le1zp0w9L4V5jDgoX2iumO4sGdjWiN1wqfRPKyd3ZKuTYzQ3adrTAuvtadtsDUqHskWvTah
+17FnBZfcJXrimoGh/wlt5c9IbftG0Zcn0S6iPvE4QJXZRKRK2IDsuMwwDIqZVuaTPrViWkHzbcdYv1IO1W
pKuvuwxNS0w3LzTQYNcJW6Y1rrZqZdbXjBWjaQ4JokUAfmVcRdvS1++GZIpsb03aBq51uRIJgrXar5Uhm
cs62GJFufbF2gGYkqUyVokS9rTdpi/NvPXBebMsKhIOeqpsRYz5P3bTCUAhecyo5VEqhdMBJzU2yEjK5Gl
V5TClct0dbZy0g7LlbqKbJiTipTCOENL6xaUrPuS0yE/dSjV7NdJFrVNuOvrLnZImAVUEJi9eIFziVE+/QC3s
PKpLC6J4PTYTI3d2KQs63IyoThEpE8jenVVz5Y6/fmZNxrBuDdbvXtNupD8+k1KtyswYVGpYRBQRRdalci
wllSHW8qgG2oISUARHcickHjbccl5cqk32q1dr8YnJ2xptJZ+Uo3kcVs3L2si5tbXgLStJ4HJhvTtNtkq3TXOpLr
w1OSjwS08FAJTrcMfJmVIa/S84jbDF1vK/hjuJ9nW9MSQ2bNDKNyDeCbl3Kq2OWqkiplQtnZjrefnxdl2lUg
N6avhXZu5/uizrNlH3sHMTB9crWnXC3a5U2KomSGpmzrZZkmp5sH7oOOCq1TJWiZ8sNPnaP65PC4eGlzJ
Cz6aqqmvBWvZk62084iOKJkokjgolLqpua8A5adqtE8HaNvOk5cy5cqZPRC2DhpfrrBK3hMuD1S9sVhZOYd
Zdcw5u1arSi02dyP0yUzJrL9duP3EvX6Fe2tuAnGpqVYYwQNFfvX8larmpr7MPWJIYJmrItgR5EqhIqqtEzrT7
4mrOamZVJ9w3CadS9cC9RK7Nc/3RMTM4cvMTBIgNK3/ALMdfOmeP0yczJlL9dOP3EvX6Fe2qa8T1rKm
FnJwshKmojdRKJ6M8SVoTSYXrBtRbaVNLeVa3l2abGh16/MSTjeBNujV69lpspteDusOJeB0VFYrlwssdxwc
2ETXTyw1MNLVt4UJOyu8APOLGd3hckM8GPJi+cTweZ3mLK8N8pY81xgvh2JmRBdR+kcy665v9bcOzxZ
pbSBvlTo5YdfcWgMiprBOHU35g6rtqsS8rkvNjpqa5a+g9MZMJ2jabJLm6fJAtjeN18ruyqqsNtJlRoUDNTMnj
BtmfaV5tk74ohqFFpTWhmWYG6zLgjYJWtESG2Z9knm2TviiOKFFpTWhmWYG6zLgjYJWtETsc9IMmDb
k03cEjzJlRYngmXpd5ZpwCHBVyURdlNvGaan2SeBkr4IjihRaU1oZl2UutMAjYJWtERKJDJ2gwTxMCohR0
goi583iYJobqBNplp9pM/whbOeIrry3mNotdOyu8APOLGd3i8kM8GPImL5xPB5neYsrw3yljzXGC+HYXX3
K3GQUy3Eh6YNPpHzvKnwiXl/r0vHX7S54ZkBXTurhDy/VTMnp5IR4u0kqOf4vq/62tFWAVFl5Rbo0+sWu
sAZJpZYFd7WqVzJy18n73TCIlXGUwweT+1YRUWiplRdiAezOjpHU/i/v2R3gB5xYzu8Xkhngx5qYvnE8H
md5iyvDfKWPNcYL4dhakwXTTS1PZup0ryQ2ZDeZlfpT+X7+SFh+azCa0DaFM0NKo0dmfpTr933aBqK/rL/
0bKbK7Pkg2C7drSnlrpteHprJemXLufWH+9f3vnpdFH6JMM0KJ2wZ/JRPuRYElqsu9pHU1qfa3U7I7wA84sZ
3eLyQzwY8mL5xPB5neYsrw3yljzXGC+HYZiYQqtVut71M0ITiKjs0uFVF+qmsnogmwVEdm1wSZct363+tu
Jdm7ebQr7m9TP8A629GatQ0UrPsUVwebTmmb78vo2YUlopuFXYyrEvLJ/sQQV3df975C1x03Wp4NwftCv8
ApU8sCrNVlZscMyqpTIut5I/R7q0dl0+jqvbj/bsbvADzixnd4vJDPBjzUxfOJ4PM7zFleG+Usea4wXw7A4KarN
/RB8V9HwiXllqgGtTX+FMqwgiiIKZERMyQ4gHealvoh3df74cnD7abyAn8Ka/l0BYl1XrucW4F3Oia/REtZq
UwkwWnyZ1TTL99IlUTtWSwpZK5B/vRPL4lcsj9Hq6wxMDLuTGGuKK5ELSqmsu32Jy0klkm8G4DeDv3K
3lpnosZbDaT/wA9/wDSHJQ5frCeFL4N38ILoa6otEypsaMoKSDT9juNiTrqiV5VvKhChVuova50iZaCTlm7G
ZQzR26qOp9hFW8oqWXLTwFqdsyWl5mjt2YwokVwaZFoiprxZEhZtnMGT+DGbvIpFWqYRQRCyCiVXL
XxS/KnmeGldhdb74dsxwrs5IHpb31dj4pAOoKtvyx1ulk3UWGpllai4mX+FddOxO8APOLGd3i8kM8GPNTF8
4ng8zvMWV4b5Sx5rjBfDsBMIv0UnpEy5y11h6eMdO8uDbX+FM/38kPP5FOlxtPtEv8Ar7oZlwXTPmgV+M
NsNJRtobowpEt0RSqrsQ9a74fQSv0cqK6y7P8ArXXahWkUVGVBAyay51icm1EctGgWmXZX4ejxJP2gv+6s
kY0pVS1s+3E/axqJsyz4NvqS5TJyubZy85I68VxEnJaWdZdUFyiYAtF2sl0vLE0Nr2w++wkohCk1MaW9fHZ1
6R1TSbNqzz8z1ifWd+ZojZ4YURUXWyQMraNs2k08bWGRAnL+lqqa24sWhatsTKzQusA1KC/OI8iOGaaa7
tDWP0/+lLT/AEaDlL6zPbLep2n2a5NjPDlpjMOytpy043LOvs/R39MmVKbIqlfLFvzExa7xWo0bmAccmPpx0
rdLuvsxMPT03MTjwzpghuneVEuBk++JnjDHPg5IrIlrQI31evm6grmFKdqv2Ycm0dYbRhlz6JT0538mlTa14K
Q6npmYlmQI22AZcwV8RzuGq/6SHep23JhycJ14mUNw8IbLw/Vva4rTyRbEtaFoTLlkSpThqw4V9oBDNpdr
WhhyXnJmz5KZnWkGUYcUWhG+KZttM+7FlSkpaM5LSrqS99ptxRAqvEi5NyLLSzrQm5FHWn1PAOKF6i
jSLOl5BxWZqfFTJ66i3QRErTbqueJC0H7b64GZTUTmxmLuvdMNxM+3nrFl9VFj2nNycm+wITbEvMKgsn
XOmTWWoqu0kWNIWXMTkpNYJGXlYNRw7ldM4t36tERc2TTRZ3U9J2lOPTPW2FmZ0kq++pEtEFc6Zl2
82WJcrVmX5kHxwmCfeR5t4UXKiL9VdzaixusJ+ckUfYdMxZcUb2Uc8SZudUv6TQxww3JpXmlpnEx/1tRJS
EhhrOm52WGamCXSuywrmBNauRarrU24kFenZoGH0vmc06j7TQZKoY/a2Ez7aQUu9ac23ZLDqE4zhFwV3
re8ul3fvh5JO1LRsuyQ0y4BbuBaTtUXWwhbfwjrI7Tm27KbeG+yrq4JB63vLVPviVOVnZ2Ts56cZbCWF2g3
L4plpnVctd2Ot5G052TYWTAlbadURVVU65I63sOcKTl5FvBE5KEgYY1yllTPTN6Ysh54ydedkmTMyWqkq
glVXxTVUPre1hptX/8A950DaTeZ1bjybC6xeWOtHjEZeazKv1D1vT2J3gB5xYzu8Xkhngx5qYvnE8Hmd5iyn
DfKUTLct1MNvS7bxi0fW5rfC8t1dU2I/ZNr3Y/8yP2Ta92P/Mj9k2vdj/zI/ZNr3Y/8yJJmd6mW5eTdfAX3etzT
Bgq6Ze32ImuMF8MeYmaohAOkrrlrQDIVN186VXXVdeGWApdZBBSiUhuRFfo2EvntkvR8YfnjDUkwbS7a
5/u5V0GrKlVQpu0FuKle1Hb3eSsCFURuVbvGS6+uqw9MOVvOkprVaxKM5K3L5U11LL4kkrGbUKzRdcP
7KCK6X0lXL/BFyTvjZloBhlluu0FHaomcNnIkW7Yr2F/WpR15pNYDBsr6U1snMSH5OfOZbaYlkdRWlFFre
FNdF2YtcErQJVRTyPDEv/Lh57kS8wFf+7SbfJET6qhcVdqlawfU62y9185eaIiH6NQI1JVTLnzJ5YmzdG6M5
aYPNfxDURr6RWLYt905lJ2zyMWxFRuLRAXLkr9ZdeJrj58xuJnjDHPiYsy1bKetDrh8nCo22QqKoOTTLtQ
kzINrJyrOFfJvVcG0uTB1XZyJWJkrRQzGSKYYNWh11zLRdbphm0mmyudclNUJEFW2RGiVpkrSibaxbTL
LbjrrtoOgIAlVcW/miSs5SvnLvymEXWvrgyKm1VVizH3MjbLUu4VErkR4lWLOKzHHXEl23hO+0TdLyjTP
uR1N2tIo65IE061hVbUUQ7wpRfVX0RLPNjbxzxqiPy+EbEWk+st/B0Xa++kSFj2SUw4VpsKrKzLaKYMmt4
lJMlF01EyckWVaczKrgJxi+larfYPJeSmvRK+jZixLdZRH5J2XZdlzRaI9cNT8mRUizhs2UmKtNK2IqlTccOi3
abSpTbjqblmhVAl5NxsUVVJUpcTPEt+gJmefAmy65WZbuXFyUppU246n7cfbFh1+RZFRu5GXw092i7ubL
mWJFhZSaaYmEo88edg60RLqZ03Nndias4iUEnHBC9sL1uip96JExYNqLgpd57BHUkQJd7NersLm9Cxa1y/e
Um6Xc6/RBHU7JmRG+51pMP7AGTuUU2kpA8Sa5xxZVqv90Ws+qgP/AA2biqnpz7lI6m35uXmXxmpRlsU
Zu1RUaRddYlrTYbdaamkVRFyl5KEo6254oV8L2GkSwo02Nfp8kNk5pgm2bribeZc0OSzuVQ7U6UQ02UhE
cO9NS+ldrnXYLy9htN6QZ65nmpG9LtUrhDqdEj9k2vdj/wAyP2Ta92P/ADI/ZNr3Y/8AMj9k2vdj/wAyP2Ta9
2P/ADImmrfsQLNk0lTIXEaIKnkyZSXWrDPBjyYvnE8Hmd5iyvDfKWPNcYL4Y7MiC6j9I5lyVXN/rbh2eL
NLaQd8qdHLDr7i0BoVJYNw9O++dV21WJeVyXmx09Ezlrwbri3W2hUiXYSJu2307YlbYRfq/wD4mT0w6K
dvMrgU3Nf7uWJWX1nD02WmlTKviVHp+zJGddEbiG80hqg7EIg5EHIm1GHasezm3sunFhELLn5YJ2z7Nkp
JwhuKTLSAqpsQ4/I2dJyjzqUM2mkEiStcvlhHp+zJGddQbiG80hqg7H3xcujcpSlMkJMrY0lfuqN279Eu2odqq7
cdaTUrLzErk+hcCoZM2Tah6QZs6TakZjK6wLSI25up5E9EKzISkvJskV9QZC6irswsvOyzM3LkqKrbo3hVUz
R3hsn3YYVuQkpWTAlqqMtoNViloyEvMrduoajRwU2iTKmaFbs6SYlEJEQ1AdM5TNeXOvlj9IDZkiM9fwv
XCMphL32q7Mdev2XIPTlRLDGyinVM2XaokI/P2ZIzjyDcvvNIRU2IcasKx7MYtBXW1EhEWlu102miUse1
5aXdUUNHmSo6C1cIk3daDmm7IlsKa3tPUwBa10orkHyQczO2VZ83MOds46yhEXlhnr6zpKb63S61hWkLB
psJsZoCzzs+TORaW8EuTSK2K7SRhZCzmGXkrR1am4lc6IS5aQ2toWfJzqsoqArzaHcrsQJhYdlCYLeFUlxyL
BMTcuzMsHkIHQQhWFm5Sy5ZuYwmFE1S9gl/gr2vkj9JLZ8mtoVvdc4JMLWlM+5GHnrLkJx+7dwjzKEV
NiOvnbLkHJy8J4cmUU6jSi12qJ6ICcmrPk5ibapcecaQjGi1TLtLGHn7MkZx+7cvvMoRU2IbanpGUm2mVq2
DraEIa2SLFs6yZdoQln1rluNy7dy6n/5EnZjbhvDKBTCElFNVVSVfSvigm3EQm3Euki66RaFjuX6smrrdVrpf9
UWFmQT9Yk0UkyduOunxhuYHK32ro57wwDra3gcFCFdlOwO8AHOLGd3i8kM8GPJi+cTweZ3mLK8N8p
Y81xgvhjOvn2jIKZa+RIemT1R81JU+EMS/1qXnK/aXPDUgK6d1cIdF+qmZPTyQjxanJUd/xfV/1taEtYcsqX5
pUV5fsjn+FYbl2Uo00N0a54l5ZFyS7d5Uprl/akTM2vathgkyZ1XL8Pv8cvPurRtgCcNc9ERKrEk6E8pfpB3At
AjRYRCqiaYfqplTLt+ObPtgQvN6i7/rc5Iqiou3GFaEklpnTJ/CWukLZrx5U00vXY1x+PYHeADnFjO7wuSGe
DHkxfOJ4PM7zFleG+Usea4wXwxmpMFRCmlvHs3U/vyQ2ZDVqU+lPd+r9/JG5D81mE1oG0KZoaVUVHZ
n6U6/cnoh6Zd7Rka0+1teWJm2ZpPpZxfot7s/DyRVcyZ4mZn/AIzikm5rQzVEQ5hVdXJRcuaviNDsWzhtKcM
0buEVMHX69PrbkWd/2hsizgkJ5/re/KkqkhLmy3lTb26LFo2HYUlZUyki0Dy9cVEqKg695Ncotax/0fYq2zINt
uiIuLgqKSISLps9C2clImrHCzbAWekmhedG8qCgrSmmv/xJA2RZFmWdMT8iwi2kZkuAbe1xFb2Si5M+Vdy
LbkrSlmJW27EEzNsFXBuIiLQk16Vp6UpngrXlrIsY5MRIq0JCK7noN+q6/oWJK0wG510GmH7JJkJPSkSdh
XZdJJ+QKaM1Rb6El7XrSmlhbHlGpdbLEHaP5SN0gTtkWtLsTT40U2GTcSuaqCqwtvhZthfo0WycVzTXkRF
urpb9c8WNNyMojtrW9RuXljrQCrQl1lUUX01TWiSkeqqzZKUlbRXBtTEsq3AOuuVVTyZ8qRL2HYkrZsw4
9J9c/rNUXOVct5NiOqh12VssLR6nXAFWxbMgLtr+Ysq5MkN9UbLYYeYFBbbPtUdrQthVFFQs0WTYs2zJ
h13ZKTkxcRVUXctUFa0u5ItqxDbYSUs6XbdbJEXCKpXM+Wn1ljqwFxuWROp90wl7orpqI4umy/wpmpEt1
QToS3X85fBlkEJAccQiRE11pRKwx1RozJLOuuXFBQLBUwhDmrXMmzEg9Z9iWOltTCo80qyqUbTXLIqL
XLk8sWbPPIAuzks28aB2qKQ1yRaljWHJWTMDZwA5WYVRKhCOveRM6xadjW3LWfLvWewDipLVXKS
pr3l1liYmbNsqx3mJdxW6leFTVNYdPlXN6YO3nJMRnW3us8DeoBO5NNs3ctaZ+WJKd6oLIs5uzZokAlZUs
K3XLVUqVKJXJr5oasSwpWzZhXZJJtOuaiuvXLeRNZInLRtWRsdqabmWWmBbVTAgKt6tCz5os+dt2yrM
Ys2adEXMFeV0EVK5dMtFp0R1vYFjSj0o20hrMzZ6V1V1koqUpsRadj21ItSdp2ZQiwPaKK+Vd2uuixOys63
LMzsut4EaqiON5teuVF5YtqRaFj9GyIosu4KadzTXVWtaUz0ybETkjaDcszMtphGMCKihinbZ1XKmSJmxJdu
XWzZdtz6bLhDMKVWuala62tnyx1RS77TIhZM8sszghWqjpu2y58kWEEs2wf6TnxlXcKKrdFaZsqZfFEwxd
Qju3m98mb/W3DSLeVyV+iJVy12PuhyVPS3soF9gtZYyXmpiXPWyKJJDcyGRVyGP2S18d3gB5xYzu8Xkh
ngx5ExfOJ4PM7zFleG+Usea4wXwxpiYQqtVut71IEjyOzS4VU+ymtBNgtHJtcEm9+t/rbiXZu3m0K+5vUz/A
OtvQlLEZWg3sJML9n/SV9MCAJdAEoKbCRMmhXXHEwTeWi1X/Sr5IYl0omHcRvLmyrAgGQQS6m54jk
Ljz0vJPziNThtGolcVFybnxRIsgbCtO1bQeObaNzro9IA3kyZk03JRYtpLcnp+Sl8A1cKU7dTuBkXIuSlYtsbHd
fmrM6zBRfmA+lvXhqirTZvbtNqOqRKpX9HM/wDSjqhC2AdCUtx3rtiYAVVNfJTX7ZUXYVPLHVh1SsgQ
WbMSRScuRIqYe6HbJ5By7F6P0VMk+k82y8CAgZHL9VTLmTttfYiyWZgLjigTlNehGpJ9yxIS1lqaTk5ZqS
yXEqtwzcQtxKZ12IsOzpe5VuxjV00Sivnp6n/rWSLR4q7zFiszalsN2zgi+gbyy96ul2qUpXLHUZaVoMTDMrZ
wrLzSM1bdaaVUQHNemlFPTFlylnTnVXab7kwJDlG62oqioqoo1puZkg7ZmJnBWfKSiyrS4Ar7lUy5N8peRI6
q5ZDNwbdmCeZS6qYRqh3qr9XIUMdSjpuJZ1izzk7mVL46VRXXRKog03y7MSU9aDitS42SoKojeWpK5TJ
Fu2u5MuJIz8s00yWBVSVUuVya2ZY6ugadMitfrialtIumbFt1VVdjOkHPWgl6ybCkX25NokW484qGannppV
X7h2Is+qpRXxy1/wDHOOqPqtthA6/tOTRJYbqXWmdJQk2Kp927Fh8QZ5iR1WZU7jY5G46qsqdyy/I3E5J2i
UwD6Tbj4IDd7CItMm12uvsx12jD6YC03JwRwdb7Rgg396mzEvYtjjNP2jNusrglbojVNlc2vnTJEkK0vJYipzo
d40zyrElYtjo87PT0w0itmN3BKmtsLl6YtCT6pbVtGz5KTl2xkutyup2iEWtr5cuzki3v0Y7NPSXW7eCOZJFdJ
L6ZV/1sQFtWADzs8M3MyUwLK1I2iEdvbVPLXWi3rMwmEOVkpdDWv1luEXkqqxLW5YAOFa8laL7K4C
imYEKZf8NfJWLNkCp1z+hVemMtfpCVa+jInkjqqDqhdnG3jtJ1Jcpc3EupeOq6VaVrTto6luujU5UOqIRlDMl
UiHS3s+tXNurC+KJqTuoLFopfD+Fc/T92gNpMiSkmkfplyaxRg3CXrWZW6ewC6xY7vADzixnd4vJDPBjyJi
+cTweZ3mLK8N8pY81xgvhiuBX6Wb+hD4r6PhEvLLW4a1Nf4UyrCCKIiDkRE1ocQCvNS30Q7Fdf74cnDS
hTeQN6mv5Yemiyq2mlT7RayQVoPpWbnlUry50H+65dCUlEVclXSSuTYT4+mCfXtZQK+VcifHxJdIUMdh
Uqkagx7NIvE00RbKgirC3AAK57o0rCndG+ucqZVhL7YHT7QotInGWQynLuCAClKqorFny1oSSMTbeEvg6
2l9PpCp92hfujfpS9TLF+6N/NepljajueX9kMKhIhIussIQNNCqa4giLD8qroTyvTJzF82EFRvU0uvsQXVFZJS6
2hLSBSzEobaC04SquVSqmz90WxbVuYNLVtRy7dbcvg20mWiZc1dbWuxU2mjX+IEWNQY9kMM2+LyBg
ZNZTrZGUulWumr5diLqCKDsImSLmDbufZupT0RcujczXaZIRERERIUkEUIs60yrF+6KEudaZV8sTDVpSC
y75TzriC82l5RVBosXaJdpSmtF4GmgXZEERYv3Rv0pepl9MOyshLOzcwsw0SNtppqIq1gFFloDFEyoCIqRU
22zXZIUWNI22G9BEigiApnoKUhSQRQizrTKsUABBNhEpF+6N+lL1MvpiqsMKq66tpApg26B2qXU0u54p
YtFpbrsida5ioq7O7ywzMBS68CGlINsxQgcG6SLmVINhakC6Zol+uMdbOESzMolFVfrjrLjO8APOLGd3i8k
M8GPImL5xPB5neYsrw3yljzXGC+GKTCL9DJ6RMuctdYenjDTvLg21/hTP9/JD0xkv0uNp9olhiXFVvPmgV
2NuG2GkuttDdFICy2+45Ir75Vz7PQm6sIIoiCmRETW0Jt3LS/gxRdZByQswSaebKub6qZE8niB96l7AtkdNmi
KsNzkl1GPzMs72rgTVRXZ+rE3aM51JuSiSrjY3HJql4SvabtdZUH1oC31q4w82JNNj2xkv1drLn2KRKz8zJFZ
7syilgVWtErkXMmdMvl8ST1poykwsm3fwaldvZUTP5YkZ1QwXXjAPXK1u3hRaRbkusqkv+h5xZVFRy9he
2y5smbxW9LnkF8FBdqsTdmO6pJOKqfxIq5fv5dAlAVWZltO1T62yMMzIIqkyWUc15NdIafaWrbwoQ4rvAB
zixnd4vJDPBjzUxfOJ4PM7zFluG+Useb4wXwxJiZqiEA6SuuWtAMhU3pg6bqrrwywFLjIIKUSkNyIr9Gwl89s
l6IfnjDUvo2l21z/dyrDr9RwtKNIuuUYZ2vXM79KarnprdPl0JqZ12w0tUrplyJ98CA1UjW6kMsIgojIIGlzeHty
Nnq2sjZziOWvPFqTDaf7NF1yXNs6ybVuznW6y3U81JONSyGKXnHadtXcrmyJk14kpErFtucVq+uFl2bzZVJ
VyL5YmsNZk3Lyxkss5Lzjd1XUon3ZfuhnqSmrSM7FkrQeVkMio4X2dfts2vnLZWOpmzLLnks4LWccacNG
Adu0uUyFsR1MyUxb36RlrXfIHRWRaZoiU103YnbLsm1JGxZKyEuPvzAAqvObCX9ja1kVdiLdsi0zYmbQs
mXcmG51i7g3hpkyJk10ptZ9t2227blAAWyJppZZq87c7b6tBzFTcjqYtVg25SYtK0Blpi6CEJiikK9tmrSu1BWb
YbuCdkkUpt3Ai4iKvajlr5duibMWOAvJ+jnJRl+ZZwY1cqRIWWldbW2IkmbHmG0m50euMLcE7rWtnyaZeR
YsixLIflpSftBpJh6amES4wFNvJlotf7xL2Pa1pSVsylqj+qzMuAorZpXSrd+/dTLHVVK2lPyws2fO4KUFxW2r
oafcrmSOqWWlrcGTasy0EGXcCUaeRWtPpfuTLtRb8l/wBp+t/0LM9bIaWayWF7bLTW7WOqSTt61pZluTn
MDJo4KBpUvIuZMutnh217DnWSLCNIDwXXBoq7e1FnTb7BTHU7NS4NvKApeaeyqpeimRci5aZYcsy1EB
pueNX7InEyNTjBZQSv2qdC5c8Mfo62VslBqjidaA/hM1O2zU+MP21PW2RylnTDouygyLSYcWxvdvkpWv3
RN2231RWXJkqk5LyKgzeUErXPlRdita03Id6oG8HKz/WxEiil4UIXLlaLs7G3HUvaJ291yFuzDAGx1i0FxDo
qpe+6H7Esq05KxpWzmhKYemRBb6lRcl7PkVKJk16xaPU/bM1JTsxL/SMTLN1MMOTIl3JmWuymVIGQk3
BnuqSdnnGgoyP6uyiDQqUu5659uLKaYt6ywmHCLr2amQbbFFpkQEplFPW182SJOyLTtSUtqRtMFRl6Xbb
S6WWlbuvky586Ujqnl7Tn5YW5C0MDKi4oNXQqe5XMkdV4NOy06dnTitWeJ0FumnoikOdMiZYK03eqqx
X5iW+kdkgbZKo5NKiplVa59rXiVtuQIZOamut3MyOICGlVTKkdTdnTVufpKVtdTVwVkmmaIiZskOPzDo
MssjeNw1oIpFr2i8DjHU9INo1LkofSTb17W26a2smVYt2dtWWSSdmUU2GNdpm83crt58+zFnSq2B1QvLLS
zbV9uXqB0FEqm1HVrNyEuiTcxPYZhmZ0lCW+qCdIW1HeqqxZiYlvpHZIG2SqmTSoqZVWufa146nTmTR
uw+qKUAkbK7Rh0hzXrtc93Iue9FtSlnTYsWfYFnG8+ODbO+6jZUouftlT1IsizbK/XuqaeFcO9ghusaddal2t2m
0iRZMuxblkSzmCPrydmBAEdc1gEVTNTYTWg7EtC15K2JU5MpkHWWgGmXJ2uvspli0LDtBttnqpl8smRiI
tzmmRbmxVRrSnbbsK60iy82wtyZlT7eXLo2/EknPdqxOpcdXtU2Frs6y+TR68ZC7LzPbU+q5/fPH6OdX6N7T
NKq9qX2fLiu8APOLGd3i8kM8GPNTF84ng8zvMWV4b5Cx5vjBfDEZkQXUfpHMuSq5v9bcOzxZpbSBvlTo
5YdfcWgNCpLBOFU35g6rtqsS8rkvNjpqa5a8YFalIWYmmovbL/deboy0olLzh4VcuZEyfH7ol6pUWKvLlpSm
b76eIGJ6y8EllWgeDtWRPUybXOqJ8M6LlTatmzwfSa6njlHXZNDWrzDi1q3uZ/wD9rEnZj9g9ULrrF9VJqX0
q3iUtfdid/R1iW4zOOkMo3hmMqKaFpkz5rvpJIlSYBxOqCzV690hVVTyXm9dFogpTbHbWP/4+tB2UmQmG
ph0ZxMAQo2aXMu0i503Y6hzBp0wamXL5CCqgdpnXWi0pq1Op5eqCy7Xq+0oyovE0edabFM2tXIsW+/Kd
SbfU+w3LONNv4NGzfS6q3VSibS5KptwVl/oa0pw7joy7zLK4Kh/aXdUsybEdSzCMPFOys71yoA0pk1VDN
KptZIn1NpyYti1X2piawdXPr1RERNiuXb8kWdLTDL3WcxYBMOOXFugqoevs5teLVm7SBZueRWJWTBtc
MoNIWfJmyUSia1YsTqgKyhtyRalRlJqUNnCXdhabOmXWyKm3Eu3ZvUL+j22hwpTjssLJy67ObkWuXNH
Ve5bNnOuo3aH6uRKbaKiqdaUpXMkdV8s1LOy8o3OiEuhCVFBMJSirnjq3Jxp1sXbRRQUgVENKuZtmOqg
rX6mJ22UmbQImDSSwiAiEVe22apmjqlmG7LmZOWtK0GDlJahGYiJFXJ22SqZdqLPk330Y6m2WAdfAFo
7Mup9TaTN9+vmmLUthQclJFzB2VJitW2mh7RVTMlPs7OVYtqxlkhZSyVL6bC3ldo5czUyQO7FryjjZyzk1N
zIDhQUaXgFEXcgrOtzqGdn7TlSKj3WCFfTON4sv3a1IlupuR6mZuy520xFcA02nW7IK6VQUtZVu3vLHUV
ItC7Nfo+fYbIwbVcgiiXlpmiYte0LBb6oLHtURC6jGGNlRFEzaxaXyoueH5iT6jwsKXYGjU2TKNOGuS8FK
ZILqmsnrhq05CbdFyWcbVMMzpVyIufOtU19bKkdT9tWjYlpzVkNiTTsgLJXmnkylraYV0tNpFTJlSOpuaszq
ZdsOzm3CRV6zwV8qLVSpkolRpurHVY7bNnOu3LSLrcjVxpFFVOtKUrrR/wDyDZ9lS8xLuLM4KSTTApCl
5KCS59Lk8sLZ0p1G2gNruNCJzrsoqqJ5LxCuUtbImTPHU51KS1mTpTM1LSbhTCtrgmdLmXbTX2o6ijBpw
22MMhmIKojk111oJp5sHWnEumBpVCTYpFpWcrxLYUyPXEkOdyz5itFpsoo+lM+XLFs2baRrOzTKE3Lq3
9IptXwu7eznyxYwFfAhkWUUVqippEj/APkdmTamW5ybni63ztq7pirdXbSvphbOk+o20AtY2xQ512UVVE8l
8hXKWtmyZ4sibG9LzdisS0yCqpCTa3RFf8Wb0RbtqP3nZ/qhamJk9JRV0pomSmutV8qRZHVRYaPN2ow0f
XkqYrV0b5fVXaRKj5UyxY1uWjYdoWnYpyiNrJiJ/q0wmU0u0TXpnyEkddyNgvWJZ6SBto2stgkVcmVaJSq/
CLTtycdZd6q5gLkkImmBkEvfVVclbtaLrV2csLpuubRmU/WZlfr/AMKfw8ufxI8iVvy/0w016a3ohhxaIbaYI91
Mmg7Kvdo4mdM6LrLBsuoTbrJf6WAcJR64DSvImzs028R3gB5xYzu8Xkhngx5uL5xPB5neYsrw3yljzXGC+
GiDElK4bS3nCJoyTaTJDsw7LTCuPFeKjJJ8IJhZRGpKVA3nCVk75LtbfRHWz0oQAqoq4Ng0vbX+tiGpkZN
4zYK+N5k6VgmetLquN0JRl3EJtVTWWv3w3JMSd0Zh2rjrjB1TbzpmTQlm5dGVcdRTLCIubW192MPME2
hIN1EHtRgWJYGjSZphVXOIJlWniLti9MZ10M6+nQyZImWUKhPNG2irrVFUiTst95t52Wv1Jqt1akq6+7jZ1
xM5emM66Noz8uBFN2o8rrzprVUqtbibA10NmM6xTEzrGdfTGddHOvpjOuPnL0wzJydpsyNnGlJwCBVJ3TI
qa33VhiWYS6zLNi02la0EUomhnX0xnXxM+9KC2brSXrpoqoSa+aHRlkllbeK9dNK0++HcLgxmGS0whmou
ZYcwNzDXVuXu1rtxfmWZZl9vSFcRUVdpcutBuy6tLhBukJ5RX/XxgX1uYYVuOoOZC0XeAHnFjO7xeSG
eDHmpi+cTweZ3mLK8N8pY81xgvhiZ10M6xnWM66OURXdSNTb9VIyCKbiU/fjU2/VSMgiO4mhqbfqpGpt
+qkaVEHcTRd4AecWM7vF5IZ4MeakLiecTweZ3mLK8N8pY81xgvh/yNd4AecWM7vF5IZ4MeakLiecTweZ
3mLK8N8pY81xgvh/yNd4AecWM7vF5IZ4MeakLiecTweZ3mLK8N8pY81xgvhi5ljMsZljMvZNfsmvGvia+hr
4uvoa/hGZYzLGZYzLGvGvGvGvGvGv2PXjXxNfQzRr4mvGvja+Lr4+vGvi68ZtDXjXjX0NeNfGd4AOcW
M7vC5IZ4MeakLiecTweZ3mLLcN8pY0rYthSg2vaGGQJgdbghp9fbzDCvvS5C67pjTCrkXyLSNRP2x9Maiftj
6Y1E/bH0xqJ+2Ppi0LLGwBmEkXcHhFtBwb+RFzU24/Zlv8A9Sd6I/Zlv/1J3oj9mW//AFJ3ohu0ys9ZRTdcaw
aTTh0urTPkjUT9sfTGon7Y+mNRP2x9Maiftj6Y1E/bH0xqJ+2PpjUT9sfTGon7Y+mNRP2x9MWhaKShPLIy5
v4NZgxv3UrSsNWoUgsorjjjeDSZM6XSpnyRqJ+2PpjUT9sfTGon7Y+mNRP2x9Maiftj6Y1E/bH0xqJ+2PpjU
T9sfTGon7Y+mNRP2x9Maiftj6YmLUGQWaVgmxwazJgi3jQc+XZizrTWTJhZ5gXsGkwZXK61Y1E/bH0xq
J+2PpjUT9sfTGon7Y+mNRP2x9Maiftj6Y1E/bH0xqJ+2PpjUT9sfTGon7Y+mNRP2x9MSFyyOvuvUdXTTjjd
y5d3ftQ07gDTCgJ0wx5KpXZjUT9sfTGon7Y+mNRP2x9Maiftj6Y1E/bH0xqJ+2PpjUT9sfTGon7Y+mNRP2x
9Maiftj6Y1E/bH0xZPU7+i8KNpiJK/wBduIrd5TTtdftdmNRP2x9Maiftj6Y1E/bH0xqJ+2PpjUT9sfTGon7Y+m
NRP2x9Maiftj6Y1E/bH0xqJ+2PphuzxsVJ1DlxfvlPOBSqklKZfsx+zLf/AKk70R+zLf8A6k70R+zLf/qTvRE5K
nY6SXWrCPXhnXHL2mpTWjUT9sfTGon7Y+mNRP2x9Maiftj6Y1E/bH0xqJ+2PpjUT9sfTGon7Y+mNRP2x
9Maiftj6Ytyx1svrdLHIkR1Jtwldo5cza0aiftj6Y1E/bH0xqJ+2PpjUT9sfTGon7Y+mNRP2x9Maiftj6Y1E/bH0xqJ
+2PpjUT9sfTGon7Y+mJ2cSWJxZSXcfu4c0vXRVaZ9qJ587L6x6zcBugzbjl68NdqNRP2x9Maiftj6Y1E/bH0xq
J+2PpjUT9sfTGon7Y+mNRP2x9Maiftj6Y1E/bH0xqJ+2PpjUT9sfTE9aoySzKygiWDWZMb1TQc/liQtQpJZZ
Z0FPBpMmSBplTP5I1E/bH0xqJ+2PpjUT9sfTGon7Y+mNRP2x9Maiftj6Y1E/bH0xqJ+2PpjUT9sfTGon7Y+m
NRP2x9MJaI2b14qvizgymnG86Eta5fsxKTXWxB10w29dw5rdvCi0z7caiftj6Y1E/bH0xqJ+2PpjUT9sfTGon7Y
+mNRP2x9Maiftj6Y1E/bH0xqJ+2Pphu0Bs3r1TmBYuFNON0qhLWuX7Mfs03/wCpO9Efsy3/AOpO9Efsy3/6
k70RKWUVgjKpNX/pEn3Du3QUs1NqNRP2x9Maiftj6Y1E/bH0xOWlZcgUw/kBakRg0n2zy9qm1spuxVLsva
Mun6zLVzfxDsiv3ZsV3eLyQzwY81IXE84ng8zvMWV4b5Sxf+zfU3fmLWmCwLrrOVWV+wH8eyv1d3Nh3
7kxbEwNHXc6Mp9gPiuvjW/xr5RxJfjT/O7F1Qfy97mxK8ZmOf2S0OFY/FGOp/iQdksLeTP/AE4lOAb5qdk6l
ODa5z3Y5f8Al7fPcxLW4iP4idj6tt+5/wDIXsls8Qf/AAyi2+Mtfhr2S2uDD8UIsPgC/EPsgceb5jkWTxJj8MexS/
8AMG+Y5iWT578E8RRJEISSiouVFgeqTqaI2ZRkr5gGXrPpaX7tyKpdl7RYT9Zlq9r/ABDsjyZlxHd4vJDPBj
zUhcTzieDzO8xZXhvlLE/7N9Td+YtaYLAuus5VZX7Afx7K/V3c2HfuTFsTA/Su50aT7AfFdfHt/jXyjiS/Gn+d
2Lqg/l73NiV4zMc/slocKx+KMdT/ABEOyWFvJn/pxKcA3zU7J1KcG1znuxy/8vb57mJa3ER/ETsfVtv3P/kL2S
2eIP8A4ZRbfGWvw17JbXBh+KEWHwBfiH2QOPN8xyLJ4kx+GPYpf+YN8xzEsnz34J4qiSIQklFRcqLA9Uv
U2RsyjJXzAMvWezutL925FUuy9oy6frMtXtf4h2RX7s2i7vF5IZ4MeakLiecTweZ3mLLcN8haP/ZvqbvzFrTB
YF11nKrK/YD+PZX6u7m64fuTFsTA0ddzoyn2A+K6/YLf418o4kvxp/ndi6oP5e9zYleMzHP7JaHCsfijHU/xE
OyWFvJn/pxKcA3zU7J1KcG1znuxy/8AL2+e5iWtxEfxE7H1bb9z/wCQvZLZ4g/+GUW3xlr8NeyW1wYfihFh
8AX4h9kDjzfMciyeJMfhj2KX/mDfMcxLJ89+CeMokiEJJRUVKosD1S9TZGzKMlfMAy9Z7O60v3bkKqXZe
0ZdP1mWrm/iHZFfuzaDu8Xkhngx5ExfOJ4PM7zFleG+UtD/ALOdTd9+1pgsC66zlVlfsB/Hsr9XdzYd+5MW
xMDR13OjKfYD4rr9ht/jXyjiS/Gn+d2Lqg/l73NiV4zMc/slocKx+KMdT/Eg7JYW8mf+nEpwDfNTsnUpwbXO
e7HL/wAvb57mJa3ER/ETsfVtv3P/AJC9ktniD/4ZRbfGWvw17JbXBh+KEWHwBfiH2QOPN8xyLJ4kx+GPY
pf+YN8xzEsnz34J46iSIQklFRUqiwPVJ1NkbMoyV8wDL1n5Ndpfu3IqiDL2jLp+sy1e1/iHZHkzQ7vF5IZ4Me
TF84ng8zvMWV4b5Sj/ALO9Tl9+1ZgsC66zlVpfsB/Hsr9XdzYd+5MWu+NHXc6Mp9gPiuv2K3uNfKOJL8af
53YuqD+Xvc2JXjMxz+yWhwrH4ox1P8RDslh7yZ/6cSnAN81OydSnBtc57scv/L2+e5iWtxEfxU7H1bb9z/5C9
ktniD/4ZRbXGWvw17JbXBh+KEWHwC/iH2QOPNc1yLJ4kx+GPYpf+YN8xzEsrz34J9gUSRCQkoqKlUWB
6pOpsjZlGSvmAZes+lpfuh0kusWgw2vXMtXtcnbDsjya8M8GPJi+cTweZ3mK2YtG9cOqiGelCT4w+8zZ9ozc
28qoj7ty8239hMvpXXjvZPekemO9c96Q6Y71z39HTHeue/o6Y71z3pDpjvXPekOmO9c96Q6Y71z39HTHeue/
o6Y71z39HTE3aUzI9UIzE4eENG32kFFpTJk2o7j6pveGfyx3H1Te8M/ljuPqm94Z/LAWdJ2dapsAZOIrxtkVS
Wq5qR3rnv6OmO9c9/R0x3rnv6OmO9c9/R0x3rnv6OmO9c96Q6Y71z39HTHeue9IdMd657+jpibkH7MtJGZ1
omTUCBCRFTWgLNk7OtUmGzI0V02yKpLVc1I71z39HTHeue9IdMd657+jpjvZPf0dMd657+jpjvXPekOmO
9c9/R0x3rnv6OmO9c9/R0x3rnvSHTHeue9IdMO2bN2bagy7xCRK0TYlpSQk2diJSzpezLSJiSaRptTIFKibMd6
570h0x3rnv6OmO9c9/R0x3rnv6OmO9c96Q6Y71z3pDpjvXPekOmO9c96Q6Y71z3pDpjvXPf0dMd657+jpiV/
SFn20HWiGgYBxse2pWta7ENtjZc/dbFASqhrJTZjvXPf0dMd6570h0x3rnv6OmO9c96Q6Y71z3pDpjvXPekO
mO9c9/R0x3rnvSHTHeue9IdMd6570h0x3rnvSHTEhb7tn2yk7ZyCjQi42ja0Ulyp/iXXjvXPekOmO9c9/R0x3rn
v6OmO9c9/R0x3rnv6OmO9c96Q6Y71z39HTHeue/o6Y71z3pDpjvXPf0dMBPT0hboPA0jKIy60I0RVXXRdm
O4+qb3hn8sdx9U3vDP5Y7j6pveGfyxMTMhIW4bky1giw7rRJStdakd6570h0x3rnv6OmO9c96Q6Y71z3pDpjv
XPekOmO9c9/R0x3rnvSHTHeue9IdMd6570h0x3rnvSHTFp2rLWfbJTNrKqvI442oJU7+l8sd657+jpjvXPekO
mO9c96Q6Y71z39HTHeue9IdMd6570h0x3rnv6OmO9c9/R0x3rnvSHTHeue/o6Y71z3pDpiZlHbMtBG5pomT
uqCLQkotMu3EyzIWfbJjNGJnh3GyyolMlKR3rnv6OmO9c9/R0x3rnvSHTHeue9IdMd657+jpjvXPekOmO9c9
6Q6Y71z39HTHeue/o6Y71z3pDpjvXPf0dMTNmzVm2mMvNIiGrZAhZCQsnoiVs2Vs20yl5MbgK4QKWdV
y+mO9c96Q6Y71z3pDpjvXPekOmO9c96Q6Y71z3pDpjvXPekOmO9c9/R0x3rnv6OmO9c96Q6Y71z3pDpjv
XPekOmEs+es61wYR1Hqsm2JVRFTXrsxLyzdmWgrcs0LQ3lCtBSia+1Heue/o6Y71z3pDpjvXPekOmO9c96
Q6Y71z39HTHeue9IdMd657+jpjvXPf0dMd657+jpgJGes61wZB1HkVk2xKqIqa9dmO4+qb3hn8sdx9U3vDP5
Y7j6pveGfywxacpI9UBTEveuo680o5RUdhNmO9c9/R0x3rnvSHTHeue/o6Y71z3pDpjvXPekOmO9c96Q6Y7
1z39HTHeue/o6YUSsqcUSSiotxUX74mbWlLOtMb4ELEvUUCWvJQqZcqbCa3oo2i50AU+7F84ng8zvP+Uv
nE8HmN5/yl84ng8xvf+Uv+NPB397/AMpf8aeDv73/AJS/408HUmVRFLIsaqPqxqo+rGrD6sasPqxqw+rGrD6s
auHqxq4+rGrh6sauHqxqwerGrh6sauHqxq4+rGrj6sasHqxqwerGrB6sasHqxq4erGrh6sasHqxqwerGrB6sasHqx
qwerGrh6sauPqxq4erGrB6sasHqxqwerGrj6sasHqxqwerGrh6sauHqxq4+rGrj6sauHqxqwerGrh6sauHqxqwerGr
B6sauHqxqwerGrB6sasHqxq4erGrh6sauHqxq4erGrh6sauHqxq4erGrh6sasHqxqwerGrh6sauHqxq4erGrh6sauH
qxq4+rGrh6sauHqxq4+rGrh6sauHqxq4erGrh6sasHqxqwerGrh6sasHqxqwerGrj6sauHqxq4+rGrj6sauPqxq4+rG
rh6sauPqxq4erGrj6sauHqxqwerGrB6sauHqxq4erGrB6sauHqxq4+rGrj6sauHqxqwerGrB6sauHqxqwerGrj6sau
Pqxq4+rGrj6sauHqxqwerGrh6sauHqxqwerGrB6sauHqxqwerGrh6sasHqxqwerGrB6sauHqxq4erGrB6sasHqxq
werGrh6sauPqxqwerGrh6sauHqxq4erGrB6sasHqxqwerGrh6sauPqxq4erGrj6sauHqxqwerGrh6sauHqxq4erGrB
6sasHqxq4erGrh6sasHqxq4+rGrh6sauHqxqwerGrB6sasHqxq4+rGrh6sasHqxq4erGrh6sasHqxqwerGrB6sasPq
xqw+rGrD6saqPqxqo+rGDeNFGtc3//ACVP/8QAKxAAAgEDAwMEAgMBAQEAAAAAAREAECExIEFRY
XHwMIGRocHRQLHx4VBg/9oACAEBAAE/IYM6DBjQaDUaC9DUZoYKDGgQwQwYqYKGDGg4ghghzq
FDnQIajGkUNBocN9ZmIbwY0DNDB6BgxoEOs0EOgZoaCHNRHQ0GKnFRDBj0BipxBDQawhzDj1hUWh
vFBaPQIaC2hw0EIgjo4YoLTNHoEImI445ihiijigtHDQQ5o44qiHOjMAoUxHHHMiAUKqqKOGOODMMFo
YptHUR0FpmjjjqA0COpTFFHCanMxVcUUEcVDAIYI44tBigEegUcMGKk0EczRxaAhzHHpMGI444oLQ3g
tQQmAqOGKjiiigtDBioFCXAdCo44bwQiKOmI6EVUOIIS4DHoShMBUcTjooTBCHBDnQI6BiEUVAaZghz
Rx0FCNCUcJcUFN6qCOZjUdFFBQKOOKCOEuCHNHFFAFCHFBHFHBG6OJ6c0Iiq3FFBQ5m2kRFBoV
FBRR0cIcxHVUNBEUUVHCYCob0UUIUAegqHQNQF1OKiOjoL0KOh0KhgocxVUUNorUdDoA4bRxVUF
oC4SqOjoLTMVXQlMzFCdFUWoF4qKHFMRwUJoqjAVVRw3gChDgtHRQ4gihCgKidCqBdDBiKOKCAK
EqG8dCoYI6npBeHOoAKrirmjGoBQlTNBerhoMGKLU6bwhwBQlUcdDAFU5gocTNBghzFRQUJVVHR2m
ZjUbmIYNCgvMTNHoEKg6FViooqOCgB0IoqiFAVoOhLoCqiOgFwhw2iocGYYC4So4anEEBcIekboAVCH
R1xRmKijpmKGCOioQqAqZ1DceoIC4Q41R0cNpmYmTMUcAhoOauLSo4DCVAXFGquA6DmOOHEEJUz
Q5oqKG1ANDqUNHQ4o6qKhxRuCKjoDDQdDionDRx6MzEdHHBROKNRVEIgDio5iC8UxHDHUUxMw2
qqEQQlQQmOgzUlR0UUcMAcUMTjocQUMegZooBMQRxxwRQwCGPSJo4oqOCGARRRRx0KqcejFCNA
hzURQxxzMVDjQDFHU1GIqiETEdVQ4giho46ZiihtBFRzEF4bVcVDAaGiioIRUCOozDHHM0VBmmNDm
BHBeG0F4qKgMNChqDQ2oIcxRTEccF4bR1UNSoqOChqo44DQ2gvVRQ2ghgxDmjgiimYoo6CEQFQxxwR
xQijjjji0J0OKiGm2oNBxBrGaGg0DPoHEFTnQMwwQ6THBDrFDnQ9B0GCKG3onNRDiCoYqcQQ1egUN
DmpoIYIc1GYaiHNRmGOZm+k+gaDBiHOsYrmDNFDqMEMGKnNDQUOIKhDoMEPpDGkQwegOdQhgx
pNFpOIKCHOgZodOIMw0GDSYNIzoIeowegYIdBoIdAzU0GKnEFQ0mDWaiGbTEcGg1OIKGCKozU6Rm
hoM6hDUUMUxFHHU0GI6E0FXHHCYKBCKqAQwVccVFRUccUEdN4RHFUwR1dFoUegmgjQo46HMV
XDiCCrqBpUUJghoIgoqmg6lBRxRw4ghooKuE1FquCG8UEIgqoIYIcwVJghvBaGOjgFTRVNRDmioI446KA
VcTqMwwBQxRqjiiicxHE6KKYmYI4nqccyaODNMwQ5iiqpiOro6NTMEV4ooYBQo1M1MUxHE4qOoC0K
DMMxHQxUFDAVRxxxQCGYjpvHRw3gCh04jjjidTFEoCqqiioIRGoqKAUdHFRuKghzRQRUxM6XHCXF
FRUMAhDghFXFFEtJKmaGqipmKC0OYoqG8xMwwYo6EupUVDqQ6MRUUN5iC8OY9ALhDiioqKoR6B
w2hLgKicxHFQ2hLgDqqi2gKOKhvFGqq1HCXAHMROioBhtM0NQUdHHDeKozDAHMQ3gxoMJdAVocF
4oLQlRPQaMwRR0UMAcFooo6gKgFROh1CFAHMVOKOpK0hjhLo4443HBeKozUmCHMdHAajHQCHG
gTHRRKOOCE6AaJ0OdCmI446OOAwxuAw5ijio6urhjoNCihEAcMAoo6GPQ6EQRKGOKOmJmYgiqRQQ
wCqiUcEzFGo4o5mKEQCjjoKqqoopiOOKOGOYgqoodB0VHHQoc1cUMehRRxW0i8IVBVwZoSpmiijoIaG
AUBhxQQnQ44IqKKioC44Ioo44DDAHFMRUUGaKG2hwigDhgFAHFDirjoqOZiUWhQxwBwwCozDiCEq
Zo46ZmI4IToUxMzEEUcbihtBeYicUMExAXFMQRUEWpwGhKoBFRRwRTFN9KcMAjo4IolCaqhjgDii0u
AOightBeGDSDDJtsGk+buxAaQiYVxIjv4EpqEEQpBGES0SghD6dIY1qWIQ1oUxgSR/gwgDEgAhrCEYgjE
kfxlrUMKEIQDQACQgQhCWB/BgKQsQhKWlaUCEtI/wDDGhSkAEtSkqAJQlIQtS1KQoC1gEIQwzWsQw
oQjphSFAP9UYRjFoGFjFELoKBQBaZmlqw7ORUKQighMVSKiamohzVU8m4orE6ExWnRl7EFmIH2h6Jft
OyXbTtp7ZftO2dkyxOydlPZD0TsnbO2DonZOydk7J2TtnZOydtAsxOyds7JhiXbTtnZO2sOmdk7J2ztnZO2dk7
Z2TsnZO2dk7J2ztl207Keyds7J2ztnbOydk7J2TsnZO2dtPbOydks2nZOydk7J2TsnZLtplidk7YY7J2TsnZOyds7
JftOyX7TsnbOyDonZOydk7J2TsnbO2dk7J2zsE7J2TsnbO2dk7J2zsg6J2TtnbCm07Z2Ttg6Z2TtnZLDidk7J2S/
adtJ6J2zshXadCdGL2nToKl68HN4YNR0jQUOdBrLP5q7NpYxOlBCUpF4hnGhIRi1EpGi+yhaF4icRKizs0B
YlTsicReJZR20dkSJE4icRIXiLxFi8ROInEu2iRIkSJxE4icROKO2JxO2LE4iVUixeIkSlOIk7YvESJE4i8TtnZO
2dsTiheIvEXiIdovETiLF4icULE4iUpCxInEXids7YvE7Z2RKE4c7Ys7InETihKEizsi8RIuiJE0Uvq4eidmdKdG
dCdCdOdKeUbzeZghzqEccJ0AMNSaed7y0Ja0WWKmziJFpSheIlHsi0JxF4i8fwv8A/wD7Z7dX/bX9lPtp9s9vp
997KV1/rX9un09D6vp3/wC2e2e2e2e2n2z2T2z2a/8A26P7dH9s9vpf9KVnt0BIsXiLxF4i8ReIvEXiLxF4ixav0I
3aXaC553uIc0EOYqKYjoYqgKhRafDd49S3LVfs1vaJ2idont0Y9NTsFPtnto7NF7Z2aP26e7J26udun+3Uv26e
7afb6v8Af7PT8+yr7PS//t1T9tPbPbPbO0U+2n21/bq57a/tnaNG9s7Z209tHbOyv217NhV9s9tPs9OILZSyTyPcT
eG8EIoo4cUAUIqAoSoS4NBQ4jvFmm6PFIk24CIlE722jynWyopBsByNpzugUPQKiaquOKOJCIDwQ/meHf
meFfmeFfmBbDcgv59Lo4oqqqrqoiDIQNzAGwnIL+fUqqKKGqqqqqKDsickEAQIIDuPUCiqjqqmqjqit8Ph/n0
LqrqqqqrWnjrqriKwlgXz9yx6VVVFFVXXNVWItwH+Z41+Z41+Z51+Ye+EP+fSKKy6aa+eOXOZAFIyA8fc
HptBXffVVRVVVEAZCBLaA5f59Sqqqqoqqrq6oMyINyH8wEwQcgn59Qo6oqrqqrqqpwCcgfmNwX0iqqqqq
qqqoB8sP8zx78zw78zy/wDMIolwCn+/Suq+uqKqqoILg/QSQiwQp5UUOwPlQ4rRv4nuJvQlUdCjgq4lAYnCF
HHR0bgeNvSsS3SQwLRYSAfhRsDPaEI7iAb3gQn9ki/pEigdHds7JdWgzQJbaX+dP86f50AVBDZ0R2ag7H/v
gyof79Ve3QeydsU0WkNsW/bo/bOyp2TsrjaAPoASY7Z2Tso7IJJAefedj2qds9lHZO2oIwDzCH+RP8Cf4EEV
Adiuds7NZAcAcLtnboHZonbRsc4BQAOGm7PSCAAwRQWQqpdk7Z26Y7KBhgBjbFC7Z2Tt1+DDQxM/yJ
/nT/OhCwFtkuyduqRslko9iWOr8uTAi/tA7rOBL0sQDxjbotQ55DuKqNRRUUWhuYgLihooocQRnkzMMtRs
wT6mZsz3I7b/ALkEAi4iCCXwI2BnsCEdwA8L4BOpYRB+wiaOWjNLiAu/0TV4rVbRGqo86+eBM/UQSjo
Qnrzvr/7PR4w666e2o+kLDzHte0b+RoAQN1Kzp+mV4NF/yBorsWCjQdNAlFM/U15vQMkB64OrJYrn4rgPP
y5MOHZIBG77l6EMQ45z+dPF9tRyzPFeXIhMBdDnQYDCVHTEdRio44MzyesHEtVA/CTtQ4CLAft/0XBA
IuJYAr42TAz2xsdwANl4BP7Jf2COqBi47S3udEPh7aioFUqA8jfBfiXxVFFoJCl1QsHm86YShacDzNtQLCyK
KKhUBDgti0gooqAXoaUSqFoCgypekIFS2F69YVpAFNwekkAFFBUKGFKKKLFFDUCvTkYA5YNUDAdz
8uTDJJ2l2DOTgn6EIZBuTuczxXdPI9tQGZIHh5ENAY5mOOOCHQaDr8zrNs20jaG3aTwoJAiwJ42LggEXEt
A98CNgR7YhHcDC2kIT+yRfYRiooqZO0+90Xk+MUUUUVFUPA3zxnOiqoqqKvby/XUtXgeKBaqoooqLQ
mC2iiioqrW8JKKKKLQF6K1oWpVrBFFpUUVFTuNclFFFFFRRU2DOlFFFFoWnJ9KgUUVLAkIFBYPyLn
JhwVItIE77n6FC5k5360eZ5QZZumFIzxeoofRFDiCp1eb1m2bZlMZ9TT4UEwRYDtj/byCARcS0BvwAmBHt
AEdwAdl4BPokS+wjpydp97ovB8fS8JznhOfqpvL9fU8Tx6wWmw/yHhLL/ANaXWCd+Sw1k+lpFkLEC2A/9
OTDJbimlgZ33N0JECWeYcU+Z5UWb5jU8HqIaD1jjjqLTyes2TbThPpJ4aIqSIBnbf9yCARcRAX/kyUkLPAh
sdwAVJkjFgokMYKJHUx+DOs+J/kRp/RDgLJzBgQixxo2fPg0RpCJJDRj8H4j8H4j8H4n+RP8AIn+RP8iPwfi
PwYZrY8iQAFyTwIfqhIgSQ0Rif5E/yJ/kR+DP8if5E/yJ/kT/ACJ/kTrPiCx3nNIAygHDRBMhWyLg9DOs+J/k
R+D8R+D8T/In+ROs+I/B+I/B+I/B+I/B+JaIlhliSmiuxiRHYCQEQY/B+I/B+J0D8ToH4j8H4j8H4j8H4j8H4nQ
PxH4PxH5fEB6nXMYqFjcO4hVsfidI/E6j4nWfEfg/Efg/Efg/Efg/E6j4j8H4g/GhsJSgQ0RbqNAxYsfiIzAQgGV
dRuD8R+D8R+D8R+D8ToH4j8H4nQPxH4PxH4PxACDg/EKslaMI0LcttOgfidZ8TqPiPwfiPwfiPwfidR8ToH
4nWfE6B+I/B+IUGf0OABkklKDbsWEIkBDAMfg/Efg/Efg/Efg/Efg/Efg/E6B+I/B+I/B+I/B+I/B+IKjcUcGKL
mwJ9oVGyZnolxYg+8fg/Efg/Efg/E6j4n+RP8if5Efg/E6z4n+RP8iDQ+1XjKBKDF+oh/KPQoJDYghKf5E/yJ/k
T/In+RP8if5E/wAif5EElUJhCUCVcX6jRsWPAtAv8AmgGSB3Mfgx+D8R+D8QjNYE2J8Dtt1BMGSX9rsbk
7n6FA3POgeB5TzfCZHRfF6ibwwQiKigzDQR0EIcAUNFFAJmeL1mybIN4dp9BPCYaDQq1oWBhACAEQ
Wnhf5nlP5nlP5nhf5nl/5nl/5ng/5nlP5h8r/ueM/meE/meY/meA/meZ/meY/meQ/meR/meF/meR/meV/meR/meR/
meY/meH/meR/meR/meA/meR/meR/meQ/meZ/meF/meV/meR/meR/meB/meV/meR/meU/meR/meB/meV/me
F/meV/meR/meA/meA/meV/mee/meE/meU/meF/meE/mHyv+553+Z5X+Z4X+YfC/7nlf5nlP5nlv5ivH+54X+Z
4X+Z4X+Z4T+Z5X+Z4X+Z5X+Z57+Z5f+Z5f+ZY835nlf5nhP5nhf5nhP5njv5nhf5nlP5nhf5nhf5iPP+54X+Z5
X+Z4T+Z57+Z4X+Z4X+Z5T+Z5b+Z5b+Z5T+Y7yfueF/meF/meH/meE/meV/meF/meV/meE/meA/meU/meV/
meF/meV/mK8v7g8Z/uef8A5nlf5nhP5nlf5hH5f3PI/wAzyP8AM8j/ADPK/wAzyP8AM8j/ADPAfzPC/wAzyv8
AM8z/ADPM/wAzwH8zwH8zyH8zyP8AM8j/ADPI/wAzyH8zyv8AM8N/M8v/ADPPfzPL/wAzyP8AM8r/AD
PCfzAm+XaIrbLCHNcIZ4nlPN8ZmYFpnT4vUQ0FHRwRwFUVBaAuEqZijjhxTyOsO4myHT9JPGXaXjeNR
fzk9I6kqC/or0Ff1t6L0HBG9G9BpJ9AQhxaTeEKAP8AmlzinzPLUsH4fUQwBwWjiqoLwhQRwijUzMRxVSn
m9Ztm2ZTAT6Snx0DiD5+38+ooovST0n+GolqU30DUqLRvQR30paNoD6REEUUS/lVziXTzPKp6wmdPg9
RDQTpIo3BVRQ2oBHFQzzes2TZBl4T6aeEx0Dief4/nQNBgv6C0v0BqFFaKgvFFVRRRRRRRRRUKi/hGm
NI9JRRRRfxS5xDPE8qHt8xmdHi9RU0cVDigqDDHBeGDFQaeT1mQ0N9BR46BxPD8V2wGJtriTzi3Bh8q/u
BYHtBNrg8G63UEuQq5uzkLHsDLj2IH5iIQukRYtY7nQjmOTY5ACPxx0IhdApOEBP8AcTWxQJXTg2I7/w
AAQBRalpNd6iirv6ioIHleUhkfIzxj8xuD68bBeF2EjmacbXn9Yh/3AQjd8j/QQPgEbiPzMWXRMsu/8EsFsbTzj
8w4hbhEI97QemoooooovQVRcfwiHRRUWsG8mTYAuTGeLLjYsk5WYtdgE/mFBzxDaho7kE7ay5xR4nlL4
dvpzp8HqJvQwCKij1DFAFDpE8nrTtpwE+knhMNEzwfFTIwSOxnGJDxsPd6Z7y9U0p4ByYsfbiYhlC0C1bh
5D2wo7tlJKvhKAjaj4e46jPtLqwqRBGBHsfeDf/SGD5v7/wAAaRqHqrSooooBqejYNxsP0nNZb9HBWN2hCF
oyMN9IZ/oCzQHYIbhmSTAIi6RMJnPcl5+0Ib5/5QY/iKH1WqP086VqO9egARkuJxCKJ4EbfsmBTA4WCM
dy9merjeiuanFHieVPm+Ymn8Z5vUQ6xmH0BDnT5vWZDtNkymM+kngmOl4XjQJIuJYCbygSjwIzNV8kbay
eSPwoXkIMEArxIs8xETdFygBj6MrBkd8JxaDC+6WARb4fIJ/APpEo8CJT9kxwxuJx4Dxo31K0UVFF6QSPB
cMcAiwjCV4EaT6XkTd/T2l4FjUCu+Ebz2GZxPv8Fp4NKR8e08Nx/HIcS9QYm/pL1DF32dhn173PaCFx0d0
WyI3I/odVc1OKPK8p4/jN0zNbxeoh9NRzMFqOjigjnm9Ztm2nAT6SmvGgcTx/GnfIhwrDJbAF3R2iDngDAiy
D6IjRP7wH5DoYQjBKSBsgLoFz3pZk+5XcAA+0ulIXAnZGD1HSIqCC6Yfn+/UXqfWiGzcOEVFDJMWPS
AAbkgwhcHWBQPWMPFUxWqX+pBAkZjYoD9xn4Q++H0IwDqhHEfEXCe1kejg07ePtPLcD+SooovXfoO
OpqMVtcjb3Co7EoGwEIdhERLCXLkO/HYDVDOanFHgeVL2+bqcZ4vUQ2gLjmaOiqBRQTMxDAYo4oBB
8vMyE2w5hPpJ4THQOJ5Xig6DDWSDFwp/UFd+ZdGIMLJt5/o+kGCGwoEuBtcfUQm9nAARp7o29qWS8I
MAPsAIx9pbh3xsEW+HyHpAPQekw2p8JNDjhhg3LGlRRfwQb0eMz7yiQiBuCA69wxaAAGDTaLorO66S9t
gNyrRaOBTt4+08dwP5qii9F/wABUNpEx4y2+8uZvUb4dm1/cfSr4UeJ5S+PbpupBgzz+ohmIYDHFFDiKAqp
xXNR1OeD1mykZhPoJhaY6BxPK8ahs5hjAEIiDgivRi9wLEIxAlY6Hc2FK7BtGAZ8BOo72ot+fcr2AB9o44hI
kEzI369lB3kzYAiwoYu7dvQWt6yAj5QB0cVoAooZ0kgAGDFeKKq07+lihCBCQBa6b9jLWbIkIA10Xuswp
G631AEFp4XKR8e08twP/AUOtMwW9Xet3R9lt28ZHuOYRa3sILn5QZ5MTXd9o6+pXPE8p5fjN8yNOSeD1
ENjCXAHpNxUEqOPSJooIlLPLmbJjTjPrJlaY6BxPP8AGu521w+/1YI7cQ1vngyNlE3Ij3EDeq1SlGwD7APv1
Cb0vfwvoH35HWBXf1Yj0HAltcfwt9JwrcY0kCuiMTSS5XKNrbOuqgcZHx7Tx3H/AIShtoXob61QJCQFySU
BD0bLWLI913woFoFCWwF9zn8ooR6NfCG08Lynl+M36E8XqIYA5iOKKOJQGhihFRRRRwZp5vWZiYwV
MRPqI4THQOJ43jWUyrSL330PS+zj84qmQIkHUAmKMGW4GDS1L9yvYAH2mcvlz18RiNQwHs+wX9aB
F/A3nos3Npn0zoWo2MHMNGblYj4l/Z0u0goF+hKJQFgHNle2emjhfEAix8+08VxRUVd6n+UoRQlRUGg6X
pMy7JRvK7lLOD0Ra0cRbkX/AAHCDIAAgAQA4HSq9CucUeJ5TwfGbtEu8+RQ2gvDHHU2jq4IobQQmOi
p4vWYpsp2z6DWzzvHoCf4B2DgiFMVnJgCRyIncZ7ERoZElG5/vtjjcTalg/CcB9QH/UxwxfsPYd23uNQIvV
Gjvf0Ux4vFDlemtDmKY0KAJHBxxIdP6uka8KzsBfyvrDpYdC3n7TynAgzDQUEUWpP+QYte+nOjpr3IDhS
gAYgsDlQKUxuBjmgsuXqNaZzU4o8zypOzNUrmeH1E3obaFHHoGYaChzU4p5vWnCk8T6SOEwGgcTyfH
oy3FwRHIt1MAgbm6KMEQasMl0dmXd0tQfbr2AB9o8rswnbG+34MX6ZBs29k/j+AqG0zGBJ0uiinFcwZjW
QjRw6VVTaf1AtYVYZAudQQe0KaOZvFZHVj3i0sPhbz9p57iuNR0KYqQv45DhEUcHojMxAfQvDG+7Z9x
uI/4irLY67e5cH0FSuc1OKQfk3Ty/GbquBni9RDBDBjUYKmCGDSM1FiKMIEHMtk/qACkimQ1oAeb9wD8
n7njP5njP5j8YgpAGTAO9p4Hj0YTBIASIyHDN72IZhDhZCJMZbhRx2Gl8g/QL8gQD5ARBse2/ME6ceCwx
k/J3LiNjvOOF9l21+Rrt6e+gCnbV4ZtpFDBd1emakVGdJ4GbRAGSfaG1DkRbj3O0W0Whq431AMHFtLAh2
8/aee4o9O8ccOYJmDMOYIc0UxMUVv4C0EQjVjSIQ2wgBWB/PYGPKV7fyW3vEBN4XeXk3mPQMJLahg
skVteEJ835njP5njP5jfN+54T+YETbG4iJI+tqDsjoTxeo0HNHQZhoKAaQ5gpiOeD1mVXGfURCsD2OK/nz/p
8/28/wBvCBkHD3ngePSkLSrMlcv2Q/AhBlywrHJJ7dx0ttBDy4qxFwd1Z2PexcS4aKGm5/P0xHaCQvf8URFe
B4Gzb2S/r0XqUAVTo4wxZDaGhm1NqrhelKqmND0KhqdnqdVgupIJgeIIgQVMLbiIMXS28cwZwhsUAIZ0s
IFbz9p47iovTaKmajQquHTmiq/XXomFOVkCduQBRAwPeMLEVcz7EguDzr3qfUQ/9vP9vP8AbxD8+f8AX4
KAm6R3UPZHQHl9RVw6RDeYiqQ5ihzE6EzKeD1o21/qZ4aY4geLt6BRRHt0OOuykB1lI+EAErd1nxDg0/8
AU9CLzIrCbZ75V+veJwu5e8I/6e7iEMRGd1SzoCD493oHQootJRiRgWtxDoMEIp8zQlHRTFNo3QQxUBoK
KCdEwYGIzmHuBvG/E1Id0L2Yl+aktyStL5I3B/yBzvXg4KbPz6Tx3FFBaODMJpiqijoa5jgNM0UxDVUdB6i
i1GEtIEOm7sht1XWPL73bPwOpEA1DBsWFCIPT/nFHieVD2Zm6nEzxeojhLiiootA1NqMwWhzHXKeT1m
Uwpwn1Ece+kOJ5Pj0IxQhkaBc3PsEva+8Qdp2Blt8sgiOC7Mn/AI3gPGDslWJd/oo7QTNtYvmOoNorwPlDRc
vn6cBUWN2CIlyMjgwqDH6b29seiBFFrMxvvDoUxG4o3jmN1USjjhvR0UGhaVuZ4ApvJPCB+8J3f5AhdGI4
kOn9UPtTstBdh+J0MPgzIePaeG4i0FRKipkUUMzAHoVMQUUFXHQ2qC/UWkzAAYnYQIwRrx2E8P8AS
CGPfrPWoYeQ6jSqvX/OKPE8qfszV3zxeohoDHVkVYmY449JVxPB604U4T6yOOo8/wAaoEVSABRliORL
nRJ5qm4P1w0bZEIYcoGSyMnO1x6XHDzqKBI2/wBAPseYRy/eEJW34CM/Z+iWpQ7OfH/ho3pvEoovScFg
wjCtNotAp7illHHVRaHQxupjonYZg1Yg+DBABHPJw6BnwGALJHy+BAvKYMrIruRFLa8dCW/zieG4gioq
KEQCERRRx0NqZotDVdooRTamf4GYRVEGCwuJRg2/yDzBCDxEEG/su+g6ib59fucUeJ5S6fbqu+eL1EMA
cNonFFBEo5mYigihgjj0CeT1FG2jbPqKJjped49IMOSE1RxIU3ve8SJByIaucEMo8dRtETk6pbL9xfBj2oAA8
YPJwE9QYuwPZU3L5+nAUFixwREuRkcGF6YvSeR7G3toAi9YZSAviGKQj0CZjlwYvI3pmm1HQCiiiiigFo
RCIooLetkgJs3whCW5lgbEOw9ukUMGWznYJAD3UAfJFcm3l2hYuLVUHBm2/wA4nluKExalFRQQiJxRS0
xFFCIIqEUczozMTMxQ+oRCekEIIfAOpNh1IjtmjcMB7BCB6IGOh777DZxpHp/zinyPKeD4zfVxM8XqIaC8
xR0zFRRzEcF4bVcUIgzPF60Y0Yz6uOGo8HxoAaxAQ9bp/kT7QnF+JAgMz7P3hPBYIiE2DB1m1nbg9zC6r
E/YQHowe8d1AWVv1hCJYUijc+DBh5/SK7x/4TqIAFj1joMEUcEIvXEEFoMxS1s4BwLqIRXaKJUGaGDS7
yNMprgIQUCFEiOydxtRHiawC2GcgAwCsAuQKIO3aHr3pUBAtG8sVGCK7EvvK8iI7R2dt5ePtBkZGBKsII
vRUcVVDFEqumY9JEzMR0F6LSMehvN8DS5SRXmug4AuRyosABLA6xA6emSLsekBr7nExniOU8/xm6nd
MJ5PUTeKm8dVDHB6YTyOsyq4CfURw0xxPP8AFe0BUWk4gUkBONwgDtZdJlzPLvxerHAB5lgXXTaW9
rKIHYxRsR0yEsxmX7t2Ah8BbIXSsHSEwuXvIS/YGUcVhCxC9x19I2qnFFodDmODfFFUXpvMCXwMBD
MYCiDh+WDE+aADsljvR+kSDoYMKG+NyTC2VswwiLMb3lgha+eyRditZQ4KrbMkn+cCwDQVoDnG7wF
cQcHeEd61Dg8zrqANzC0H8Q0GMUHpYjoc1x6BQsixuIP0GcQBICAkMfgEIriSFgR+ekVN9BxXfXvMwng
eU8/xm+riZl8biGg9B1EMGk4gnn9ZlXxE+oomOiZ5PikRazXfUBEvUExU0EAdShoKgRUbUBDmAW6Am
QAyo0xAQYC0fQMGf/BMUUxBVVAiodCdNofUUXq9zinxPKB4+2ZHQHi9RoOdBxBoAhqEdXTyesyqbZ
9RR4wqnE8nxSNS1iq9IUWjabaLWKFFBaCjFRpFBAvHUOP0nHoccfoOPStREUUSioabQHQdKq4/SUXpt8
IZ4nlPP8Zur4meH1Gh0UcdDBRxxuEOCHNFBmnk9adkzmyfQTwmEGpxPJ8aOdD9ED+C7VUAUk1aP+W
hOAKGbR6wKpZCIMGOjhiigH8BfwTAFpUVRKKKKYool6BHqKG0PodzinxPKeP4zfXxM8XqIaHDHHR
KOEuAxUF5iAuEqijiUc8XrM5s6TOWz6CeGkOJd5NvQL0F6C1rQJgUpLuaFAF6YvUCPZe0Wsem6moh/jG
0BdFQRCHMR12qv4C9HvhCc8Tynn+M3zEy5ywGB5eRDeAKGqihxQBxR0xMzEzFHFDiCX+TOi4CB8CI
WmEOpxLPBt6o60tQm0wIY6q0cCw2AhWMhzM6HHTOlx3oRANAxBgMiC0wtK0OCHGp6DoH8JKpNFC
ItAxRQCbxUx6hHoP8KPE8p4/jN8xM3zCeL1FCVQDQ3CPQOioKeD1rZTbCl5ATIbl3hpphZgwAE2FWaN
GN8isApkIpnYGeH4pMB9IemNAvMwjQxFfiE+OEzpUxBrFRbQKNTWoekGr15hqf4oPoqqtQiuBQYjgv/A
NQiHhASPEJAfciFtZo0Zgskk3vvEmKnGw2lnn2zdMDN8xM8HqJvU6OOYgvDaC+gVNDQTwOomVGU2z
6iZPBAig3JJNxisSKqdOkOgRz4wQQwM8fx6N1A0DUnTEUxV6AhuSwE9JhvHHBpVGKsMPY+EAH9h2w
+jDAARAFuh55o1EYiTi9iG0BUF4XYaC2K4TbdhGHxBURULwJAyu3xaWJmJRWSWCwYNOowLkKxzv
CWYGFncZlwBZQBTZJVrGSIO5eoRGgmJIBd2LUJolcEMT7ItSdxC2IDiiuVjYmNmB1HAUywy/+mAACw
FziIUpbIEI19iKOwWGTDIDKgDMpaIkPkWDIQal6rHUGTZYo77k4cJHLgY264Q5dqEEStGFxBPr7iMbG6
8sjybiEcLFANTzCEDBuvC6FiicnJstDvwBxwFBYWCHCUElKFpeiUAQQshwLfpxoAAsAybVOvMFF6potQ
qIYpt6ZoP8A9ZHLQQbEd9CnTpTiTNJN6QOgWGAq2J5fjMjMDN0xM8XqKmDHonGgYNP01fKj6ijx0Die
T4p3q1pAi9JaFUaMT+TM+kNY4ITbtBVVWNQZHAIFPtmXfGdSP2oBHqt6ky9JGdMau/eFJbDLwJSZa+A
Yp6222XwgBBNFxgbVtqvu3g6RR0Q40EYeUFoVyY2gGJAQD4OQwGfdQMc5TbAIoCKSkYBcBGAALA
QXo4ePvg2Mufne1YxgEp1gIuhchI8LD94HhVrdfNkLC5MGQuCkQiuwc7VFthGkgA4koCZssAQDiLUEXY
O4BcBGbYaMyQGx5ytnY4v0M5v4Qdh2bwVfw8CNgBYCg0ZpjWnReiaDFUYoNSol6JhGn+cUeA5Tz/Gb5
um+ZJ4vUUMHoGp0AxUZp4HWnbM5jPqJ4aQ4nk+PRj1n6N3QtUQwUGm8UGab6QEKXrWYKur3VKCat
oAQ6zZD+pfwAKj/AGyel4TE3IFuWjY227/KuTC8JayNsF1BNzYQSwHeDgcouFyRGwXTvXWUF9PtMlzF
CDLcDtHOSgC9LpL+9fW9KXLLQbDSMnA2+L3EHZNLEmxCIv7iCW00HYPgdoDZPQ0CyV0QOAH3C2
Q5kKGgk3IwIIMFTXWbAbRGxcEvYooxJCVyAbFUWnIBLVrCvkbp2qP/ABsTA8gbIRCG4rgriESSIF6xHm
44TmrlKBMn5W0gMjJlgTiErTRSGOYsZJ/yKKKHSvQzRQj0zeKm3obegvQXnFHieU8/xm6nfR4vUaAFHU
wVMUFoYoIqOZl/kzMqMptn1E8NMcTyfFIGpTf1bQZoMVVMxWnuLSTRzMUxHBHHo2oHTXIJW+OO
N+YrhJu92AGC3MYjwfF4RkHNoN4mEWNg/EsMIYRaTpYXcpDcFjTKcEWNRJ0cAXT1A3gLwmi4YAAo
ggoccQHpoiDc7QmUJvmZcwSnC3GZdUW9AU2aKkKhASbXnuOoAK2096Uuhh0/uBjhqnSVQO43hWxWG
A1gm9wJebkP7hgwQI17q4P3RXUYGRAGLhC2Bu3AFbg6mSJJuSSJJ3JMKgjU2MZGQc7jG0QUfATADFjf
iqvs7/TgQaVwzSbeyIhULRIXcyR3KCGAKGQgoza20xnsaJIvnzABcDq/iALMgDwWYjdFUxWiim2pTMGap
xL0CKnQ6qG2jaL1L5xR4nlPP8ZvmJm6YGeb1FDBiCipiG9BFHQ3imNCiU8HrMpgK76yeFGVTieT4pekRe
mZiHTtQCitDiEz0bTeGqooTAJiivQR1sqOu6wci2Atj0gBqub2C3IWtaK5lgkw2pCONhE7lntQnvABZeUClA
ZyxYC4plBJ6tOJqYWae6dMpwRokk5IFlkwDgveFqiXAiYMjdyJsTtAmwljlIsFiDICvBtDxlyGvvTO+9b0cG1
8qSVuwsFiyQ8EhRGZFym4EB5LrjE6sKJKZNIDAEk3VHRVZyjWgiNxY4MsiWDtCBqgUVogSBYoOsdtld
CywkCWASxI7zOEfoDsxYLeWmw6MyGFiuswUI8cgegJFd7h7It3jQKMzRqPVZLHQgkQQK0tOmwsANIx
hE2JnKYW4Ri9AwChghzQUzE9Dj1JxUMKimKKbVTrt6d84p8Tynj+MDMwM3zJPF6iGgjjoo3AKBHRwQl
Q3j0GeD1owmcxE+gjhMdA4ni+KcaBmL1cw1UUUAmJmlpdoT7mghwzagjigMMsjm8EVQ9DiC3hsBoMbI
AySgjmgpWZhf8AGjNgHaBffEEBog/bKazxEKSY7QFfyEAb3MMRB8VguR3iqB5LZB1n/WP9EGRQOAW
ALq+YB6wiIFhsJfgW7odwWsAu77C8bkTgBjYvZyzA7ZvDy3C7RqZoFvS6S78wqr/0KIB7wiEOBL7i/oQC2
h2JE8Ay/wC2xgG3O5syUIQIBJ67h3B+4QlMyuZbAGv4nkFNYZiHCQROHJXUtoAhLp9cFrRvxAVtTicsBq
/XKFNYZht25N0tWsuHnLegk/sL3l9W6MzbS7swxqw9K9A3veB7T+s51DatooSEo58K252gSmSpAEgNmg3
DZJlyyNIFb5SkrN099WNJDimI/SMxrVCIpiGjqoIvRHQ+cUeJ5Szz7Zum6b5iZ5vUQ0BWsJdFFFMTMUNH
DAXPA60bads+ojhpjieT40heKi1ChptpKggonX6U+xoJUzXFHBE4RQRwQUFRoEAoUBFlBgOL+sYdcRItx
5WMQ+YLACcmLVDUq8F1tS44hLE8+gqEtKi0kRaFMaSH6Rii07QUz6l84o8Tynn+M3TdN8xM83qIdZFA
HDHDAak6DAJ9L/cypGYCfQUeOgcTyfGgPSE3hgmBTMU2gmKDOn6cs72kQ5oYIMw2joYItJgHoCOuX8
5UKDWIvUXoG1AIRqdc6r5qcUeJ5Tx/GZGYGbpmni9RDBDaio6b0NDigh0nFPN6zZAtMZgJ9BHCkVOJ5P
ilXqNYFTBNqGCogCi1fWjvUwYhm8FRmGrj0bQU30Ao13oUWxLiZ/mqqi0lbUBDqAmfUI0KgtHXfQfNTi
YTwHKeP4zdMTN8wM83rN6nPqDqM8HrTspwE+lpmIgqcTyfEgQeqraQVMxOAVGdI/FPvQYobRVdBRw
QzNMaMTOkgUuq5vQRCyIoooooooptUwQ5rtFDFF6pRTNHpVVQ5oIfWIVAZjQaHNBfTfwp8Tynj+M3T
EzdAsZ5vUQ6xnScQaDmpxBPE6zKjGYCfSUWEKpxPN8QvRVqrUMxM+oRTqDBmhiVDmCmaZm9N6C
pptBTl+4QUUVOHISOqgivTIgzDiCGgjqKOOqoXppQ6FN9C9FeibiGDWtC81wp8zyoeym6nEzxeohxUY0G
ooTBUDM1OIJ5vWZ0YzCfUUWOgcTyfHoHBjQ6uoEEIg1qmYK1ZVdAXp3oBDBUZioBoZEUhleghxR4m
ZzU6u+gwWocxVdTBiioaH1RQBfx8UMENdqWpvB0PnFHmeVfzA0YmeT1EcMVHUZoYLVAjUzFGqtzE
83rMhRjMJd1wmVTYU5EHIIIozFW77yzTrgIDckmeZ49BvpU2jorRUAWl120BKeaOhq3M0AoYKBFBQ1U
Ga2ZvaWWL0C0BrkVqDFVaSINCgGl1MAioreqRoNTrc2oNJmIdDioKlzLMDJJsANDd95VLMbDQS8wIkB
swHvS9vmSbpgZ5PUQ5ighzoxHG4YqAuEOYoTqoZ5vWZ1cISLwMxE1ohYiFlybQGmhVUuXCYvfREJIbj
BnjePTbV2maiAL1U6RmK8xRRUIoptHHHaOOor3qiCTgJ3G0mGGROaD/FVW6kObaCF6SoyNKihEVBCP
RMEMYhqrQXoBDUMPAOAC4tuIW1cuXFMUAIIqBPEJEGrN6h7dWhaeb1FSVE6iihCgKjoIoSpmGDEcdf
J6zOjGYT6iJWmOgcSzwbek20CbxUSgPq3naihimJvRU2o9AiqNQKM7LRSOc6CCgvGJRvFBFFUxQxVXo
qYjehxQTMUXpJVImPQGjGlKKEXgq64pvOanFPieVLmczUYTxeoqcxxxxxx6QaheYiimIDPM6wqcZgJ9RP
CYQ6nE8jxA070zoAgE3iYiqq703gxQVVAJ99HU5hHTdMQ0EzMaFUiAa2BnUS0XicFQWgxTKIPZN4ZiO
iqqqKiiigEUV4MxVWhRzEccehazTao0Kb+ooooqChovOanFPieVHm+YU7p4vUQxwXhoooRrENBoE8TrMp
hMaPrY4zbN1TieV41lDoEWsQwayKiaqYqKAdxHovxUc3oIYbCAeRFO8ENDOgjKDmKx7nYuLqM1eGN4
EBBCMAZFkcFAAORBOhYwAwwdBMxRdwi8idYReRCHIgKaxQ9UVuIh6xVOo0GK7w6lFqGjENtBm+p
Q6BQ+c1OKPE8qvuJm+nweom9DV0OKCozoDBiozTzeumvrNSRxPI8VHQaGm0VBj1RDBQRe6RR6CYK
5vaDMjOIUwkQZmKAQ0W+X86QHmBl4viN17cPb6EwEMukWybQyC8kAES3CJhUhv4RlIrBbpG12DNw
3Xn2v91BoCYTMpwPaIH2h+0QEhcRsQ8iKrDh/8xWnJMpAHcvG8AUMMoh+2VzshgIdTA3B56QbwgYi6
QdxPxaFMxWiKW9BAAsATxn6nj/1PAfqeA/UG4KqRANwG+TQ2idHXMQ1SwzqHoWBtPFfqGAAeOtLY
qxyetSNG0FHBeb1MEXoEOKiqcalMRaziEKhgofOanFHnOU8fxpxM3zdPA6iHWcahDQQ50+b1oxrfWRw0
xxPO8aG1MahBqzqMxpAtHA5EXIYKs/BiojeFIAFCm1DPNdJn70GxQ4hDht4sMkuCp2J0EbzNFnsegzDfVL
+6iictjXpyIcndhDA7FGh0JBbwjLMrDHTFAvAruCD3BHtDckNc2S3PzCPlgWgB9QZ7QQiFhyQLAzbQoao2
iYakhhRygGnEqqKHEFM6Pry7IAiVvRXlthjwGOCAAcs9ZjOd6HE2giii15gmYR6BpvoI1HNE4LUOYMVO
Ipmt85qcUeB5TwfGZGYGb5hPA6j0hoqGiiq4oMzweumvrJjbTHE8PxpEQaQYooNAGtaMVUFWFDRRXhp
PE7eQZTcRjwMFNoZ5bpM/eD4fMwwRIAASTgXhg2WAsQ5XsrEDI9QBgq2h4F25yepMdRaoHqFtJJgJdZ2
BoR65abLctAd4As2PEABZtNsvthzZp05rxnr4HzA9DNotCcEh/cJ9vhnGSR5JhCzgAyXEGZAt3whHjyRdbEt
RoHBTFuLFymw6YMmgIZOgAAZGxuBYw4eEGPAB4ILhOrehFVTEJqotZiVSIrRROKDTmb6RCIYqbzmp
xDPMcqXsjMKN08DqKG8FoY4pebwmrpmAKNUOatwCeZ1pN04CfXRw0xxPP8AEDRmOOOigX9NOi17
UuHMMzXeELbxXjEq0Y0eO6TP3oMFsHgrxIOSArOBH1GbSaRoAMe0wQ51D4JQiEI1NgsF+sSmKUFhix
+4IWAoiEsB6FH2h3CF2BEgYQkXN9YHG+AgCLjlA9AetAJ7buCcESf4hgWwimJmKKB8b+54LnLIV9loF
Ct6GHEUIigXMqAmJgNBobw55ZFMF3O5qawcmDFGDZ973oqOu9ToNBRx+gQ6Km9BpFU9IEMNd5zU4
ou8G6eH4zdWvnk9RQBQ0VSIonFFHBajMFocxwCjnm9ZsmFOE+onhSKnEs8+0Ku0EVQL0ALQ7x030Zi1
qt8SZnQxjFC/fBir47pMvek2OFQ2RqAbYZ3xDcZFf57qi9QbTaip7l73DAAAA3QGaEcEbJmJhwSV2wAebjS
RASAQw1s5dWTvBmOG92JEKcoY/DEN1looQ4qOH8L+55rnSF91XUDrXtQ1NWIUAqC+oTK8JYxBpBZ
n5FWW1FvIoQnClQFflKfoYl6ZaiimI5mKhGsiitUlTNV6RvDaHFN5zU4os8m6eX4zI1rJ4HUQ2ND1G8xBeh
EEUxHE4o44J5vXQMJ9JPEQraBxLvPtUItI9UagItBi9IYBQ0uQ4oYeuZieG6TP3inCXBbI8Q4I14gBLYA3P
SHmoBsWBwgEhfJOLCY3suZCCgZvc9OsekVy5e6K13CAOMFMDcsgEExfKITgRmUiDDDuoc+OC0APq
DPaCKAIEksgAgZ81qOTDsRAkyFzYG0uhnLoSIpC+y/vSq1Y1HQIuQTgW4kPHvQvzVzbRXbRPG4ZQsH
ug1z8mQb7n9MZqa7VWlUUxVQj0CIRRRUV9Zt6C+c1OJZA8ndPD8Za5hRung9RN4oaOOOqcxRzaCgDSJ
5HXRMBPpIj3Cc4TlD5nQfM6D5hEjInl+KMwHz4QkO7G3fFXBeCLQYKjQBFFoAvpTjTlGtRo7uAsRW5E
YjigtDPJdJn7xqdQ02Nn0G8vRUAQgQjew2YJQZgvqFNkeJ6CwLXJCHeGZZCLk9xCaGuKBa2INmSOVFA
ZKCZyZd+pbB+MPmCI70HNVX55LiA9qWok8A7EO5EZHk9aqW9C1KpAg+wg7dySLpBiferfCrXDy0DAF
4B8AIsQCMiANPrAx5ct7S2xeztFagvDU1zoJvDqfom2nbXmYpYFuTlBwAghkQK4HJZ2AopbPyzD5nQfM6
D5hRh8xbI+YIqI/6p4fjN0xM30eL1EIcEUMVFQwReoeN10TCJLmGdLUUBsdAABP8AdT/WT/aT/aQ14aw
QAbgieT4q3VXNClGCWck7c9ODvUBxeoIdK1iXDmpoaDxTohhRfhr5LpM/eF0zIQU7oCV2EBBMllB6omQ
CUQStkoIf4KbGRY2Asf8AIjj0CjTCj2OFhZtceTqDwOtwbqJP8UR34MIqFFBAYyEwPkg94QCQsBaHCyyO
63oGPmBZkSylQSoRVNBcBzBBUVSGYUbhAAGwAj1LWCDxtIuE1jABMS3CwdoBkmYlAsTu+sjaHKPG
qUm3Dd7FIo9ZQ40KGKK+kzOtVVqKHMzQ0dDHyUNXixbYzzgd8CjwAqXTrMCCNiDGX9yf7Sf7Sf6yf7
6HFf8AQgAnKB7mH4+2ZTdMzMTPN6ib0MOgZoanGkc6DPJ6zOYCjAegjFU/L8VGwSZJJmzzY595BjBeE
GZmybsT04O8EGgwQU20DRvHrUVOoBDmhsKvN7jExFF2hoZ4rpM/eg2KNFh48JVghmc2cWh+ghEEJ4E
yApbcNZjtBLvJ17eysIBZOr+LvJIhw5QxzwxTZ8zBpstLq+6IXCOkzEcj0B2zu+GPQVOlFFDzEVSSU4W/sc
wMN39ke5gOhJ3YtLgCH4Ee1jLbkMEu/wC0EWKIuVyBu5J4rB1qbxWpvCXMw6DpTqcQWox6AEsZmDM
w4ghjjoJXqfXKMIXDB9ywjwu2eeIG2QdlQSjd0HIcHxkMLDZZFwdCWbUx8vxm6ZmBMDPF6ib0Ok4goB
WsOajNPI6zMTCjAegDFU/L8RtQbBkWFoBg2yzYXi1jWfwOP7Z76DBLj4+xCVkXyfHPTg7zbQY3Bb0U5t
qUWhc5hxutTQgCDAbwUHbR4bpM/eeL6zBGCbwoB8TDvxzGCGLg4iLczYF04uNxtuoUYhDEIkgwfiDEcc
MBejox7FJk7ri8OYZcuC0ALqDPaBPAIzJAsDHL+5NhXFLze7K/hVnZ7UUxHa3rWLgdzBx6arWNYAspsth
IFfKoH0RuXzCTudEcEdJ2oi9wJ4h1GC0M2ocxaBVUNRDqNBtQ0N4lQQkIEQFmGwe+cCBjLc0euTa4Mno
lMiPnMPd7u9zfGYDDHAFPhALwvlz8XbR3m1E/D8ZmZupxM8XqIYKHOkaMR0COGOKKnk9ZmJhBmH
oBigfleKHHs8qANxyEgNZg6InsDtXmf6yPMTke4yL4PMtfAXX+Yf1g6MxWi0KGAVereOqrZ4haRjwbQb3
TR47pM/eeL6zD2hWghikkD7ExiOME3QCJvjmJ5DBsZlGgaZSs2XgI3FBCXQZjoXwnYEI8u92zsUuSUuwb
4HzR2iZNtABJQDJwOZmdn2KlQ2VsSghSN9wJsGxXG4JdgvSler/e7Wuq7AYoo5oURddXA+ygoCYaDzig
NhkwhQNhf0T1iewB89oMX0Gqh9QipEFVqNTMxUOyQNk3sE+9xtteC5kC60wBgdB1mbEmjj7D8DqROY
QOJ4AGSTxmIJ7sDH5r/Zz6yQhFG8mhaOd7upxMBeXIhozFRUzFQaGAQhxRUVDFPJ6zOYzCgTfEsSk+B
FiIKLkxCZLrkrVMVK44oiKm4wZ5PipXiKyuzdjKbCFCgAAnHbkGDoYfYCGT4QmEgIAK1gJvlY+x6KyaI
UXcMjkGWLgLzP8AcP6wfQWoDUYo1E5moAFdWjUGpEUP1SddKGoJ4bpM/eeD6wrI/iMdNgAsAg4Ed3S
UnJCgDtdyG5bA1o446ub6hxAgKwrPETxULHAdmFY9x3gWzALCAAAFgEPzkzJgY1c7hZeVtrcuxHHO2A
dC8+OJYEwB33MACT0A3CyBJBG4EwMk9TkxyFJg7QCKNWNyNoEBMACAIWC/FNxTid9gQkHF6gN+
0ojBeO/aEbYQiyjaK3eKqinM/NhBdZFcchbKhjUP4wO0I6VWlgB3qmLXSbApY+VZz+2IgwinY1B+MIQN7
Hehigi0KJzebxVdXNooQquKAw6lUShBHIAGSSgIacC1OsObW2DZ7PxLJUgm/gJ2gfB3asgdm3JV4Vgtl6x
D2HP5nb7BxW6rJNzCJvg2psTcBxk9s3FAMljqDZ2goWKZkxcEuLbiFla1aphUjlQst+hJEEYZvQJ9umJreb1E
MxBRUcAhgChFTbUAaGeD1oxoxEv7KmXjQOJ4fiDMx7MwhAIAtuEVoN7kPPWOyBYOt2QReGYIVED8
YZ3ZKFyc54M9Ck7Qwe1hEhYLjkbwoZNLA/vwink5hkSQAAZwwd4brCPbQM02qoBqEMBVBioFMgKjM
VMRN0C8riZ+9FsfabQVglQb8j98KLjfnBgMQBfBCCRByLHQ46NMtB1C7QHJm2YAGbi0GApaxIAVEcs
DR9pDNVx+jSFESRESMALkoGD7BoETpFLBvEAecdnEBySQPeKqqSwI2IO17UBRh9VYSoWskERyOIQ
wuYuukD3v4JAJt8tOYoQtCgzDR0WjeGqooDqNVaAswPHvFQ4eAj6jf2NwHgTGi2Du+h9QI8Uci8m5JgRR
S/YCuS+5O4hfwRBMJ42M9hBY6pNxL+4/Qbl+h/OKPE8p4/jN83VvJ6iEqEuCOoo4bUZoZmEKAOGjigMM
8nrNvatjA+BRMdA4nh+IxBAIloCj7YC/wew9DjCzpAbkf1PZLCljf2AcZvDGs4M2V0+52MIMASlSVKYeVs
P2kd28lc3gAO5XaJBIVsjA9w8CN87RaFANIxQRRRUWgqg/4QVMFTD4JmA3BgQ+4hIZkow5oDZAKvsY
ArUN+vaweAQnaFkSJ6YTAFgOYN4JLGAB4nJ6mOE6CxyFwCFuBDtxCYzIO/xHV7uyd4SZZKnJyVyeY6
C5UfxwptX7SGWDKHb2yorkPmf5uf8ANz/m5/wcgHnezbFvPtxrdANdwY/cQxFwc8wCABYmIGLIERBTJg
4TE8xRR9AIFQ0JjqPYR0sQm/QkBFordtWYRozFDpFTROHQrQQ2g0hALbNgYA2GzWDgMJbAAP8AZbr
wWZY5UfWra1224w1oLCx8ABL60Di5Qmx98LkhgAECZt327mcIBX4GOj5elLT/ADijxPKeT4zfN9OJng9R
FFMROrgzDQUOIKmjoM08XrNs20Yz6SOGmOJ4fiFAINXPwigv8HsNsHfPIAif/EIMDACRLgftV7bwV5D
RMHuJfhozGQQFm3SWoWEDi7COg9FRQwUGkQKC4obQx1Jq46nHRxx0EbgocBjpZRiWlzej7SGXv6Xj8
Sfo5mNQiioc6FFN9SpiEaMiKERWqUQJaHMgPYWN+m8A+Ye3MOMlngwC1CmRlfDNgOBYS8dkFe0LD
y++ArcwM8dk3bByXENPwgxFr1GBYKCPLOK3sbvGwXhg4EAJIk7km5PUy3pXzijxPKi7fN8xm+W+HIh
McUxRUUOgQ1EOY6Gni9aMaMJ9dPCYQtHhuIcHodvUMD/B7DbA8BuBjfh5vA4zKC3gXs7QCYe2wqa8J
vgMFRnUqHFBRUxpGohuHNrsTNDCaOE2jqdHHHR0OONx0cJgMslt5oqJxmmPvXFwfuGYSH8KRWLdR
dQfCXEUUzCJbOLN0Wwu/MP/AB8jBlcy12gN73oIf4Sii9BOCq0J1FDoLm/FmQLfE/GTDxRGC4gF0DZ83
hSfXOGCeOR/ubS6OPYYb36kuJjJtm8/2Pa+JjBIAEB6l84o8TypsuczM3TEzweom9DBpNBQQwQ6RmGeL1
oxmEwE+onhqvP8amToE9ubgPF8uQS8DPYofBB/OCDM8yhsF4nZ2hRYwo8AjagtqFzoGaqbRVVTGXDEI
UGxExRxxxxwmOG9HHQ4TLtLUccNBLX8BRRRfw++k6y1Ggq22RPAX2lgkmu3zPeHsZPYfw34JBOgA9
X2AHsIwq/fH7lW9yUbEaEVFQwxaf5mE8Tyo8wMxM3TAzyeohgoc6hU4ghg0ini9ZnWwn0k8KSqYHl7egF
Rmbu9AsHm+XIJwBzsU+4P5wQYlaHgYnjzJgpvpGgZonBHo2oYIpzsjhhLooRHHHHCY6HHHCbxxxxzeO
OONzv/APiKKKKmTQ6NooRFoWtUzF6BoIZtEj7ECEgJWKCu/tDJ8VVjJ3BnPtkIA+7XMA7s8Z3gagerK54
eBgQxzOjeHW/OKPM8qXt1F8wM8HqKnUIYI4cQUMGg4p4vWDetjPrJ46Q4nl+NLeHRmbU4prLeN4IObQ
mhxEUWhRRRzaAQBwQ1GgWmKHe9G4bIGiQD8qFwtAT2dGHLFvkwKJwpFoAGAI6OO1HAA7EB9wF
6MsIBgab/AP8AfuGisDjiy4GNobFDqAwfNzgsdwHJzCErU3evHj55q1SuH4Q75NYv5GooV5WLFJ5J1+6ph
O4GahdnymhXlYsUHlBy66padwM6CK2SskvAtKvxqS5Vq1a2NF+AqmBLAAsGBBpUxoOYpfWRCLQDR
bFzpAB9wHwF/ROAbSDq3Xk9TVaHNodZ/CGeZ5Uvb5jRgZ5PUQwRxxuOKhgijjcAoUxHVuKm7aLJiJb2k
ytpjieX40t9Km02huDDCimLgmy39IINIqtAm8WjaLQBDRm4bssYA0LAWFP8zAAMEByC643Rxxxzy7evB
+DG4MfgwlgYh2Rxxx1lnaxzxG4PxCFRzsfif5EMHBQMTMUI0MhX2oGRyIgbpY2aPwYdEDFFFDIiBuPh
G4PxVuD8T/iJZDloWkUVVoUOgiCATOrA3SdgNyYBxAttAjffGrGgiLUfOKfE8pZPMDRumEzedxDpUcd
HCaYoJdBiqUMvl21ds+mnhTlU4nj+KjaObw+hnVmY0qu9MQ3igNVQCB5G0+xDeARLLrNjaHFBu8hBGE
gEHRFRbhLhMcdC87ehA2hYgz9QsaQLCSJNVEOqEWVQOxmI6OhztFptAjcQ3TC5N+W4Cq48DQBsANo
MwxeWsARuSaYA/OAAgIJMpn59PlbNCUZDmQ8AAmc2KKtcxRTJFNDPodDiGaBBiQRIeCqTkNfAuQH
YggGX9qCVuolIG4IJEHLA6ABbSAoIkkAGLkn3oRCNK0qii9LaOHUENDai0vzijwPKjTdN9R4/UQwQ0VS
oYA4ocQRTFBipjdN2dpsp2z66ZBZEHyIEnIiciJyIQ5HzPHcVH099KgEXo40LXR9iHBZH/uKchdhqh2nCY4
557mhDx3FIjjvHHHHV0KByhxQIM1FOb+j2tqEuRSaGxIu7G/NiJYCFeC9Ft9Ck7L31EaloczMaDiZFFDbQ9
KcVTU1H05ETkRORCCyIQ5EIG5/qoc3yx0Yzweoh0vQnDaOhtHUYo9E7O02U4CGAy4VzzS+IYWEuAW
4jYRdYIYwoAciVABuBG1557ig120AVeoDULaBj0FTBrR9ieX6wEu9oEwAP0ComGMRxzwbehDx3EOCO
OOOOjKAxuAzogYTQEGfVFJrYCAMkqWIHEmCAiBBNruMhTSwMVVorfQpOy99ZC1G9SKGHSKGqgi
0kTFTTYRjAN1wRva8fWCCCmQmBlps9CYQAsBzFnl2zfN9OM8zqIoooY6mOOrodRxT678TMTMU4ifV
RC1ArtPD8VCY0Z0ZOkQ4g1Z0C9MxUOYJvpo+xB7ftBQ2ew50IwcraoMFo6eO5oQu7n+oASAgZfFi9SnR
OALAA8MjHDDjFDjnthwGKBBmvo0UU21creyRVgOE4cDF7SCBTowhiiPl9nosN6tvoUXfYi0CpHpmpipz
M6BmhGk1Nf5zXCGeJ5Ueb5uox9p5PUQ0EOdJgh0jSMwzyes2TZTiJ9dPCYafj+KjQFQ1U2oMaRqGdYFR
mpC0Fc2eKfX0CxHENzpBiEY/HwcJhMJhgx4dvVh/lZ/gZ/hYNMA2wqLCOgh0FEBsMNGQZ9T0yujoP3G
UFpRNkSxncCYLERoA6kkAdTEsIFgmhYZQDDQOqDFM0NCIqdvoUXZ+9TqIenKG+o51LQYcaTXOr+cT
CeB5V+cTRnnm9RUwVUONI6RjQZ4PWbO0yp2z6KI20xnnuKttAxRwR6sQTOrM20mi1Kewe3UjitgdF7J4
mCFEoTCYYNHluaMGROAGYnP8AarEMbzzD8zzT8wKTiY4V+opiOAx96HBDh1VfwZr6GoZqyMPKoFF
nyBy2YIyn3/ZjCiBKKX5X9wZDRUBUkF6cHU4oW+tRd97QaPSc6VpzVQUxCNK0mg1HzijwPKrTuoyzye
ohgoc0dTBUDQRFRQRzwes2Vds+mjjMdA4nn+IHoMQRalAKjMxQRVGhQDWCQAAQB5aPm0GYC9Sm
GKFmNgrrtBnQIFuxCC8QdoTCaOX+demT7H+qTnG46jgMyqHFbQw80BBmBoqNN9LLmwWYnyofrLMT
wALkzY3EtwWCIuQgFmxvV9GQAootbb6wpu+16O1FW1DFFFpNN6mHEAqdJ1vzijwPKryFjVeb1FAY4Y
qKKCGC0ccJocccVFFPB6zZNlO2fSTx0xxA8fahaNqCgvpTo6p0zp2gqtCoBUQgKcuR3kKw3fQQZgjBKh3j
DZAO7jUMa7WMtnEahMMEwvG3p2+x/qH4e2ggDgSgASOI5lQ6AY49HmDNGFocGfVFMhgCUYAldE4I
O3Eg29TJAdG31hRdm7wjSovSMwJk1Ig9FqO8J0nW/wAKfA8qXN8KxqvN6iGio4lQmCNRxUJdBDqOK9G
54PWbJspxE+mmTEwh1OJ5/igGb0VdotQEcVcTegNBN4qgQac1ajFvTfA4bFd1wAoAY4p7hnvsX2gzoMa04
cieSWEN0o44TD87cU7fY/1PC9scWnguYqgxcuo1QDAY1HHhKXBn1PSYgJJQADJO0OGYiLipi7IlvZKI05
IB0KJ6G31hRdk7zMNtOYtBihC0kaFHRVU20BiHOk634U8jypc3zdTnnmdRDQQ5oS9GYLUUAmIC4TBFF
DiCj7Jsp2z6qdswg1OJ4/ipwaRqGgCh05qoNSU2lxrqmAKYDPKAOQUmcLuCMiAJFYQ2dBicyRNyesRgE
HYGT2G5gT3RBFFoAWFg3ACg0KNaigU28UIQyCoTeEw/O3oG6nAhssliCpQCf9Cf+hMd+Z1wyyrVthLB
REaAbQ0gahEb7UODPqekzZrkAsstsqe14IJh+/UiAAo2+sKPvuUOrNAPRZioaWi1kOKNUNtRaP8ACjxPKm
TfN1OaeD1EzCFBDmLQJiZoY4L0MdHXw+s2TbTtn1lPhonE8fxCqBN5ii1CYqoNAoA9C0L0HDTuFJVgFt
4ywYSIBMJZZuTMtSgXtCdknEJhMPxt9Ybu2jgdI4aDgh0CaPVUuDMCdCP0EwzC9b0JACLfWFHw/N6xF
QhobQiicMGPR3ovSSzinxPKkzAwc0/0Tzeom9DqqKYmanHoDing9ZiJsgU/URw0xxPH8VDGg7axDmpsIc6
hoDOlaLZV0MRaE4EIQVfCUXJJDOy4vE5MoABmhkAJHLnYhAsEABAUxBl/EeINoueVLGIGsiJIDioQZrJ
FoS1Cao6WBgmIAgRayP8Aeitdd48YZ96JgEINHeWWiL6QWUOPQPaRG3PkAAEV32gZMNqOKgEWurb
6FRRUA3iRcgidypIMfqRAAWsvhUSo7EyYYh3yoIMOtxQCAKr9GoVf6JpZSVdA7IMjCIHqOYdIDVrdCW
SeaqhHpnQcTFToNN4ZtpOdQ85qcUeR5Urbpupzzzeom9Tn0QzoMFTiCeP1mzQfqtTjieP4oFU4IL6jBUD0np
LSBpUzrOJbnnjUOkcUHiD3xnvMsIjLjHHoXKZ9bENAH6uYRCLekodBHoGC02oRDoMVNvStnFHgeVAm
6ZmbpgZ4vUQ+uYIc1OKeD1myjCYCfQTwmOicTx/FAxo3g1GCgtAaqqqKmg0rRiDQM0A0D96pkSJQmoa
DoI0EpAhuEJAlIhxxqlgmP4JEWlOpxEtChm2hQ6E6ih9E0Ok6V6F84o8Typ8wM304zzeohoIczaiqKOPSRFH
Rzx+s29phMZgJ9ZPDTHE8PxpGAepvpFRU6g0gRUMA9BQdvuhMcahgwaFyYIwe7TtM4LphHLo50XD6S
ovTXqEajpOdK0b6DmKpqoauH0N5xR43lPP8ZgZupwM8jqIaAw0VVBaG8USjjUbo6KNxTx+s2TCnARS7C
OZfCyIgg1G0OBBLIHVIUaOKhyiiGskxwZ4/iowXmdQ0DMSj0qCoNDrWlKN6FDRzNbTPLugSyQiDQTH
MITQ9dgwDD/lxlggkqBUMogKVFFqVFQZi0Kpi1Yq6bQi2pRKu8OlaDDBDTMWkx0VFV9psRGQ4YbK3
HeFtUhQpLGlEyeAhcGRad0eO6BPt1F0wM8nqKZio6ODNCXBQ4gtMzFCehzwes2QMTCBYT6iIyMCD4E
DwPiLwPiLwPiJwJ4/iAKHEUGoVF4Kby9HMnQNI0DQR9e/liIWTxAOj9pBFAQcG4eHeH4yS7eZWVkBI3
xC1NA8A5PgODAILRaTb8uJCQEEj3EPBHmWTCDpziXqhAMg7htDLOBk22BuXSsOYIpg+yrgg1rpzEcPY
QAJZBB6IQjWAQXYq2bAMtgdHe0BVwxpTRRDZ78awLBbhAsIfvQqviKpqASE7RXW4iIN8jMN4qe33mb
wCgEWeaFSHJWLxcJX4qbxRTFTYaoI5JBM42IMhiJ4CPUIfmk7hYFLAboPgVWpWewJQIMJQqIXZkxVB
fqDoMNTMU29F6Ja8CLwPiLwPiEVgfEBwPiAGx+1R9umFIXTxeohgKgvFoShLgDmKHEESicVHHBFPF6
zZNkxmIn1EcJjDqcTz/EDFM62IMxUFqiovMegBM6Bqd4bxGgwgXWMJg6ociAIxOrr0OLl1BYO9tIqBm7x
T3RTERUw7ciy63sJY3ZIhgjMJjje5BLZ62oN+v29OO/dccwHYggF9I81cgA5BjgTuKpTnDoRZILiujCwFPBc
aicUUIwcYtZl8AHYMkTcAcfg0+pUcaKpEVBRaSPQNDnQamP0B+EM8TyoM3TE05p4PUUUxBVRuERqj
ooY446KgNP8Awm2YzZPo44TGBU4nj+NDMGNAqfQF4o7UEXolUCpscKozghIMoBRDyA4zqoVlBe14E
DwfigZnLeMjEWAIYWXRZFOyu2uruw0OuGXvA/fMFQxFiJeD6DAfUe/RswsAfKWHrBQiIAWRG4O4OQ
eJnmEZQ4AcKAsiWholBY7MtCzk3hEoIN0pLCDbjEuGxliBdLA2D4oelLFhcARiHFrp6VwU4MiUAvtbCFm
VcAobBpBQMpB7kSyl8TAZCwuTinhuIWsUrOM+CIYJI6hiAIuIYRyWJB8DcnYAnaIjoDSQxtIibpYaBoeJ7
RYu9SkDYABKfUgVOI9I+iq4odG02qovQ3hnieVNm6bqMk8DqIY5mCro4IqHEBhLgh0DNPp/xNlfAT6GO
Ew0TPH8erKu9BFN9C9DOkY0m6ACgEE1dUTgI0jNMMvemQGbdveAYIQgPneFwCE82HYChqreLFiDgM
j3JqFJja8vAQkiiDZx1CSVGHQWD6nzZ7Nz3y0GTFhApgpvrzSyffp5AG6JAosdw4c081xQcajpEhjKOQ6DJz
OZEbM2KNr0w0xZ+x01jF6JHoCEVUUxVVNDBFp3nEM8TypO3TdTknh9RDUY0DNDqEOg4p4PWYVsR
PoaJhoHE8fxVtBoEUxoxFoFRiKAVAqaDQtJuYobJAnCi6AiPbUCNCiphl70yYp+8SQ3RopUai0N6xy5Qnp
DBulJKkBYABKGo8wigvRjHiiKuAOVwCMMDM4LFYkAAA2MBBBTln4RZMLm5BhYCvjuNA+gFbhpiz
9jo3YocaFN9G2k6DjSc6FDU695xDPE8qZsDMTTmngdRDUc6RoVFFFRUdPF6zZW2z66eDTHE8/xVlpdDj
QKC0EUGgVVNqgRrQ9BsFhioeKFkEGMvlGBT2AFsiamx+T4SAjukieRsgAKLeA7cQlkQDyDsG9Bp8z96
NMfaGEBYxAOlgsEFy4wrUdwaDTBZMSAvcRGoPs0nrA2CAAxE9QiJKAeAID/AKiA+EiOULuw7oohxAF
MVU8PypdBwLoBuTcAFPuMpcVWGWrkY9kwWluiZBJAZSD3Ilor53gyFhfZBRlfCrFY3s9qea40HDeKhUu
GAFgW8gRN4ziOdsElm8cIbEu5gPs3c3cWjbhBL3pyz9jo3b0OgQjStB0mZrvRVz6W84mM8zynlOM3TCnPP
A6iGCOZo44oBQ0MAo6EVAhnh9ZgrYifR6kjieX4gWoNK0DQqOAVGgesbBDcwkdzR0cvf4Z+gvIDAJIgT
aUM8ACuYtHmaHV1yEAGzAHfeDgjVUDy4Esy1jLDdkISDA4ycknc9ZfoM4GABE0ozAmlkA3JF9YYM2
woqyzaCF4EZYDHcgbw33VE0z55KMvAvzMoQStn3p9l/eozw/Kl0JPLqAXFibi8wJ2BAgyDBEHcEQjIBoC9
CIJMAcgQ5QA6t5NLiYE5WZmXgWiDHWrHKCTgYp5LjWMQfwg5AHIIY95udJxXC6ZcE6OOysuSLMbo
ke9GjB4ArMjckkl9Zn7HXuOkjQdJhptoMFq4o3N6uHSvOKfA8qBsDN0smaZvC4hvFFBHVx0zFUlxQR1czP
N6zGsNhPraYVtA4nl+IFM6nrzCNIqtOfStnusAmITYLmARGEsJIAhyzg7QqPwZciQOCCIIBVGYsEBcEcw
omJYFmGAFbZ/SJigGnzNoaMUs/gBcnoIMg1JS0faQwtrm1oU7Q0roILTv3YkkOKAS1iKCr+Mg2J3PNUW
Kw7hSTjgACYTNsSoYtHj+VZtpQFD4TJJsweQVLXAnARzbN5ED0A1hAuARk7BhHajEYJhmIAAm1yrwz
zXGsooOoSdupKCmLEEEEbWCAdfSDoXsiPvBee6TkYAMBxRBBuCOJn7HXuUI0r0BrtQ0N4otJFDFq3nF
HgeVE26b6c08zqIM0dFoAhDgtUzRijJjooJ5fWbZtpOfSzwmGgcTx/GooptFUaBpFVBpAVVXalte1CYUFeqs
AQWmLgSJLQAYNEqa65EDkAYPVzQavM0MrWsGB3A8cwMOSEACbsIpElBbmn0mfo5LCDkBAwQFza
8vGAMITMoYcMPYQHiEBG8ROjLECAdQBwC9fl+VRuJngFNvIJ3ggATafdF8aOEFt8DcYkrXgKiPiuIIfo
XQBICymK4cH7Ce768y2oa+QtLg26u8RCl7XQrkuF9b0dx0H0DFoxpOk6A6LzijwPKibdN1GaeB1ENjAXC
HGqigzQlR0UxAXQBMGKjcU8vtBxNtOIn0E8INtA4nl+KDfQEJ0AOm9RHAKjQNAqL6QPQfvOGEaVAn
M1En0KigQTDBqGOT/cQAXAMQM0Fjm9Q1KHBBkyCMudOxmLV5flU7c7BZqCxcMiLTLnYgVMAC5C
I5BBpxSDC5WUyzh7YVw+C4oB6yEpjBxizuMDAIByqGoDcikyMmwdiu5i705fWpuGpxOHQR6J1uZ0r0N5
xR4HlTZiZiaMk8TqIaCYnRwRUzFFDBeG0F6HMccxHPrf7m2baMRPo54THQOJ5/jUcz6BoqrQBpVRajqTp
vrDaIK790zsbs8eghFDM/emT6k3gnHzKgyUdF0mLKCBMm4LfiAPeBSE1RiLYJO2X5JeKKCKKD5+6v3Es
TCIB4zJGwmyGxFQMiTcAOOwZF5kP7wTBcgACbZV4FAfBcVEPSAZmZg5mLttkipvYaMNzwV1uGUDD
ZKzMfemb60DWcc0Og6CNJ0BVQ20nFSdO/CEzwPKX+TbN830ZJ4fUQ1cUVAYaOhxBQwQ5qcU+t/ubJto
xE+gnhpDiGvGtQM6RjQI1Bp2qai1NoNOfQvoEJW+KFkgfeMmppVPYBbIpkTJ0M4ARBHcJHkNkABBmZ
ksUUeCNjEvfSFbM/eiT6Ve0WpAvDvDBupMHxiHoVgidrbHYwHQaJhljzRL1ADg7Wa/L8tHne3eXRZBAS
VweinHTMQMLRQXyBn3UD5LiozOi8P9AkyFhbHsDmALOd4E4ha+BETsGF5d1ARQcNygBczF3oiy9qTse
nvQj0M6DoNHU49FeGeZ5TyPCbpvpyTxeohg9MZoajnQJ9X+Jtmyqq8imGAoMjwlg7lAOPAanSpT5QNnEk
NPE8PxG2lvpegRxahoAgChxQDRtBofghuYSTTJIg2b5/9WBciNHS2KmD1CdliY1eW6TP3ok+tTMGJhGFD
atlDZAv6fwTrinzCF1Gv8vy0jVoQ+S4qFAcNqO5ddm0ZcoLtxR5n0oZGXkHb3C8ImLvRFl7ekOcOg6DQV
OakQ+jmpkWxziBCmsqEJqVKlJxCmLxRvdyBnvOkthm6ZmDM8z+FxQwQ59I3igjmaKKCfXzZNtGIlnZTb
EnJN7n4iXj/E83f1PPvxPPvxHwCIuCAEfU8vxQM1EU2rtFoc3rt6A0Om1GooY3S4K3EHINFnh34nvlw5vDC
2cvpFJgA5kFkghrOCFB59Ukn07sWG6CAAAA9AXjhRTSZYEJPyvaDDCyohkl8wE9quCTZhCD8XwpvDB
kyZf+AT2hIeBCAWeclhaAwK/1KolDKQQmiFGCHPugvqD3AC8G5TsVEwQ8WB00GBFhQH2R3pUIueo+
xB01GyhokSQvEkf9MLJ51+IJ7VhJYG5BDwEKWBCUoQyYwViiLQ009eVoHVCqkMdwwb0MPpnQdJ0ET
ah1CGggQRouBn5N+J59+J59+In43xEPH+IZiOURZcUnbpmZumSeZ1E3h1DMMUEFpmAUcMGKk083rNk
204ifQa0vP8UCo0DQKioxQ6h6AEGlUAptFNvUBCdENGMBDN/nZz4UveW18J0BZ1cA+qoRpVWwwGg6
Tj01DoNvQNTXOg0LR+cUeR5UibpkZumSH5eRN6G9XFBHDBHBHoAxaPN6zZNtT6OOGmOJ5fiBN6jG
gWqBRTEFBROg0DQBUQegBoGPTFQXDFvvAzkHm4aRomJBa5lGjQzlLFfmAnLxgl749Y1PqHQfQWjOg
h+hvCFU5gmD6QecUW+TdTJvmRmRmSeB1FCXAYnoVFFFQUIeoSn1f4lgE2TCj6eOGmMu8e0DQNAud
SoptoHpgUNtS0AaQINYFBKqmJnOGRTcpO8ewaX1OVj0RTCRlm8high9IxQhQ6lCF6R05qQtBzoI0EVOY
ambTHpN5xT4HlTJumZmUxM8zqIb0G0GNA3MQFw0UUJUBdFRwGn1f9iYpspxn0U8NMcTz/EDQqb020u
Ojm2gDQKjQNa0APUIbUd6CCAVMUDKvZaBMG/Kp8we3s+oRWnVhdT0kqBN5mmY4/XHEIepeodC0H
QdG8IgNoRqzq3nFHgeVMm6ZmhiZ5nUTeio44olHGoKAwwXhtBRxRU+r/sUtlOM+ijgmEOpxPD8QNAhM
FFDiCGiiqK7elvQahePQINAaC0NFFBA0DHY0RCDGfs1LqTFbNz2jgkAFuioJEhInGHzXEFMCPpFB6r9C
Ok+oY6EehvNtItRXiepecUeB5U+YTdMjMDPE60MEJiijooYNQwY0CfV/iYzbX+n1NHEv8e0DQKCDOkQ
wYoIAqjQBpzUW9MaGUxpA07RizdY2hNJWknP5MHZnzyDD76BRzGyfsalFVKH0DpxTf1m9HQakaDQ6t
tB076R5xT4HlUYyMyMwM8jrUKugxDQGghCgodJnm9ZtmyjKfRxwmGl4vjQ2ghggDmNQhgm1DB/GA/h
RAAkg9i0CmShuG6Ggswv2QS4UkMGjdDIlAC/oC1DE/XLRLQcaN4c6FU41ZoRoNBmh0MxeivOKPB8qD
sJumRmBnkdRDU50iiigzDQUOaKGKeX1mM2Q6foo4zDT8fxoKYqMajmom1RjWBBpOkTFRpAUejMA1g
SySgyNqwZREZEN8i4zaLi+mHQiCHnek6ka1qJh0nQdZmToOg3iocegqnXvOKPE8p5njN03TKYGZ/C4hEU
WlVMcEcJoIRoc+r/ABNmj/RUzCDo8nxoCEQUxXabzEENBHagjdd9Apv6It6Spv6IzS0xsvBEHyjiELUcIYjJ
yfBEIUg/5KRSJWD+yEx6BgGg51mg9E20Om0FDQxU2odIMMONG/rK8JdPI8qBt83zKYmZ/C40HNAVFD
MRuKqiVBVw4gn1/wDcwFbZPqo4TGFU4nk+KhBUTOkwYpiDQKjOgaAF6QGkNQGoXigvACQbiAKAR
xXF5nRtmRpXoY6I84wxLYIE50B/ZEB59NQweqZvpVSPRIvHMQ6DU40mYmZiDHo+8IZ4nlRMeZmZlM
TM/hcVcTiijjmYAo6Eo5mjFRUSnl9ZgNF+iosICqcTy/FQvAFUaDUYoraRahi0DH8ICLUDrdFFbJA1GFJgw
SDgyzqgRPYgsgkTvxq+YxZlXi9THoG+oUdJhCqfQOan1DRw3h9F2cUeB5UzDmZmZmZp5HUUJUzpKCE
qZo3CKCVQDQcTy+ooxmFKByImFGSEDVHIMGBygrAgQA2pArAZgDOZ5fioQlQGggjvNqODQKip0DU
NDgPoC0FxqA1GgoHAUAYRQRb+iGuRh6O4GNdAvF6BOcAf2CFLOV6hN5mJa8asNJjqdZNXNtBFDRL
Uo6OjoUEwKcsm49IXVBAgOgDIAfBqVJFcTd2qbt8zMyMxMzeFxCY3HBV0xM0cENRgxFQGn1f4oxr29r
EwoZFDJE3Ekk6YhcuXBSeFuTADAg3Yng+KhRegNA1BfQNA1ipFVQHU1A1OODQso7mEw0i051RHvA
CoZYZZpwnR7+6dbgPq5hOsih9E6DnWofTHQakVVR3pmkQkixB4Og5cuFU4BOKeITi2IApgW6Ci7fN8yM
wM8jqJvDR6AdIofQ+r/E2UYin6COEw0TieT4qFcoKi1RqEFRo20DOoelxTao0iEUWgHQLA6Q0cCD3DtLq
GonuhAGAJzgAsBagZGb2oJm/6b1TmKcw41G1N9A6TnQNLUEPpjXaJ6CIvQNnFHgeVBm+bpkZgZ4vUTe
h1DQYKmDGn6v8AE2TMV/qJ4aY4nl+KhrzQUGKigo6D0ttA9Uz64oBBBOg/9qpCrvQxTZDpIQkQ4NAO6
FTO8cgeuPuE+gcVFS9YY6e8IqodZ0H0TZxR5HlQZvmZmU3Tzuom8NBjSNAENRHUCGfV/iYCZibaPqp4
THQOJ4firaKCgxpFo5tBBNqDQKjOkQxVMFVBoAqlQegDrQIXzws0ZWJcDgjaZ2N7bIlkQsBkl2IUieR0Bfl
Cf8QpEN3WBXODD/EOo6ToxqEMOJtU1NMUMVTox6DvCGeR5UGb5mZkZiZ43URVBiqoKumYpihEcU
GYZ9b/AHNkzE20/QRw0xxPD8VD0doKCjtQaB6AGoVekIdCi0iOLW2xgPdBWIuC9lDwAWYMbqOuRD9
pu4AeCswWF3fqQNN4dJ1PqJdcGPUaHUaC1HHU0MxMx63ZxAnjeVBm+bplMTPG6iGAqZipmhgjoocQR
ugaXPrf7mIm2YzZPo44THS8nxViOpgpmhgoNGDoGdGI3V0FBBBoGiweoM0GoxYKE8AN4Bo++HVMxU
EzoeZhWDBVKgTwx6Feq49Ki1DfQdBGlxw0AWo6CFqMJc2mNbs4htPE8pfLN0PMymJnndRCIlAaOOqiU
EcOILzEzMUKqn1/9zFThNk+jjhMdA4nl+NIUdMwCLQKjM3150rWBRaQVqGpQX1iCcah8An3f9xigmO/rs
XU7QQaQR7UJh4v7CDRlzDg9kOgEgUQabRhaYXB37ZmzvEhHp49A+lXop0Ieh+oNVHaLW7OKfE8pbLN
03zIzJPM6iG0JcAcaiqSozBajcxG49Dgp9VMRMaMBPo44+8DQOJ5fioRXigm9V/AFE6C+oHQ49A0ZOtWj
1qUPIBcX1DDnvwQBsBU7IHYa8npM6VK+4zU7skIBgzb4h5OIFqOhDzcsIE/mL0jMiY1HSSoS9J9EUOaH
S9B1uL0DZxNs8DyoM3TfMpmmfwuKKYo4qOomKDNDQCGOJ0M8HrNnaZCjGfRxw0xxPH8VbaBjSqjQ
Kbad5k1GoX0CDQGhiDSJtMwaC5FgYzckzGGNdyBBPoiYJ7dp7xpiHOBJFyIkkcY0nvHLgJJAfctXO+xqQ+
SnDj/AIYIfS2h1HThqNTQ6iaiHOs0NDiohx6DM4o8DyoO3zdMpiZ5nUV3iijm1RDM6TBQQ08HrTsp2z6CO
EwhVM8PxUBam9BqEPL8SIEO6CY0KWiItnvBjSajFBmYo4BrHoDqB1irKHXcnXh3iza98Ci3yX/qhXn2E2
ggg8hkBX6SAqvnAFzC83MA3o3NtCvqHxFpxH670mP0DiGzQA8/KDf4joYY6XjRRGM8Eg3wEBecRIRFr
d9Zs4o8Typu3zfMjM0zeVxN6GDGkQwUFDBQ5qM0+v8A7mNGE2T6aZNhh+DAfBj8GPwYTWD8TyfFS
vSC4A2W6u9oohnKCSCZHo2g65gc06Q6A4t/CGceQ8bN3UOYSJxcUmCM3ujgYFDBB6IzXePWPQzrio0tQ
F0e7le0cAZMwDe5WAvlgsj7hQ7t0ROXFZivT/4ia3MK6jBfYM2pYjVBvgekGyC4BGDoTCWpkksK4Dmc8
b3qptODdQHPpChNtJxQwwVNtJ1DOk5m9ToLILhgG8A30OcMlUy6ZaXa1boAEex0niXIkVAnBsRl+4C7W
Bqbfgx+DH4MJrB+IXg/EILB/wCqeB4zfN1GaZ/C4hqMajBQ4gjq6Kjni9ajCsr2d8yX+un++n+7n+7hPzcn4fio
S1AJxAUSLyG2ZZrEhghxeza72lti8WwGSP7ACXERsZhZ330sAG8wkBFuEoJkbYaEwmwF4BWzzABu2MP
eGggIYkbN0FsTCQIkRdIXG4juO8s+sGNXJtyRRwM9m46BABDmBixbTCphQegKLQNA9YNQMfsl+h1m
A+JyTwOOOYwXs8DpDIWgEbBgFybCIzznHO4XNoEAAACyhh2LKMhSJ+6lAQgCwQUoIruP+lIEH2p7o
7wpDm5MDvXMPqdoEXeH7EIqBufdklC/0I2d0w5i9LEOPUT0BqKGpioToOI8f6IXFiCLC7z/AAE/4CT/AM
5P+En/ACkn/mJ/xE/4yR0IElx9wfVAtsUkcWEvvtA07gIAp3EVDIICoWX9+f7uf7uH/uoP++hWSchJj4PjN0z
MymJmXwuIYIbzFVAIauHFFMUIqYp5vWWCtt9DHap+X4rNK1DDpBX7zMH7We0cpm8AieyVNhDI7bxf
nIAFGzXApO5vLRVn5cMD2gQtC37JJMuou/ENcjLcYN63AQWQIBkt9gN9gghc4HJtiOIHFEQECTmwteN
wUGkVGPQ2oDoel20jSnWfa6GL2WYYAEizm2wAQykwjb02HAEKNsLQH+o6QCgULYL/ALoJYfPAMru
+VH9VrCbERU2hsX5EsdHQFCZN7nrQTMTBYi0+bsgCjj9HMEzqOpn6xw6FpEJtlWIjYn2VJkyr0J796P8Ao
mVM9fVmpZzzClDIAkJAsANAebVR83xm+HmZzEzxuojjcxDHR0JgKqcQQlQlwUdTc+qmImYo2+h7tU/J8
VDI0AyWATnpBSxl1Vw62zBDjnvnnckmXvKAQS5hnHutNzH5UY6J5cECGEAYboLluoKgoDMJuZEvncm
DDaqwSLhgsf6cDICQvHxRK5J97wHj4vweMFyc7CB5xJCDRm4nHWTgZQ3jD4FmiRtQKg68j0NqjFQNOF
dqCpnVlTlTfGCJf9XXiEROSRuSoBDSyZiHhDMUm84Ubvr/AF1HzHUuL7xzmGOAg6W9PaGfg0FCJvgLY
C0x6REzMnWdWWglTNCJtqzMUcegUviPg1EVuSONVrt0+HGafHq1ZcfRYPnkkiwh6Pp5tVHw/Gbpvoxng
dYaCHqIVBQ4ghLgDgoo6JTy+suAm2bavYswlJyInI+YnI+YnI+YDIJfi+Kmr9zwQGeImCr9chXIIh9Yz0TbB
JLIdwbwNd0sbgAQW0NGOmA2gLDK2uAi64Q8ViOtIunFoJrac0i+Fc/sWgRe6UZJ8ggzOgaHao0gvUMVB
XpBQiO/HD8wTWWQ57/q6QIygaKGGMkky2TmZDD2ET40uA8sv8hCdHZgLgFgICsXMRTAnQ4pnOAR0
YV/QgZBPHAw/qWfArAPVEEJ1Zq6HpOgx0NRUYtJgGtG2LyD3A4jcn5jcmE+TH5PzOs+Y3J+Y3J+Y3J+
Y/J+Y/PyirheuSaboQ8YAB3iwumiMTXETkfMTkfMTkfMTkfMMBuT5PjN0HNR5HUQ3MxrEuAOYo6AO
Yjg0N0vETZRjCXbzJNeQgLJE3kk5pvitcmTHmmILLADAg7ieH4qY5d8XFoBzuDG5lBiAxxxxxwQiFDDD
FcjeKtcTqxIkwQVGgYqNIrtUY0DGjOOhoFI5/IGE6j3sGy5JguzYDPM4BYm3tG1QoeUA90zwJhysD1ZHO
V4KuZxBH6l1AQnQIf9IZAzP+6NG4qbCnSAzLEIVHuMAQ9ZZ9AehvAn/cbAHBizQSAJB8SwxAfaE/XfoP
TnUUOg1NSVDRRaTFVgDg3sL7uP8b6ni34h8W/qvz55t+J59+J5p+J5N+J5p+IZuSGRBNKFU45HVCLSLE
Hg6K5MmVSaUuaF5KIbBFMC3QUzboeZnMTPI6iHMbgEMVoqOCYooIRQXijoqCl7ZtowE+gjhSKnE8fx
WSUdHAKiIN7emRsmXPnz5csVJWMCO4JAAXAxGYMamYMVFSYDrGgY0EjURSIABknYRI+OmHJBv
1jT3MIZ1s2/ukYvx1rcK36Tsf8AiNVjBvVYZ6M6A9xYAt45HpCZOXv3/fH8XMbYZ6VMIfl4Lhg464HcKC
wA/hmNUPoL1QdagazBCagidhhfaeX/AJob5/8AmeH/AJnl/wCaXeD/AJ0HifXxb0Icj3hvXd2cQzxPKkTdN8y
mM8rqIYIbaFCIKANAhghzp8Xro2M+rjhMNAzw/FV0E4dmYQWUBJvaeEdb446nxx1vgjrfHHX+OOv8cdf4
4/xUL/SgTy4yzYQTW5NF021BoFN/QGavXewkG7gmMjgACGKA53d7RmkNfP43ra85g0yR1gGBRw14Sce
SZuLtrotrI5yGdfxDSjUVKwaPkA/qU4tkbYDj+JmZGsmm0Bm9DC2k59M4joMaTB0DZUJK14JHvUnQ9C5
UJFiwwbZggShAIJOShbWbwmE8zyoM3zfMphM3lcQ0GbaRFDRUENBiop9X+JiNF+rjjSM1OJ5fiolDAKD
UNQg0DQqii1CCGZBkE4EPQGw4PDgFLLNH/cBEyR7AivVikG4AhaKCGx2M+22Jfqpojgi0B9v+4AABAk
qIC9Q+VymXgDcwYF7GAbm/aIoGboGTjvCFWbRNzseHBiABYAA1v0lXM39A0GIqnGo1E30iGGhxFD6
B0KKgx6Js4o8TyoE3TMzKYmZPK4hg1qEuCKOE1BjqYp4vWYJtr/RVyNHh+KhAY6C1c+gDag0DUqOK
HQM03jSnc8RrmQl9tt0lzkxhJlvtIM62+QzxApkkSYc5znBbdg94ddzbfBtFwpl2iiiV8hhuQAye0dFx33JwBuY
VPddsHKZOhQbdbMXiED0DwyLHaS22cAS2A/iuj1nUSGk6MR6XHD6hNBQxVXoMzijwPKg7fN8ymSZf
K4oqLQMw0EcVMQlxTBq455fWYJsr/VxC2kM8fxoJwaHoWkWoNA0A1EGdTRnEDIBYHz6wehIgyfaETC
Ge4gQ2BgIW0ywwcCncEzccbt+8zkDAKGlsVj4KooSynaEemluzm6nrDQhEAWbvtA7V5urAF4SqjIPYNhoR
OaBJw6idhMZRI8Xk/wAVxxuG5oTpcbPpBDnQdRvDiqmfQONJoaE2odTvCnyPKgzfN8yl5TN5XE3oRBRQ
wRzMxFTEzCFAVE9Cn1/9zATZW+midpjpeP40MQXjo9QqNA9B1GkRJmQO+p8QmpSv7FHmE0gElYAX
Jnz+L/cwkKny4wNF04I7M33xCfosAMPp0j8xMIGNjpahgGkeYNtLGjgEdDj7gokhAwfufGKOJYh6IjIKwC4
mPUNdlBLuK4G4pnkmbxTEF/4Dggo+2s+gek30HSKHQdWKHMdBDU0OfQd4S6eR5UWbpvmRmaeR1E3
hK9AGIb0OGAOEKgxHFBmGfX/3DsJsmExn0U7dV5/jSEVVqF6PQNQ0Een5B6k8DmEwWTix+JeARySW
YYdw2ADeWsTudgg925GuYBuLBAI2zAyR+kUuKJoGCJdjETE4SkDkAx7ofQDK/GBGRZYhnc6k4BuSY
GAQyBv2xe5EVdpvHeN+upmKOjWp6MRV39E6DQw6DjQdB0Gpih59A3hDPI8qJN8zMyl5TyOtCHDaDG
g4bQl1GaYmYYMRUUM+v/sUtswmAn00bxpjieX40FFCYKOm9N4YKjFRpdRocIEAjGKwpYM2HYUzgg
GZsHJhImXiCEZPjfHEB4ELwQJiKoFg5eBD4wHBH8tDIgJYommygKUDCDGCEIIAFHlmAokCCAbADY
DTtQUJo49DvpxFMQ+idCoY0NBUOgw6zUw49A30Gp9I2cUeJ5TyfGb4dzTgZn8LzeEqZjWhKZhCooqZoY
6OOOfV/iYCnCYT6eOGkOJ5/jQGITAKiu1XqA9HFCIYoAZe0b5T9AfuOcWbhJ3oKgxIzAj8nMTxnA8BDC
OM9yevAjUKLgOBCUmy3HCiww0zJdhpbhH0BcY4zJTbYP79/QbmIlBBUwYqqZqS/QPrTVQ21AuHRmH0
tqGrh9E2cUeJ5UWbpmZlMTPI6wxwRUUUOINQwaTiCfV/3NlOEwE+riJZHzA/9IH/AKRf+kX/AKROflPL8
VGCGgxHBpEOYKChzQZo6ugo5IPezhlJXEFX7EQ1ZjAROLuY3PkmIQZFH2OsIrLkJf0wxIqBkybsR4hobs
MpPaHuIAUPcI2EPXjEBvhcB+fS2ggLpmbwTemfVJq9BSHOklaD6I6DbWcaDepo9TtP+kX/AKRf+kIr8kB/0
hA3Aer1UGYGZmZzAzyOsNBjScUGgwQwQ50CfV/ihsmNDDwaYgrwYajwgHhgSto0YKoxYAUSgJWTPP
8AGkB0qDHo7VFc6OL7FuYel/1NEooi87nad9vN1GNh2I7dg6aaxFAy44iYMmU0TJk0JjbY8UB05MzQMu/y
TQeiI6iOjgjoLei4THqM31HQfROYKNUxR6DQQlw6HqIgaWEsAFyA4XVBGDGRlwwUGI3LmJK75ou3Td
MpgZ5HUUN4tYho4dB1zT6PRcBPptWjief4gG60mKOCDQqKohxUaBQkMyHWMMTC7bCMq45NiI+I6R
YgoAE+gEdiIjuv30jpo8waezDFytNCaR1AulB5fEBr1BA9mgH+A/TOneoh6noPpOp0HQcUGk0Fd9Q84o8Dy
oM3UZGZpm8LiGgj0ZgtHDegzDQFUIjoI54PWYCbaTn0EcJhoHE8vxBgqMxONRRwaFFAVBeg0A0VBHI
ZdwwqQeW0dLlIDrAs+EzUMVu6EReIcdkvw0ViX6duBhhkMk0DQM3whuk+QOy13AOT11uOP+OT6Ng1
E20GPUdBzBaOGChhOgmgzQ13ioKvTvOIE8TypsxMzMyMwM8jrDEoIRFodAYqEugDgtHFUU83rTtoGX
dtPDSHE8vxQNJzRUa0CKCu0cNBUyQWY0jK+1TLQCUCdzYCf37Y6QxiRJOSd5blyX4YM3JYqIya9sQ0
CUeYDCsezeMALlfBxC1EwF0Ef8Un0DCkJeknScalQ4rvDaPQdY0npcMv0f4QnPE8qbDzMzMjMTPA60Icx
R0dQHFoAcAVFR18vrMJtowE+knhpDief4jEGh0foug0ujMM+4YWHEx0itDBgcI71Q2VE6IhaX43QkEbUT
gCEAN5nYJv/ZIJmKAQAqI9TooPXJjtCfScLWdL9AnQdJ0E6DCXXEdVQ6d+FHheUshm6bpkZiZ4nWG0B
cOY1UqgFDHFCI4C6uKOOeX2mAm2i8CfWxwoFTief4gXm+jbTtTfQ4KDSaewOYQNn1TaKA46EQxcoM
hupGStAw0UTSGDZLEbaZLAK9oQlCElhIP3jL1g11yY+ljZyJC0IauaqgjjjjgL9F0c31iptCX6Y+iY71OgzNTp
JqTDDQ3oSo9O/CG88DypE3TdM5iZm8LimI6uOjjmYo44IbRxxRxRUvETZMJiJ9bGwTHQM8PxQ4KjMOa
OOg1O8zHBnQZ5lAH5lxiigEVIwoYNK/DJ0m3YZM3IE4uAHD1luLucwLJKAsA4f2fK8EvB5JGTO3AMA0
txzHpAxwGOCgMJhxRx9Kr0Ces20v0SZmhqdRxDH/CbzijxPKmTdN0zmJng9RDnWRBDBQ40gxU4gnj9tB
7J9ZPDVef4pbg9EY9TJ2iA5ua4wYoItDAS6GSssQyYKUDBhghgwJEb3g9oK4vcQEbNJDuDxQKHWQA3j
CWR48R96glI1b6RijjmI449O9N6lKW9RMfrPQcaDDoONBq43MaTqXnFPmeVIm6ZGZmZp4HUQwQ6VD
BpFA1fV/2Jsm2jFPodSBxPP8UC+kTOkaBN9ZyAFdEyoBE4aKBFSaE2UGS0KCGtCTnc7CDhAIBrADAE
OARkmOuYY/8AGOM3JncYP7IyQSLkMdoPQKj9DFR6O9d6H6D1nWcx6TVQn0VQ0Wo6l5xR5nlSJgZm
ZvmSeB1E3oaDFRmoRUxQ0GIqueD1p20YifWa0eP4qLSKAX9AUVAbVLxvjpD5RCaBFBRGFQZKw0btF
H7lDcBQLpZMMYAHdtABeFwHCiz3nJF+yA4J4GaA+kNALzeG/pP0H6K49JKmda9M40k6XXfUaPS/OKf
M8qTN0zM3TEzweohEFoamOKCgGiUJiioMRxRRUXCbacRPrJ4THQOJ4fipwaXoFQaAqPQILQQZBbFyiD
FMxRRS7QqL5ar3QbMTvtEHyo+IxBoj5sgPyYzSObVAHCQDbY2CALCWgGP0nDrir0PUSo2fScP8B1eo6
ToOhxwW0GNTMHRfhDPE8qBMDMjN0KxngdRpOihxBCFFoAKoYijo3Pp9HxE+ojhMNA4nl+NDB0gaR
V1Gp1cOIicSiios0KpfRIoAknAEzCwsJv7yxwD2Q6BgGw2jUNdhUmQdw3ntF5xi7kwUel+kLQlyww0GjdDp
F0sjdLdBv6Z0mZjqYdDhOjEOPQxQb6mqZMOdBxRQW0z8IbTzPKmTfMjM5cDPA6ib1Ko6YhLgKo4443
QYq3Ep5/WbO020YifWRxgOYQ5luRLciEhTw/EZ0A6BDAauDSM1VoELHQgCxhjMujEAiFxmVCioVA0
Avo8kmwjQYA2Dh4t+4zuhC4WlkKIAywI3Zuz/ANweCBgAek6ON/zjHGtRoaGpOkfQOg6dqGhmRod4TU
mmtg7y3IluRCAGYQ5ELyd1Jm6boUsOZfC4hzG6OjqYA4qCEQBwhUGKKDMM+nm2baMBLXYlm0WRi
WB8KyYIMFdkiQdgo2AKQBbazHeeP4qGoIoKgOjiorRyIB1hG9jpAfsLQAQATHqtDALbTxCRsbjuYopgG8
UUUFA1gvvBA3YlC0L0ik7nuGObBuF4c6nBrBUccf8AKMes4o9SmIS6EwUJWjeHQdJxDQwXim2jMNVL
4X6CcFFI9D2j8JqJEgjiDFBU+hphJGyHO+J5fjDzMjRmnidRMxRQ0WhLQ6C8MGKODNPpptm2jGfUV6N
Hl+KMRzag0bQVBVMUcEKAPnaDMG/sgidAEVRaFUFE2w2QVwm44nbMoGNb7mKAcVNoL6gfSf8AGc
dHrcenOh1Wt+kakwRwUWgmDUvwhnmeUtl2+bqc08zqJvDHMxx0ekZhqOrxes29q18+jjhpDieP4qFGoNG1
BN6CjwgNCB23Iq3NuIoKCgEUAvFLpZoSoLwUBWqAsbnYQ4CYOaOD0xTPoOOAv0nQxxw+uPTJoT6L
ptqOhwRQ1NB1TwzzPKmzEy105pn8LiH0RoMFTnQZ4PWbJtmMHE+ijhSM1OJ4/ioGrUGgYqGK43AhTE
7wCKKKKCFUoVynEkhWZcLc8Al1BkSBQgDQGN54EUwAKuOCrrtQ50b+mDHHBRx1GPVJq/QNDpEJ0
k6c6HDVzfW76DnTPOKPM8qDt83UZJ4HUQ0EOdJghNDiChgjijgEM8HrPwowmAojw0xxPH8QMUFReO
OoNAxHTaBJsW7xRRUKCAKKKKPlxoQICGDzLkOh0oAqIBDMgrcCBAABVzpcdN4amLQIKDEPpEwG
E61pccczoXok6jpNMVJ0EzeGhhqbVExp20rzijzPKXwbAzfRkngdRDpdDFVQmCYjoc0Ucc8HrNlOM2T6ye
EDE3aPP8RnUIL6QYnQH2aQCKimUEVFaARRfbcMMUSFiH6E8oLIoEJh86EJQAR6AavQDFeGP0nHHH
H/AAmo49D9AwUIcx6Yn0zmHQqZqqv0G84l08DynieMwM3SyZp4HUQ0UUdXHM6GIS4CqE6Ovg9Zsm
YmE2T6KOGo8/xU46vWMRx16TKiigFAEAgEVL4FR0do39EBiF6DgLhDg0P08R1dHHBf1CVHH6ro4KO
GZoZtMwnQabV2j0mhj1u8dRMRvUvOIbTwvKeZ4zdMJdM08DqIbmEKAqZioVBeAqZjjjgDiijUdBFPJ6zb
NlBWE+qnhQNHj+PQbR6RFBFB4j23ShQCKAKCAIoIvGAYAAYEc2gvUaAJiZ0ArTtR/wAIQijjjgM3jjjo4I
fVUM2jjeo4040OhNHoOg1dSdCUzrX4QzwPKkbdN9GeeJ1GgMUegBzEUIgmIDRUVG6fs7TZV+njhMNA4
nh+KhejvoGjeOOBa5hCFtO6CFFFAIoIp0wNGBodXUHUepx0Ux/HJ1v0nTfQ6kvQTqJoKGjjo6GCuIb6HDj
0F+EM8DypEwNN0yTwOom8UVHUQiNTMczDaC9SaOKnh9ZsmYp2z6yeGkOJ5fjRdBQG/oDEKojFjMU
VVFFAkAOJhxBRwZ0CElEZGxEKX0D1OPBAOSVAYAxOABZoNB7yVIDZBYXIAmjcvwgOBX407jBFg
kDgjeia/wDAKYf56MAvqccR3TCA4RvPADRh/wBkKmgWzHzBPxiZu4ILEHmmYDJcwkdSCJcEQZ4t+Y7
zPuKBTgCaK79yAdDPJPzBLAYudCQM2Ag/5ahikU4CaEg8S1+NpIIjwARqE8k4nuWEQWwvCY1QDgByS
hFRARgBFxC4NVox1AV4oGwgB3BdHCbaCdR1HQ1TJ0nSfQXnFHieVNm6pknidRN6bwmKozQx62Yqme
D1n4TbTtn1UcUx0DieX4qVRXNAXpBhG6KsSedEoop09BKgwVccBpkLmZVuBrzLWvIXsocWo+weB9y/S
H7kuTfZb7PeOYA1PfHoIwAUA0AeaBkAT0RkwBa7MDVaMxjAKTDAKNrQfASqKQgATiB5S1jVhE5R1k
V74gSsFNH4hMrkOskYMs26cT4B5R1llO92f6j9Q4RIjbMMRpE5xEaIC3Agbs8MLwmDAJB/3LWVoi+55+x
D75ZjwZA3BFN2dfQsdgLu0A4PkACg62W7uYbCVIE+6CCEORcDMepvQnRfqQ7EXMeBQbROQQuMfq
Qf9R+oUUkWA0O6BlzCIiQAA3JMMPqC4DIEAyoggdCgL3JPjzE8ZwKOjiJyCQkwBxCTSA8wkFMAcApx
w8bZEuShaG7kjBcsDG8SHZCFigRBMCJgEH3gJTQYMuxgEuyBvy4JuZwKYA7gil8k6PWSDfXqQM/I/UY
xGLRCUXpOo6VNpmY14o6mpx6F84mM8TypO3aK8XqIYIYKmDOkcUFDBiozDPN66Ltn108RpjieX4gR6
BN6Eqo0DNSzwVA3g8QiBsREmw2llgeyl1uaBegvoKxZJnd4znFegKAgg3NgF7RiwujYB2ungpiiAVfkx2u6n
rXxbOAXwvlCKT3Gjg35czOhHgvdYcgegT5Ms8m1DNke543mTIEjoomI5EnvBSL9PApUVA3JTxYD3hGA
rK4YUNw78cKYU2yHEB7rg4N6OJNb72l2Ao7LaiFge8KwSeYyMgSOIyOYQdTUAZYkcBj/AL8JZEnvqR7
iUBw5T4e08px6GI0q7cudHd8kEG8OyyehMxy2PiXFZZYUCeI0UPg72GaB8zxesnQJHEYf6aEivfSTU5o4Ya
7ajXMdTR0dT6Fs4hnmeVD26vmnl9RUQ5qdOI446jFHHHPP7UZUhPpp4THQM8PxQNG0EFMCj07QZoY
RZE6DvBZGtT0ColG+giF+B2I7Ra9SSxcl+LEt5+osEm4wMPMcwZkJH4gAe1fBc1+eOA2EUw+CnmQGwU
zbA6shW47QLCKTEtWsR2oKMfM8aCN5+bvIMTl4iEY4Bgii+4YSJgooj3pZDR/nHwVIScAxOb65EgAQo2
hfgjD5EEwbSjDjB71ElcC7Lm4cFn1MCNcg7beH3Ajt1hwnW2FZnlj8fQGvQAWsmK4LKWGYIIu4dwgZI3F
uaBHKgsKb+l/tOhB0UbgEpAQOV+oRTQg9iRwORhAAo/2XEDdUdGRMRGPEgs43QEAPTMQLTsDjS/H
DhcV758Ty+snQBZuQTe351aDrOp0cdFqUNcU203aDzijzPKHDt03UZIHl5EMFDmjoqqHQCpmCiiinh9ZkO
0ypwEFE2BGYrHkOwbFrANrXgKGKz77kaGJRQ6whJva08Nx6DEdWjHpAjqJjW6CoM+oo2GAKWEMAA
b8RL79G14ujgBxP2eYDZp+8xRwyVf2zpFxhC3y4PRrEI7AGyYDi9I/2hXJAAjdWYNlMUFjbTdy57R+VoZ
v8TzJJSo2iZiGSIEE1YIFKxSGGD7VWl7KHYJmIZIl7EWJy4RFyBzvC2DgFg37jxbg7ARwlQxgHpALaELq
B/iCWa/BJZj2LKEEFXAgvsAZaE9Br846ICUzcNhJwstiggghbhCMFiiNq1Xf4SAwLNwR7QRAwS6KApNjh/
qW6v+4aYh7T3NoCsxeXcRt5m2gAe16mjkBEbZEhDOzaGmFmZgBN7cjNHwFWOHzFO5UP8XrJFAhk4w
LTtxBPW1XqccOl1Ok6HHBQ0OgwnpISjhFxm1rwM6H333dHTxoKpE28RzRe3TE05Jd5ciGgMToqHEEzM
R02gDijVFU55vWZDtMqdsv7KOEG2gZ57jWFqAVOKA6AVRqZoM61RwFUFpmYzaG5CKdKH0IYQLpJ
mdIrzoljtHVxYYuZATICRxYkdjAkTm8F5Jy4B5A4uSVyTLczAFBh6W1+NAN/ieaUSKO9Nv0cBBmSqBIjn
se644M9MWyBi3kvbsKAuIOgyOJdUDECurBzJZW99psVaAiACNlbHEKlGjBDAuzKveAyIAfsDcelatEGDg
zMAzN/SGy8EpDnjEvKctCDT4e08VwIJFdoEWABgQ9RYr07fUCDnB8ho/zfF602DQ6yXpMMek0FFDima
EOC1DDpJct0FnEC08zyni+M3Q8zdMk83qIajEVCjgvMTMVWoLxRrT5PWZinCYT6aOFIzo89xUYNOamo
0OGCE0EGtaA2qDGSxTYRy4WetMWFigLYBuzAdhE+6RdJe0Crg2qYxnKghZFvGlKSgNNoLsmcFxMt9Ai
rVbh9nQhHRSTzRi5WF3MXKzNoyhBmgEfBJhcsQolOnfE8ylhpGc+DYRUpih96LwjM6vbOzgBKFwgJtK5
wDmM6AGBH3BBt+ETnJk+ZbSFjLwPQwjMZYNK5ZLZBD3l/cGuEjVqzwnsF1ESMAgt73r40WnW9aCW
2ooApbVhQibAfDxCwsW7xLAoMyLASHnmHhdEOuwGLABi5E5hdgZ/HtlsTcNIDBpBI5/Gcbr3cc3gCjZfk
T8/Zv8kO95kLIW2F0Y1WrFp9zbrbEklhAlkGANyRCIIwbWZLoQl0KW+4ki5A6ncMVs4dawFCQSG1ziMr
EUm/EeGKeL1kvpPCAEJveNPeBKEFhdgVrN9RMepzbQ49A0OpMelx6nZxCnmeVFljm6nNPF6iGAOGDEc
UcVqN0cIoKnMcdfJ6zbVwE+m1u89xUIaGuINI1nMcEFDp6UdBcunWdoRcYzbVZ0MEAIWyGcOvEfICbk
bkwUH22fbKkFdhR+ghYbyzGFmzuz2g0QwL16LWwALD5ggZbWq7UC0hh8kB+UTJZgBusS4HN4AfKDD
gRkfeGJIKQgEWQtHBMkS5GWx2dQ4c7f2wETdxaC3l0K6Wc2JSMN6eDaRS8jJlAGdyJftCxb1yyRiRJ70Qo
DCMom8ESkC2BTtiBH+o5Q2SXLjtBpbKFwbQRZuc+4qNVTsi48lRe3bSEwWOyhd+wAAAOAwq6FosSY
EuZQu2XH4TlQoXNy/aOQODiauQCRjiEYVB3ZuEQJLBvfaBzD8m4Pu7n/kfoxsEduQzD8oATEKxC1uaGh
E9GgDH0Zg4wBRr3oyrie1BOJIbokoWIDqiTQbMNhasjKBBRAXNy7aNLLKEjEtoQRgxHGDdpVAnnAWT
ZBu7Twofhbqa7FfctnaX3KDFmctmkUPdebwYmAN9sXsDtZvWGHyH7kJZ3Ny7bSTpNMUdqHQdJj0KK3q
fzijzPKjzEzdRkl3lyIaDBiKiqYBFHBUmZioazmO2jfRRwmGl57jSOlwaHf0AKCA030ioq6PQ6CmabVcfpiwjj
jgxoMelVGo44/UJj1k61HR0cdAabxUegxwX0v0P5xT4HlT4djN1GSeb1ENBgxHHQRUOgzDBQ6BDPF66e+
mosNLz3GkZg6QdG/oDQKvWKjNHqfoCOOA0HpChxzajjj/gOM+iaAPQcS1TpFcUOg4rtodFrvnEM8zypu3z
fTknm9RDQQ1GPTGanFPN66FiJ9VPCYaXnuNYeiajm2oTaOjgqLaHQHQ4DrfpY/gb1fquPUqtazUOkY5mO
jU3onQR1OIIdBKh9F+cTGeR5Ueb5uoxM8nqIaCHOg4ghgimYqCObx0UVN2VcBLu0nhMNA4nnuPRKioD
pcGkUGgHRmqMDJKYF0xshfMQY5yADAgJv7xf+eM5F2EUNOCU1xivMK50+GerGAHcGimoDfyAFt2Kf
GPWWFI8hZk7wGMjb1ex8Qp2lcn6G6EFBgpQx/o3ftCfmAgTaxs3Th4HCOhnGRAgcCQH7xNLp3f3lutqvM
KAZITgyKJdUILnEdO3BGWAggTcCKtxAwhixc0gBgexKf2mXC2AoQFiAm/vQ+96AlyROAOYIX4HFOS
Nt1v7XmDVBKdo6ED29gdbPT3AHcUDGYqFkUS6oQWNo3nXHR3cn6wpZVaLC6QHpiKYvo3aFfODgIR
FLAcw3DLJHMG5GCVic96oobGAY8BQt15PECynEvWaICFgJANw3hDnhJEXBBHBbRxmEOVZZmEuLE
AeLsEIzOqIibvWhg+BAPGqmLuCO/FVlSbcp8JCEIXxZhsToU2oTM6DaNxVdHoOaqOPVn0n5xR4HlR5gZ
urPA6ibw3gtDoOKCojUzFFBVxy/RcVhPoI4QNA4nj+IepaHb0A1bQCjVW6baPq/wC6DiXl2j5HZdQB6S7m
zm89O8MgAwJGQNXRKFuY0waLtoD2sA6CEYyJOwxcEbWdYeJNIM7NWbUjA/gO8kMPqjLnGdoJ6mPm
uG8Mt+whYLKFiRAZRi97YSJyzlIbYPkEdJ1xgt5dORdYDD8LeC5g/wAgkD6MxHA2CZjCRT6+oRMaBnJ
AUA+jMJxjKnPvUEABFgQvfmAgpfFxX69WOB1SELJk1yCq/kltwA1d4QHnB7oOOfsWchAJsFADY4i0RL
Ig5YgEJdLGHdJ6eYVg3ZAmBm61An7Fw/1DBMAuIh2Ax7As7AxZAyIUDYGeg4N8iWrvKQmAo333qfXi
wTBR3BAnuTHxi6BTEUrcBztHHDfm305OlOsY0H+9n0Hi4AYy3EHdqtDM+1LHNOMIAlmWIb0ITLQ444
9Dpj0DG6miihOgzah9D+cQzwPKjzAzdN0xmTzuIRAFDFS8UJonFRQ0EOYoqFTzes2zGjGD8SeGmOJ4fiA
agL9N0VN4NQNDBVxw1+p/ug4gtJEAHCc2g/z0JlvZAKQgZ4rpCmDA3TYzKRxuEP3xLZXWGEH+p5Lm
uIsE62bdsAt+UP8AzVmUokA44U8lzBqgeP6/QUeH2P8AeghakYuAe/f9/MSqfsXmKzb7Zd5F9Hzl0bAUIogg
KBPRldzGNbYC0wUdmJb4FtDj/h7S8YbK12QshJV9s2SwocoFoaYoiAAHoSFC827DYODReUCQAOW2IJ
wY76CyQoRJGJlTuLaWS70WubDAj6gxRa7eymEyzvVp3mXvPpasR6XHDqOKk1dHHpczN5iuIL6f5xLJ5Hl
R5jWwnmdRUwYiozFBeAKGpoJUzRx0U8nrTjRgn0k8NMcTw/HpG3pCDUIYNIr9X/dNwrX1RpObsWBhA
OWV368RDYq7e3XogE8h0gKQX97/AHXxXNUR4hoPhbxfPbMWLEu6sP18HCiLgVfqxn6hUznEX1P8AkB
6tI29Z5F+k9bN+T5TwXGu8UDlfqPPGGgUGWzQI7jOdiqAH3QbC5+4p7jiMDPYUUT/AG1skckJMX9Iwb/
1ArPEMvKlkAg+T+ae5Adq1ixwMTcbLIPeEBTOWH7qaxiDNO7qhs4/FXbGU3bjvnZs8qFOZTJ3gAAMIiA
LeZnEgOeqphOlx1WsmPRgx694qr0D84o8DyocHMsdR4vUVMGKuOCrgMN6uCKKGnm9Zt0B9NPDUeH4
o3qPTGKjNAVG9eINIp9X/csmRl7MMrf2DdzySYDcgAGYH82FzYcVZF4XFNHnuY4J9D/dWR4qU06+WI
g6iG/KtQh9fUo53zAAcI63g0xkiBABnIFcILuHHEcxEMMgeT+LtDHk4DID2x+Ep4jnpfey5eNunguNd4uRkP
8AU7TDKQE3Zvd3xAZJAC4Qr2IMxFT5ES6M0uTxK9ogdkR9pjw0DQQgHJGXZ9YtqA5zaIJt3g7xrmosEF
vYgPatYWcqGSsChg0cQ81QpvZSWMQZoXWOtZ6mgkm65ZxVHxZLazssLBvWrKEu9EAWbQYsrFW8bA
Ydo9DodQqYKGpodZMJ0nW/OKPA8qVMDN8vdLyeoo4L0dVFDBTEdBDHV08XqJtmFGEP4k8NMcTw/E
GYqNT0vQ6Yj1uOKohn1v8AdGWRskGwnKFxluPeIC6NIxOea6UwKQkgzPEFP7yyIH8IQWBFAwCA/mG
ux/upD8O7U52uxmCPfyJGq44hwp0osZHW+z3EQWNohgTPR/Mt0t9oq/sP7qZxQggLkugF5uvg1PLfvHc0bO
kF3Fy208hzhw50dhSiQ5XEdbXdAgZIBKr5vniOMdO/l7RBGSEfAl0R+mUCjcVUX7VMo3a4uqDwucAbe6h
FxAbOA7RB/wBHkSdxLyqFoXTJsjEypjdAZ8bIcIrAVsdtHZQzM3eDA7CGbaHeGP0jpPomGAQaCdb84mM
8Tyl8ewMxNOM8HqIaCExUVN9JghghzU4gnmdZlMRRhETkRMljMDq0MXcoHBgdZ8+Zj9MAIWJaeHPH
8UDMMEFDnXtrbpvBHpdHoBn1v9wXAgaWBwv+sA6BoQYuVnritcXAah/PXRp7Ecj2hjiabOChdiHEMrrA
+FEEPlzYBhZtM9JiAAAE/EZF8EXBivzISxkY5RJB4AiFV/AvGSD3ZX7keGgQE2QAHwAHQCY5X65sJE
gmw+kDGV2ISMg5lmI2PfwCzZPPxLaHLCiZjIBPUBlZUN+CwdAJlgCkQwCALdxCcSXG8ionshiwYxBiZo
nqOrCsfczCiiDBua2OPeBBSCYAwIKXCJT6MuLvoPVDcVjigYMRS+vLoYCeo2vMnWMiMbHI3ImO7m+9
nUCxnZx2wIrNiVcAujk1PwSvcR9RbyMNEoMHJNfaHIYQJW6Ls7k/ZgPgUkIBBffEBuGQBuScS6457GHv
nMaO6JcgvG22xtD1mg/9sABu36zc5AAV0AMRzqRpEKRiZUpnFFn8uAdiewTvU/pxzL3gEJAao8QK4O1jM
qOghqdJqToGaHWbNZ0JSHoEFwAU1lGEJrPnzJRJks+TK5T1jPePaef4zdMTTgZ4PUQ1Gg4gh0Gg1+Z1mU
wown08ScQRWBuSSbzCxojAhQou8BH1wQQwPUTx/FRgjoNY0ioxBFN4DfS9BgiAMguGZTmBBjNu5izm
y4cM7xfy0YW8DoVo7KLBcQeoUMLDvJJAgCRgG0eBtOsVCBc44AbubPYW+BU9JyWtAiHcobzsqA9wPc
3gWHMg+4QABZLqCwhDyjsxcHaHXKwdDyTsaL8njIczHQm0etHCrVgPUCgIyQYCiSCv2MAgFoWp/wC
08bklyzmEhLoSa+MJkKw3ZUDPqEcWdsOLgVGgmalj8ErH3meeE4ja4AeWMkmW2QEVIO6AgcEHmAXS
hnZhYUAUQFDCdc2sYEFitTbGkOAAy2ue5YdHehhQWgok652JnFSUhhMAhBm0aquMhm/MG2N2UcD2o
asgR0ExkZtBlpGGkEJ4vG5Z6IEsDFwIcIIAha4s2JpZBQzMBOQNgziCZGDAGYd7CBpPB0jLjNoK7BISdj2
o4yh5mvjQADMG9xCXDiKrddo6mOh1HWamYm1CdIFsFzjQQbEdDoAhQKEKZjBqQJPRpiKYFulIm+Ym
nEzyOom9Qxo2qKnQdHDiCeR1pzown1FEw0DieP4jaoo4aPXt6b1AaE0Orpij1CGhoz6KJcAZAsN2UcTgAIX
OyCOFhZCZDsh0METGUSVYHqKOOAw+o444444/QcMcJpgw63Tep02i9BxzOkn0n5xR4nlPB8Zvr7p5PU
TeGKCb0UcNBaOhMBUdDmpxBPN6wqmCfQRw0xxPN8UbaMTOoAEkoC5PENXv1ImTIvn4g1DSag6cxQ
FQwGjo9QtUUzFofpCO0GgmbRwGEwGOOOExwQxx+i4YIQtDhGpqOZlkcENMiPUTGodWKKi1/wA4l08
Tynl+MyMxNO6eP1ENAab0cEcdTFQQoIqKNxTzeuiYT6yiY6BxPH8QDBigDqKKOtoHI2A8dnB2eLqCnw
L10INLoA4qLQ4KOOAsQeipiO0c20O1Tmqo9Hv6zjhjo/QzFQQw1NMTJo9RMA1OOi0GALT/ADiG08Tynl
+M3S9inAy7w5ENAHqCFAHUcQQlRuCCjo55nWXVMJ9JPBMNA4ng+NBQ1GKYltJErXxwtkodY4ZvjKQ
bfrFrQmW37X5/4DPSXLEBw3GldHHAaKu1HHqdXqsgoENQ6OLj3DAJAu4FvNMXuyUu7hslg0QBJBgAk
ADBBYIOCNKvsQH3Ahz6LYEBXHUZzEWbFlhYIRAIG7dHYeMqbiLxaJtYA+pEjfpLbFMgsgE7CAwGU
bAggNwk0gwBC5WOYenGgRJ5fsYKWwIRNqGMk3PQIYcjNEiw6leCDC0ArCN1N7ZSP9hBvrxAzUlwfEf
uAgEcszaOJUB5wFrM3AjZvkChaatl4EgLwRcnIdcQAuuIYDkdKAlyYNiSAd+m5j8FCOBfelwSxhBD36bjDl
xQrg7WMFg6zMMegC3oOCPUQo7azHRrUatel/OKPE8p4fjN0sdOEs8ORDAHMR0dAaJVdBeGCYiiip5PX
QcZ9ZPETHQOJ4PjQBhqMTCmNQeMQcfNkPXa7nnAMHMrxCZNxwM5QESToJJmf6iFs5tGcDAAkY6CE
qQtNZTvrVXr2gMB0g0VHHVSwaoYZC29xCl3SNznDyUHrY2QZS0Kwbau5ZRCgDAMEpkCtoXmEjyX/w
AlF94tHiuYiMliXVXrkgTDsPNiMAZOdEsoG50REb50EwlCnTHhJsi7uWNkTgbBCJEbdg/fMFw6kw4V1aU
AySOwADj4v6mPXm5XydO7po9SVBGrBcYELdPmAqiTcQpWeRCFMUURAYMh7O0CNd4um0H6+7iIw
OqEztY9gkT1veHWnGFLDacsmytCmrV2EHNhgNWbUawuGYRtYBbO0+mhovH9hh6DcxRyWnjOKQ+Se
A5h5haiOBtc4hRhYCAzBvcQme+jeG1N4TU1dHV0McfoE6D3on7FoDZKxf5Qx6j6H/CGeJ5Tz/GndThPB6i
GgvDHRxUOoQ6Rmeb1ozoOfSasjief41ibhwLkwohwAomL8BXDrBd6UUZsLDlmTPDo8AfdbF3MzQjynyX
cw0a08LvPAckwwBJOuNvlDoJ9Rq3pc2rmm3oOhg1SoP3P90DHNs03p9T/AHTJ4XjPI8tI1pQ4VICynkniF8S
ZW1J72snSMCAZvlGO6b1L+S5V0P8Ag7TyfCjfz9p5/hoVTPqp4nk0o8xxSfzTyHMBmEMEE5Hob6HHH6J
9FaBazcnvBBHBBI95s54IHJQBi3ix9nMZhOnOs+c1OKPI8p4/jN0vJm6WgzxeohoDDoGYaChxBQwQ5qcQ
Txesyq7YXxI4U5VOJ5vjScE/aH3tuj16k4ILyJByBYRzWbY6QTT8uCukP1Y6i0GwzkcjiwbGLb9YBb7/AAx
knoIdL1w+CmAwj9MTAjr7DWB1KHantFxuOTB7D4cDN5nSsCl0ZtxreoVsp8TMUccGoavQHyXNV1Z1U+
l/umTxvGeb5U1uhwW0uGi4YXYgsgghoyMybsAfiYWBvKCA2LJJG4wLOpPoOqUJiJ5QG5zVAt2DRC8NV
ABuFo7kWLFiSO9J4zPIcpefWhrC6vvCZMgsi+RPcP6hn5De3JGCDfYVCWRQD24pXHj2nj+Gj0ss3WAlNi
FzYGCROAPSgF/kWp+9PAcwaFCUMgFsABQ6/wC3IJsNmavQDUx6zVxx6mo65hEGImjgXJC7A+48gy50
gvBA/a+DChlAFe5FybehNvqERqg0AeDwehvpamdR85qcUeJ5Tz/GbpgacDPF6iGChzoMEMBocUFDBjQJ5v
WbJhW+sjhMNA4nleKk4fdBIADzCa4wBgXQQFOLh26wqdCDLe55xvAkxwWcgRRRbvGIAAALAgBsBC
N9CXqWAyTezGxiwfg2OkMeyG7UksgggXY2F1faCm7uZ5LJM24mQgk+RfaCvwtbvp2qJvrcBelx6PRH7H+
9a7sXxf7pk8rxng+UOpbHizkaCVNrz4bCUWRFdN52QSyEBXneTB7ftgoXiCvuBDbbd3mZT84njuUslvUljD
Y2hMusZDwkHtHyMjMHCeujevfy9oPn7NDpYAyVtbib+l/tBBQtqBusbhQFNS8zaXPtTyHMM7DNJeSSxM
AQ2MEjswBVHBR0GYTMekcx+gTQY1pDY5LgibRSUSNvkMXIXEykcNwrtjjuFB65rY0LvXe29TU4g0fz
U4o8Bynh+MzNN03Txeo9MKqYhvFBQUzLvDmZ6B9ZHCY6BxPK8VGJ+JuUIGbo+20BygsCyilyvnMDya
AFidTFuhixlhihWNz7A6QFuaGVTQH5KFxeO3mWQEbfrsxB87ocZ35DaF+k5LdfGedPqzBa8KQAAvftGvm
2oW7L+6K9sGEOneAkGbbAe0P3wovWJmOgoLR0FF6rqyMOGiQ/AilSW6wEexgJ5AQWAH9gIdKw0ea5o
08rxng+VBapx+vqZpzMb1JAv3vcX4wBD0K98/C3UVwVHatFgEAOSSBCMwQFrrHe77cCIIzLIFroIY3AEd
xCFkEAlDGf8o5gNEANwjckdCoeQOUyCMw8lp6QxlBkEB5lpcfaniOYT8+J3fyI4czFAdTjm1DeKCO/oEqu
1HpNMGYgqa+4fnlviMFE2ARZDI7RBItfYbWA3ez3G8BPJGA5BFXoNL5qcQp4nlPD8ZmZup3TxeoqEIjqI
TQRQRzMxHHQWhMGZ5vXSd/aRKEE4RBAR9xTzvmeLv7r06CNvwIE/c8rxU2+MSBRDQOwMDAz0UB
3R6Y5uZj6aIfff7lq8WRHefuD+AhILzm7OPxnpmBqRCOWN/1Etm5tAZ0SsdBDYDkkNszuX6mbiC4DYPuk
uV85hhJWFptclgCME/BE2qlzsInJf4i37RvEJMOSoLUcdCHBUWoptMVcbjqptRR6ifzY4wRB6ETfk0D9jICa
APYmwZaLbsRCG9gGQn573M8AuSesVihyS5upCfeKYgofwf7n0/UPC8I6h8/VgzAQQbwp9ZwSoKKwYNR
XlsTxbmYCydCCRAGEioOALCD7kkqY3wDbLpkCiQBvHqieP0w4I6CxfF4aqJwktLacC5wuNwD8xM9i3D6
d53GtW+Psbn+zaGX5s3SQgcAmAbOZkAmAkOoIg5f+RJDYZgDBB0gFgH3hWSDDB4DjaDj0QQbA+qhk
XBTUI/YAe0+9PoZOYITCPAwABZC5PE+y9BxxOm1X6BMcN6b6Wo6XgqpNBfpyRXcQUT4bvOSvm1rF
Wm8MB3FEfIyFYXHEAlWkMjcbeo4uN5nsFgYsTyLMj3i8XOgAJMgdTI+oLiLQTDjqSEAzueffmvTol53zD
4d/cYi03ptgZ5PjCbmJpG08nqJvQDHoUUSgooLzEzDaijolD8fMyq7IIGyj8wy/yE/yE/wE/wABBzAZG1n4Xih
qJ6RGQuosk7Fg7x4IAnkDkJByHyJbG6pO2FhxoU2IjI2YDvfpdwcPZ3vPk90upScHVp2HJP6hwkwHto85S2
QhQSsMMm3/AEyMQeAubR73ZsPemI70OCgL1YgNDoFhHUaFHqAuYhPfgy1IP8hZaTJvucnJ30AwxQoW
c5O9AAQBYAICFGs3zySWJmCnobqwFoSoRMk282UhUCgtjw4JAUdAreISPwQbGAB7IAg80BI/FmQ4YE
qHJ/OWXKAB2hxGIAgkkkYsQod1jM/0IYQ4pih2YiGJIwVZC4LjfL9wcfkAtwE5N73Mal8jGPR5gALQRxA
uTMBhBaOguMgWELS+QMWAFrJVcCH03Deg0mPRieowsPiByPqF6iDe/AD+wYh2MkPpv2yDj3ggAIdge
2+RuF4YMy5wtAi+Hzcc7y7o8SNgsgjjme4Cw7YGO9nuN4C+TDAdxU3HADNxEw/oT/AT/AT/AAE/yENZ
DaBHw/Gb5ia/gdRQhw2otALhDmI5mYmYlFFRQZhnn9auMwHoI7VPxPFT0ENkUwSBHxDr0wyEbpvtgd
MZguWYjpi3Ax36wBkH+GN3QXhbSUb8vhgNwc9sRyC3yG51h3MDdIw5rWLP1H9y3xlAOgE2oC6nXZvc
KYTlsYXjasQOpJmGKjgMHqOj0kfwDoREoDE5iDU1V0cccbgj0YxkiEidCCYRdphkMEX2IqZ3QJkqAB34
AHtBqsIETiSXuSfeLU6OOOrhPpOOi1EzNdqOZzoZkjbkbta0ZNvJGv0GNuTJV4ZI9yx6BZ7gxDIQfasOUW
G7y4AH5yTHqxgcX5Ahz22mSAkzlBM2MPoO90IGSACWbPqWwvkGU9GDbIhfBNIAAGQ/sHuoG3K0Jg
WHv240P59THw/GbphTjPB6iExzMMcUNo6OZimI4KEwUcGaeT1qYzGDXGap+Z4qDUIogBJ8GIvsEgH9
QBLnFlJGDHX0KxfaMlZDbCQ7D2mOgtwyLu3Pc9BBXfwXusnJPegqC3CA95dm1LRYZfIROBxtBKA5Ck
Jgl93UQDWTnH7HUxrOyCIVthCO+kHWNNo9QPouP1HAaKYo5tH/AB3BeG0Bq/WccdN9Jj9FwP0TqA7A
diOYnL8AD7gOGmgQCFliXoky7TIWdgJfE6P4X9Yb8QFRCaexurJ3h8scgM3jAc9Dm0Y5gb943zbgKwTPF
nxAlAkOLZBYhHa14KIwBgLzJp/n1lfm6YGbqHg9RDBDaZo6CEUeg0ENTTz+s204zAURlNgyukZ0DH4M
fgwotmH4nipAGsFab7NgN5aqaB4Be57r9ukQWUHCcPcy6DqInH5owexPAnxLxmDgzlZH2hl07QcSBWOrK
12IWuAgkBmDh1dgl3BjAguuncYEcsAOCRMljGQGOjNg90oF0WUbIyQ3J6nUqCPVj0XXFRQ4q4DXEXk
RORoTkReRBwjogyYnIi8j5gLoU3gbeOi8irA3i8iEeRBcUsNzLHEJUIFmhicibQkDiAvQ444/TJjqNLjjhqIZmj
WizOIJ3AMPUxu3Y27FwRhF2vOSCrIwTFibjqjLjHdhJ9m7kYFo9QWF7tFjtDCV5B5wc+w7CGfHYzG9gPb
YzEHTB05YssHqIJAATJBCI6Nb5872Mfgx+DH4M6j4hhZNFPb5hN83Tweom8NAdJ0OG1RDmop4vWXGj
GYCEjjYJmhhUJJi+SSTCP24I/ej/ZR/soOGEMDDuMgieR4hw4iGTziJRjc2wDH5wDGHh7BYTouzAB/QnW
6FtuLlgLjDd8QDcOkzR5IZwnvIw23hOMybE2Hc7WUCiCGTxtwV0L/2MJhJNxI9gG92ckn2mHvUVn7r2Xy
oD2sAHsAJtqVXAdRN6P0AZmYpmjpvBQUXG88ggPcQ3RAO39S9ZDtXQiOk2HG0w+xm12yIvMkH8ISA
zQWwJ9crn9QyKMfiu+fbDBULeVjgJcJWYCXUU6+FB0uzfMBP0/1P8x+ojoOIEw7GXzQfRJvNytsz8wSxR
lZDYVkLkcqbRtVlgCKYTY3ArgGDnN4NgT+IY8ZFL3Khh6CRgMJwygPiAn6P6n+Y/UdaVzUA/YAe1CW
2TCYzhmz4gaCM0EEDuhGoOvgMAbcwxHGGkQ42cGIVDIiIIOxEyLvQ47R2+SH9QZeHK0BL2OXhq0Q
UgdyIfXOI5mb6XQ6XoEM30kw+RGCQ9udljP0vltiZ1Iyy5vztvLdYWRZQYJyoP5W3DGbGM15XxgNuLZv
Di3C+hiw+FlvE2qYZEtooHPerGJOhE/3Uf7KP9lCP5UH/ALuDp6FnLnLD+Ch7MzEzdT4HUTegalDBoGo4g
nkdZlVwn1FHhoHE8rxQ7S2FEZyRd8dyISNC5AywF9hls3h0OdnYNgllxyPRBbDZ0XDwLO0bvBpQIANrfP
8ARi9ztAgL0PJ69B7AQGSVJBiexO/UHfabdI1BHDQ0OIJmCP0RHpNBHAab6Ho8BwgEBTAFYQcw1pGqr
CgLfrdu03buoIP6JHvBAYwCEyTy/KE5SkxiKcOYOAA5JDoAHTt0qLSLBDc9AC023qOR9o22ax1Rn+v/A
HDFNMCYAPcgPipIvhCQQGBCO4E4eIvRCwBgRsRGkvL4PsEo2FwDPvP6nk+EdLBFrLaSiB3Qif2/3H27t
DiJe5J9462CHhOdBDhzsePaFbKNQLEjwAJ3fpxQGT1K+VW/g1/miz6xqYNZvL96UygewdsrMEGdCzYA+
G5YIuJ9THIpu4Bj4dPFqDbnbi3SFZ7mg1NqPzmpxR5nlW5xNfwOohghOoUNMwChvBpE8DrTtpxE+sjj76Y
4nk+K3qyJMoLjqBDtTb5pzQ8ZJFBbmEpBjAeID2Ow4E2ojW1yOqbIBElJIIPcIGLCwtaGCgolUQmjjoI4YN
LgxB6Ix6BngOEt1zSEbk7CKqlpegngRZudgVDZrg1YgycWLMCIwQiFdPP8ocLH2z1rEnLv+YCuAIFWNR2
UEAAgEnrzwD8wYGZgjB0Et0/CbkbABvzIhInw7mF9Defef1PN8KiMQSbr3TPAPzoMhMylde4YGD5BBU
X8HQI1jx7QmUx2C+cdYugWAu3Hp1zHrNSKE6l6jho4dBMXuC4BWW2+IROEmxw7RQ3XCDMBcHhAS
iBcFSADPZm0MVB5zU4o8TyqeZqd88HqKlFpGohwBUccUJgngdZnMBCmAlnYRwmOgcTyfFOY7IIZXEC
6AgMFsGtI7IG/9CGDBy0G5budrQRF2dhDjkvfNrcwdzl6nAQ0UcBjgjehadtbg0OvgOE7Es5CA3McL6wAsH
3EsnvFWFwUNgHkrRsTYzwfKAjcAF1kGG2S4hGOVYFL8mwgPSQIYCjmRsDN29ClZBtuR09gLQDMsQ
ggxJliy2qSNme4FwB4A3MQDIYJIsZWzG2RCllFhiVqsLIDG4JhOyBtja5nheFRAgnfb/oBUF5dMK6f9arm8
Y2Sb6AVBoJsbz5GgR7BA5/GHX7BNkHYhcncHcAtQApC8iyhZmwKwqxNn6Fd0JhopipFXHH6KhodZME
KOppxM/II8B3mS/ICsC3DAPu4RrFpWPPiFYHIIYoKLzmpxLp4nlR9kZiaMTPF6ihLgMccdVMQmjhtoCeh
KeB1mU2TOi/sJ4TGHU4nk+JdEniSJkALnAgU8y2eZbuCe3KFytm4R1fwCJgdBB0kgpHMcDPHeEs1WsRw
X0PQ9AepqOHUBRxw2gxTwnCXeFaGNoMVyE6EECELKLRtP7X+5knn+UwdeiIMvgARJhUGRvnczJpfOi
vuCKij9uNnLqSEeEwDGxhi9VAKODJi2nOgjcLEF5Aw4IKeH5M8LwqY6bAlRJP2dBm+gYEh11BL31GH
M/riYIu3Bg+C7C4R0qu502pjRnQ6nQqDMNQHTEN9T0E0cUMUQ3FzD1gDJY13dx7gNkcDOW8uJDo4q3
zmpxR4jlS9umJhy4p4vUQ3hCgD0HMUEuAOKKhCgDijVRmngda+dL6CePvSFTieP4qyXGQcF1RMZ+kYS
PfxE2lhMC9TsX2Pu8xH6uaqJxabaPStT1uCeE4SzDP4RuTsIm/yxgthgkDI+zglAZtBkPYfUNkXBKZJ4/lLtM
dgee4gxUJ3QhlhSCAQmsmuUfiAw3TIqEfU0kxzZQCzwQXRFSqSgwygw0BPH8mF4uyOHOBZWwZiESHl
MfNFW0oxMJJHuCPaOFCDiF/iX6Bku3tIFQFAEewg3RnfYhOkWvaNj0lVQx6cRxQwUxVaSakxx2jep8ACk
GCwReBXtr1C6hcHIcer+cUeA5UvbpjN0xM8XrU44tAimNaipiOeD1rZUvoJ46Y4ng+KNos2oQULJ72XvM/
Nkm+6NuUxCYPV2pnRimY6OjjgOlVWnGgrQggASSHAodd0Q5gkCAE9IInWFFzBi/aDLNjHaE2hP8Uzm
QB4mZ6OMIGOxE3qBxgEdqLXKMXTVzPsAMllPKY+aEG5B2otYaPxDqqqMhB7q8zN7wEIpAKBF65hB
TYgEHa1DM65IRIWG9x8wBooeUJDtIGOxB96EF90TOWG9xDSTRJACQ+8IvqcTABKwHAq+QOQIGdz
QQmqWAQHUkzD/wCQgZcgP6hxF0UDJQCukKNmkQgkj50Zo9BKjm0FRQQwRQ6lqMcF4Y44RUCipvD
6D84o8Typs3U7piZ5PUVMAjo4NRoNfgdaNszm2fRTw0hxPB8VjaJcLMQfRn5qqP1mtBg1D0Tim1RMaU4E
ADabUGJ2CC03qQMXgRIABhUTiVU4EcEIZinYRRsIBDCAdhEoraF4FEDAAmKLS4TqccxrJotYoY1CaC
ODOp+jfwhnkeVBxoGbqMTPF6ibw6BQ1FRQ0GKjNPD6zOjKj6iOEx0DieD49ED6j1ujjo43B6hw59IGb0JU
ccczrenf0jQ41Hrx6LfpDNCY6CGuKuZmfSvnEGeJ5Tw/Gb5iZumJni9RN6BrMGowY0+D1owp2z6GOGkOJ
5Pj0g9QTJmKGCKGoqYI4D6bjm1Drz6DpiOOHFHTNHTEcccccOKEwnRt6Q49Z0ccOg0NRqHoX8IZ4nlPP
8YWZuozTxeohoIc6BnSTQRx0UU2p4PWjZTtn0k7UP74l+TP+kz/AFM/1MDK3754PjVVHUH1nemI5iuaCO
G9BHRQD0D6O0GgwQ+u/VHpOHFR6J0AQwR6LUxDTGsQCAASduf+pn+pn+phT+TP+ow8AMpBuoe3T
EzdMTPN6wiCOZiqDUxaVGo46KeD1mc2zOYiNjKEzOJoJAgRQ4awMUKgqMsWBiHlQhM2YRSuDnE8n
x6FaX64oqKgxR0cxR1b/hCGGoiUFV6GPUNMaXHVek9Bx0MczQQ0B1b+gsHhySCAEQWHyO8JDVFiw
QCIIJQOooZpOMWLcd08fxljm+bpjPN6ijUMGKOKCOZiptTMIUBVFFBmGeb1p2TOh9ZHDTHE8nxSKqj
1NUAuPXnU4RFoNTmrFBmPRG1VUxejtqFpnQ9QEV/QNHTEHqOjhg030OOG82irvpNovSv4S6WeTdC8/
bCuZiacTPN6ihDhtHarigvMUOrUzpSmZ5vWjAU4T6iOGq8nxSDHoU39AG/8B6Rij0uMQG0cccMBq1oS0L
W/VEI9VRUT9ElRwR1dXBqExTMEfpuG9H5xR5nlPP8AGbpiZumJni9RN4SpmGOKKOmYaiKG0F4Y444J
5vWZTGjCfSRwmOgcTyfGiPVccfq404gFbUMGgTeHFHBF/EUUcdXG/wCSY6ujoaAOHQoqCGbeq9T84p8
TygLx7ZvmJoxM8XqNCijoRBRUGYYKhp8DrRhSeJ9RHEaYzzPGkDV+oC/UdVaCOY1YmdG+kMfx1F6g
9R3jocVccOaYgzDUVUOY4KuP0zMan+FPieU8Pxm6YmbqPN6iGOHScUEOoYMaBPA60bads+opsZlo8bxr
A6jBj0AL9POkZhi04gzo2go49IKBrGsfzSVCXQ0DQIYIaCgxMwTP8P8AnNTiHaeJ5Tx/GbqcjMZ4vUQ6Nq
nEGgMwwVOdGUPy9KNtOAn1EcJhp+F49AMQY9E4pvTeP1hocFBTapoI5mZrtQQ0GgemYMeudIhq5mZ
m1DiCGrofQ39Vw+j/ADijxPKef4zIw5uoeL1E39IYooooLR0VFoFhTtn0UcGo8Hx6QwD1RaY/gEuoEOnbQ6
CZmI46OOOOpQaHqcdDQUOaOOjjhN6Ex0czHM6RDBQQ3rtQ3piGGD1Sddmj84p8Tylnn2zfoTxeoqbzA0
HFBaG9HHQh0Bo6+T1mVXbPqo4THQOJ5/j0b9E61V/wTMxQ0I9IVVMxVAx6DVDo9DcVGoY6CGCY43
o2jgKoxDAY4dAm0FMal6r9XvhR5nlD8/bMzRum+eL1FCHMQmioYBQDUVIdDUUdPB6zKbacRPqI4TH
QOJd49v50H+AJvVUVFqSm1HoMM2oqObR0dHocdMR0cVFMUBU2ooKOiqqKh/iP+B3DPE8p4/jMzQM3
TxeoqdBR0IdDjgoSoITFQZp4PWZTGo+kjhqvB8enf8Lajm+g+gquOjhx6DmKjQ46uOnSERqu1RQaG6HEeh
aFDRRRQQx/xXozpxBr3nEKeE5Tz/Gb62M8XqIY5mKiolHAXDUQ0EOajNPJ6zKYUbZ9ZHDUef49WPS
WgmEJFd6KRTWG5I2RIb8Q99h3OGdsidscoOxBuwzY6HB6D1KDtk1RSKFiBYsjoTAGJCWN3ZK28GED
STYwkkhdTotBmERaTlOOIG0YICSAbAQ4wWRO62A435Qz0rUACWJJIN4h2MNDBQ5m1XDBDqNHM+
gNYhMcc3gjo1/AJjrtXfUte84gTyPKh7fN9XxeohoNLgoTUTMMEOa7QTyetGFG2fVRAsicoTkCLyIvIhHkT
z/HrQY/RIQUPAK5JOwF42KbITQ2S1hmxs1DoPaJASsm/PbC5w/J9heFlvf5gaqWljHissptLhz2v2ICP2QeI9g
ABbgRzDxzg57ErKL2CosFdhcWxKAOs33YAJ2G7J6wGD1OLzILViCCyW5YJMjUYkHuDNxzDkwSxx2p
WUB3/d2HAhYIHOJxE+ShYUJOyqaJD7Ee6/uF0YDYoYM6pItgkWQ6Uhw3kCyAha7wZm5hX3WEAEmL
sHrM14sq+AO5i4PtkQm8bLFyMJILKuoATDATJ4LOCAsXbYsSRlIBsLkMT3PMI2iPFGRAssDGxaKi7rqS
MoLIkwe0VgvRAMEA3KFYapNEB9iLNTsUGwDwhg3j0ANwBN0ImGgHbwSLBAFaLFFwlZSyfQgFr7Mj
GIYVWpgNgHhDj2ZjsOA43hRlIGirF3OZeZ3FCbCFZYhdMMtvErAWTuoQfOrAZhDaSwSwP3KM5Yobz
M4tASMAebjYs4FNjCMzbF5ALgshWcI1JuxCEUAHpyDAOUiQIljyEFl0xDkHGCxAJbdcfMNO8kJcQMHk/
EGWJSjMPC6Gy9tvHiI3/NFykAtgVjblunDhRsTAfoNj6QP7AyCAQgIhwwTFEGn4EHrMDboBABkoLAdzA
vVCMcgF7S2sMIPhKycRK2HrBkNyQE8rFtQc0tF8Mgh3cQDrqSgDkYZbuF0yZBO5IgOvQRy8y7gQgUYM
kxyYT9c8/WbY2sA5XcJLshQFCwq8C4YhQAtT8EH7Eo4GrbbZbQ/XseAWEO4mS0CE78Ix8QEHAz+hAe
WdYw5gIaaIvsHArMdBYkWUgAGQ24gb9yKgAFh3hDEsUNrgCBQMcnaApqf3xQO5nGPcUQdmJuAixEtJ
ShIKkYAl34NkSFBqiuCRRWX0Ad8C9utyBJYC2APBBG20vbQ+/cbu1NZwYVXlPFxCAAHsN9jA7IMICb
gCe5C/IweSJsj49WjBdVym8GUoqAZlByL29zYQ4V29OB1gDvAr1pQCOAdhHa0LYgWgRat+yCymoYrgQ
Rz3G5B5UuXbqSJOSQglXBYHLPwjEYlBACwQsFbWYejMxrGKDRfXkReRF5EIrIgeRBXQP7VB2Rq4me
L1EJoNJxBQ6hgxozPB6ijCjCMB+FndXDTYWFsQHtAWcFTkiRZR0EKVEQWwuRmef4/gXqdCEeBvuFu
mDsUcCpFDLnNkmG4M5IoWt121tZPZF1uQNxIjYOZDfeCEQkEogbLl9rxSUxGe2VzsBMDEAG5DuSwcQ
MADcUbzFpMQM8aJgPnqiveM7MiBiwPSeYXX011rAlkLpYQCdD283xfuwBcfpt788eYKzTPBBIvvAxB6U
5sQVguDdnsEmLhNoE/rNfBeAyF7+a4vlvDJ0AQMJcBuOp6dICj44QAAHm4UuYRlrZ7MM8wQRLCzYx7
Mrt0eIbkl0axMGB7sKHCM9T4cYhkv1EHtxBqhpIhdkObwv22hGTlJdlnK+EOZgBlEG9rllgbOZw+WhetYlY
klCrguMXCgwb/4jiETkhxagL+8Fn5zv6xbTVv4gNJAIBOXbHzLk7Y75ffA7C2zBsSS8omgqCiRj5gVY1YOz
aHP98ABG3guRxED5+L8CBMRrvTPCUKJF2ANoRMinI45L67oiSqDZOIJh7WQBughpglswORYm8AbQn
WTPcVoHUr6i4JlvpHWRlWaeI8YbMA0vkF2GzhgGQHAAElJf6xrQNc3kJF8YGA0uE2Y+AQ4x9dBJ4OhO
Nj7IyhcI33e/dLQh4nT6kQdgrvEyUbRxLiycggrE4Q8ly8JI+xnwe8YYjszu5W6XsoPbBOOCd2RAMZGUCQJ
dRMXleUSPfxt97EAWis/Mzul/JEFsN34ALcwAAvhRMzi9qhixWEEdYVAkAOiE83wmZcJtNhgAwYO24iN
9QKYSrNCCNT6wDHdAhr2WlpXAxI7noTk8w8T2GIJkkXGV4WmVF8CAbdiFukUo6kSbutAjgu8QSkg7Aj
qhQJ5wRPLc4d1MpECKLwAA+EKfLAJltRcIBsGzAoOdVcuEryV8oDX62GACOzKwUd7i37zvjrFwPZ3VZ
7wuJI7ZK5IIPLCnI3AQaXG9aimYvR2EjigcBIRWIQa4kSEUQ8uIWFgmECsA5dB7M6K8TqJvQwYhqcaRg
qYMaBPN60YUbZ9XHGY6BxPP8fwr1CJ1SqFdDEz2HFigBe0xASdnHPbKxzbaR5o2dQr2GyIHMxwhybbs4
ISW+jVqRYiDCwwNyRNgPgqccEB+w98oe5CWQgY3AQXXTaMO2oe7aCbqzdYNJEFFg3K7sEllmDcFLJ
DrjFhhIIIY87y+UD3JNgVRsN0J4g1IpDcW7cbgd4MCcLF2QxzWAtgQ60yQPsx9j6Q2RFwV4bGzdJqIzdFZ9
bZoIxcECRZbMYRoA0w8FcDgNYQA0AQ4GiS23ZA4GSSXwGaAY2S5IWzMb60EuMOwsbjwSji90wCBP
GQzhLCOLHZslhg2yRJl5d2IborCVjQhuE3wMBm5wEeMZSFA2AwA9ygL74WVlGYrCCPgCofnlAL8Gbh
AWIHOkyB5RfUCAgNXZk5xDP+xOByFhB0QMHOLuK4+IF6lUccOCeyZZj+1qJqHmY4lv7kiTNGDyg0X
ByGmuhDbcgzDlasWTJbCEWjfrGxsnsxzC4LdyyxmOMXKhTmYRG8zw6nYg4dGKmAkBgiuESA1AAkbO
8L2AZIZXJgg6MEUguzJQy+jXq5AJODY7QVMmYAz0UNkCdgeIOiOPw7gy8gZ5g2CfFnO8AEvtguI1wQR
aWMRRHv7LvYWJnJQ4iWBWYUgi4SSyLYXGQgA10FQ0Q7EQOtRinAFa0unLLD5A8GFLB8r6UyrHDr
Ale/sLEaN4BId0zAqo5cDOVsiAMZKyAiXQgqE9CwJJR+Bbrc6Dp30pXEYIOSCQEs4BQQ66wBBZmT1+J
ndHbumh3hGs8/dBGQyybOCY3j8DK1zMmA6JXxZQPvApwCSuhkFmMm1A7NhXvYcjD6wiA7GgIAGX
MLlNQBhskWYskgnYciF8IbImywxMhaKIOyTYtjF4vRoZiGAoBFig1pmMy2yzGeNh2Twclg4E3MImY2Fx
wITCYATvgBMkELpkxY8qsjANuBg77wczaRB7lrxoPcfAXuw5+LxqPUQbaAFxfeCySTIHdF4a6ZvgSNyuY
F1XVhQmsMOAyzYlMG5oy9d7EFbVUoCWos5UALkDYmWtsBps07QDksS4OywQvYktWSsmqkx+jv6Loa
VzmpxT4DlPL8Zvq4meL1E3ho9IooIYLRw3oMRxUc8jrMhMKMYfwI4THQOJ5/j+HcB9BHjSQO2p0Brliid
UB/EACj0Ohg9dxjaAYtr0MDvuF2gAm214LzaqWKkOXQtoOiQYwGNO8BRgMtEMAXwnejhw6hLGuRTB
sLqdUwWUgOAgG25B6SHMVQoAvSzHVfwjBaG+mvhCJ5HlSduqYGeL1EUFoYqOhgFHBTMSgKhgMUc
MU8jrMxMIUxE+sjhpjief4/kH6TdVUvIgIO8XkQQ+EHuixOY4AMICEqhKi8wFxTRRG5hE5EaiRFF5EcTm
ADHF5EajcSic0Q7x9ZZEirIUBcJW8SFIvIjvO8fMDYlkAHcRqOJyIlHaERvABOY7R+q4S9LoY49W+p0J11
ziYzyPKeL4zfVxM8XqI4S6AxxVdVDiC0zoDio3PI6zMTCi0T6qeOmOJ4fj+SdAXrS0pbfyfAHYwrBpyBSIu
AlnHBLLbLggkzZDIJXGbhD8UbgQfYIfEtffDC4c4MXJgphsGAFpGCCEShwc3aaLZmsp/KBjRCcFu3srRGZ
jO0ysVmLNrYhPZmWwT5Q+IV/CUkkI62QfjV57i92Z+YBFTgrkiSYv64SBBD6iJRv8VB22y+cmIOEzSAG
QNw3ULIQsD93ksLo7wvkOUCJBdWx7F001tDYWXzFwI9lkbtCs06pWAm9uL5KDhwQNIMnzAhiAgau4R
fJAMFBYHksRfOQ4VBCU2ZEfBl2dLswri8lHk/GnDCnIMFXDi2QERgkhnY5YQgHRwF0DvsAscF5ycniZ6
WBNgANoPyGdpEEixsSg2wZjbMFIFIQuhFkGKBvIS+xAqCqyuAGDTyDvJplQNU8IcIzFkBgFZ2hlqKDs4S
wXHY8wbkn3tFWjueZMJjtYl7QllKbC4CRd5Fj1IayhKWAgrptDlqAncAh9neLl+6kYtxYg+mRwewAZWCA
/RMI9WxwAcTe65D2guYqiMLF0ys3BTc4o6ME4SjwN9xKsJQkQQDjYkYyDGDlGE7zC9sDYJxRCGEF5m
wAjZdyZ7x3Z6F5IBs+Bd2AUT2QkSquV7wLfXekZwUXeL/AMMQpJ2IQ7Ah5UNBsLCxKsgxgpowgH+tic
A2ut87zZBchkbgM/MGLuon4EBD4l0FLWNvULGGFOAUGfcPZs6y+HeMXi4tu3w1HRRriA4ASGGe0KD/
ALPCOCB9EOoXlOnfLJPLsacrNExuIJgNEdwR/bUIAIyAwQbj0nHD6Bghv6BK0KP0K5xMZ4nlPH8Zvq2l
DXlyIYA4bUVTcxAXCVRuKJaXRKeb1mQm2k4+lnhpjieV49IZApEZKE180RddcoeBDhFHXkCiKIawvK2
4ofLwK7DgQCYFWQfD9Eep4HiXQ4iBf4Md4rCCKbxR5EHcgLLqhC9aG02JKHJL3ubroQuTkC3WGoI3gg
dgBx0cDkNjrWFgSKz23jU11C1bsLGjrg1DADbzfmllG44TPwHEHIKGRgmGIslaEXIwxuos8bNyvbIkZKDG
4uWNQF9lCRggsAYEBUWCib57oKUqV2m5m9uc+6J25hpYYdswYg0sN7wvWqN97JDsd2DGqcwwYZw2J
O2wTNya1RxDIlFtZiPAciBJ0QjGBkjqwXvsG7xwB0kgck+qKhcDQwMnsAH4mTaliz73ZhnaEMwiHPHtQ0
b2BtvFJvWQk9OWMCFAV8nESxRNhcY7nrGho+cveDcE3JDtDiCkF2DFsbZIB7Nw3I3sBIPgwG53MaZBJo
jdAIdYqxIn0y8cOJO0Qx3uLZjlYnh+UEXdQEhqGxJVwX/gdw0EYAjcYD5Ae4iIAq0LQfZcx7GIAOVmT0F
45tuhzYADXSDOYfTFgDNkyCGSNlgoMblmymPdlDGYTiqMNIIEowEbM8iQmjTzgAlQMWXzvMqMFE
W3QLEwu/hL7s8Jp5vdjfmWR+9Qds1mIHyEIIyQSDP0FhEKiICQIKObhbjjMxLulXNtXGcG+8Eb+D95gFZ
XYtBSsuaEAGFwRNhsrmBYgt3FkUXEjhpkyZZY1rtbCyTsfEs//CzlAvW4/XQgVyYYBYdSII3K2ElW3aVU
H0q5xR5nlLfPtm6FTc5d58iGg0cVBmiUNXBUmKKAwzxes2zZTjPpJ4zHQOJ5/j0jNkQVZECWSgVsOkAk
Rb6k/wBQ7X8CEsAAOCbEnMvIkc5rINk3dwDARzKchgCHKhlJYSyhXNLxlVxFlnZboYENbIKA2HFvTAq
P0DHdSj5wq6hIqrdEgUF7oKMgIoRsZCY4+hDsbbCbZKEUSRnYAdwG2Eqn1wYIQABtmxQvCzyd0CHlNl
xCxbT3NEznC0GiHwIi4ISztFXErczDm7JZqF+eZwGaMpCPtEZKJgwVcwfeRDekTOUExwCaRgXCEMy8Z
YgCBYe5Js1HuqPtGXAmBJGGovs8iBLBQuaInexa91jAKMPKl7kZBxlgEFmckwKK3W8ZqEQVZgGWzM
T7RWyj2MCyvYDA8oIuTXIoB5Rc+AYhEqtwyswhzY73l3GS3ZYsm1ob7BO2PSA4iz1dDsotiTY3brCHT1F
+iFAIh9u8fdIhEZQCcqh2U8mDBvQ+VAJ8F0pRAYBQhBLSLGVvc33A9zCRXLWOLv2HC0MKSqNJhZN
yrXQAAxBUaORCINDPGWoqPprrD4DgFbQE5IH+oNJkyNgB9R3zARZDA5fuZ3MBB/u2wwj7jd+MBQd+
we0NCblGpshN/aAT8OYCmAcBHsngkBNpZ1BiBjzYwDy4MizBJbMQHpQiJRsJasRkZwDLM7DkRsIYLH
dulFroS0zIIJZIsriABzTlLAABEkc2bqMxYAiCWxgNiG7MJZUXCN1CCAdS6w2BILIuBgNyUk26bEd0bAy
ur/7BEQsAcuql6O5iN/gVsQiZbCVRYC4z7p+3RtdrvFgRwEDqAMtZZ7RMaJDOROBJWYKmsK27QAABB
DMAK2MSMx2yDKDGwg7cD+3xe5bvEdKw3uPOWRxjLS1lRgj2C2DveG5PWdZ7WDU2QoJjjj9JaFpGjDs
lWIXce0cIAgfcjJsCI9jHuBfQ/rHtqJ9OvhT5jlPP8Zvq4QfDyKG0F4oq4gNFQ4qIYNBpuybZlMZ9JPDSHE8/x
6Ux0jGsIkJHID+UBxLgeqOdj3t7IGedBDwPvtvH3IELtY/HYQfNHBOuXzvuqNTYa8QX7Cilkhu3PUsuFWA
GIuWGuq9d0MGh1OIIKGuYDU+iI6MhvG5MyDsTDjD/AJEMgGbm3MPaBfEmZh2MI8O2RBIBm5tz6Kpf
wUB+YgTtxDE8K2IpaNQ8I7FDDeHaGal5Ilgzc2GTCYYBlAcodxAQNgFpccdT/lKKshgABtt1YJOANBgNw
rlsCLjq+RocfqVzijyPKh4E9DYvG40BjSNBqKDGgTxes2zZTgn0leGTU4nn+NPfRhMZAkoZgszQiycfBDqo
LAIATgibzZxhdIWGmvDId7uizaplDuWQZeQT8N6ndn7ADu4Q4UdyuhjmbEFH8ADodcaHq3h9RaHH6rocB
1YjhMdF6BxrzF/AGDNyGDeUstC5IhjMWhkhgxdX70WAZ7ZDvHeEv1q5xR4nlS5uq5p5PUQQ0GItB0Bn0
DiCeT1mYmEwE2z6CeGmOJ5/j0YG4IvWH443HuG8OAQbmHgP7cFo8HADKvaFMYQSwnsNr35h1A4W
RDw9k+aW+8d2Wx4WF33Q3lwxZM6DL3SuiDcy8ggIK1tEYyL3/hAzeGDFTQwazmuPQPouOOOOPScam
o446Y/8P7HHMTGKIAFuAvc0r2VgTFkA+UbYPB8wAwEEHCLB9eucUeZ5Tx/Gb5vpzTxeoh9HEcdBaGig
0+R1m2YzOYT6SeEw0/D8TtrJGbAb8QBKM6cYsPl7ubvxSIX9z3m2xEARkPZDpfCWEA7gA4OF72HcIAl
kOg2ph0PFB2AauSyYQDEHoJCNgJm+jJjDs4IJ3YZu7/whaZg0X1vTvR/+BgaMaF/JWl1AVKOzeKNjYhj2A
RMRbJXre4W4UDQWxgz4A5/oR69c4o8TyoM3VcTMfjcQiCOjoocVFEpmJUPQM08jrMhSNL6CeEw0/K8e
gPNbIngEc4x9jDZIaGAcBTAV7MiBHqByALAAQaAWykzHyze0FYQQEddYbifYCge/5czG9vcSMQBJjux
BAKC0EntiC+Nx2BcRHB/igKr0FoJDpM+ZGqSACEchqCA5bkEci4MC3CLyIvMAHBi8iFOkAqN9Yc4Nist
wO0tRLqkNVNZyHyYEMIh3SjeBoKytZgowDAXH8LOVrLAwgCd1hBYyzpNoAhKN7RBvEXSADCGRAg
E7iEqBsXmW0IDcRHmEh3g9sseZkJRJc4Aly1KEewl0TLlblGy429LMekes9Dj0nsIRBdNyW6AW3l+rt8qSh
W2d78oR86x5MW3SIYPQzGURdh5eD61c4hTxPKjzfVxMw+dxRqZgo44TQBaMTNBjqMwyzyZm2baMJ9
BTMdPyvHoCwMfcMmbsPaBJIZHxN7+wpDjZZ7JAbWFyehQyy8LKZuW/VwKscJAWHbffuYLeSINgGYQ
UAwYIBYv3AvhcBjNmVG7ZOzBPxF3kFCVYTwX/AD06ihyyDtgCECwlhbdQ7QHgzfZYRALGBRZlAAD
LIAI2Awk2Y0KzYdXD7OBNMoEYjijvD4MBDQk3YZJu1N6S7o5rlhextGQlBvyLnLOKwDEQ64kybcWRB
YOwAKDzpAUDKHcVXJhrwQhpQBOzL5ooLONDbQg/e3xDfoSljuQNdtbmGg+PeYomt7ChlklAE9ECEB3
EXsQYyQS09Nt5IHa0e7ENV1OlE2MguQZKwxDpj7+OwsWAB6CAWUQQ2xWUz8xj5dkWB8GHAoAogx
ISAHmXcijsMWgMCL4C0IIAO7X9sHY75DwYBgF4XtBOujsloScAsVrwM9I79oOUM3B5C0udMLYXZkg
Ej3gPy4c5FL7jOWyYsCznF0gMCKQk2OUynJhQYsELATNIYsT23BTuV2K36o95r4TsAnqCN3sAgWeoLD
v4EwT+ZlW9+MWxkstjIAixrxMRELFgD4i1H2cYhsgSHFxmEY+rIp2RuSb/APgH6KSAVu4hgDYF2IwAyV
wAEn+gj1A5UcGE0RZ3bDBcrr6xc4hlvg3UOb6uJng9RCVCXBHpGIC4SqGOjEzDRwUu8mZmJsrkCzCudr
XQ4AajaHG8AYYVP164OdGIGhpMBMcHtPK8azXKhTbYUL5+JbEtyEXI+5JMFXuiCGVsyz7xIYJRsNbfZ
7glBmpOvvQPYGOCgeEQO76BhwnfCHPh5AgGrbnpDYHf4Blp9Bb2ggDmBiJF1Iff+Q44TG9CocUMKiJT
BWhRFgwh3DBiqBgm7I7wBG9hERATWqLBEVZexCgA9HK4yLaCvp8dwAP6gEqkvdl/ILiLsDmwo1bAYS
fwZAhjOBEyxQ18ObNDojgxVNdqHIT7ANqH7E3kt0VD1ug5MrEUFeFhhXMtzDBsFkkJWgtZHgDiDjjMN
kbyAvuCTDOtTFCQgZZhd5zlLZAWDB3Sh/CXLAt4M2BtDrfF6Ix3ymOLzwhHBJW8xxEO1UH2LdjchO98
iiUzaGy9shYTKOFvfbSLsXCyYdfh1rWSfQkoowp+4Uc4h3h7jYXI42jwMQJEk4yS49bz5olC68Cb62kTImA
7xsOiEFfDWSX5JKyoFIG4vxvSbG15bD3jwbLh7oXGBkryVIhd0kIkFdnFsxMUoUcFnAD3RO6AE2rSbIAJg
hDm6JNCQLZLlXpmEE5KtpySn7YMRk9/5RMfq5W0XtYN9kE35wLpxSBJDsi2elozAhs7H0vzMd+/AT/Q9
Ea9nTEZFgglnqO8Y0Xr165LDGSifHgHDyPG2Z4/jN1G+Zp4PUQ0EOYo6AwxqrghtRzMcUMFzScxNkymE
+imNYHxA8CC4HxF4HxF4HxF4E8rxrEOrHwSBcgM9IHgesG+cfY/fsgZ59kPA437R3SqDJKwP6HaA5byG
XLrffdQT8wmABkwv0cTGCs7FhyZfMgZKKK+eyEWwkyOqUAtge6Bi7DoNv5rjjjjreNFiQm47Mn5MAGK
AA2DECQeSvoBFw5BPlmX2XnnBYjZgH2hOHjZTAQzu7y+iPMhNx2ZfJhOBEAAMCgwFDFwkiQa2xkZ
B44gQO7QR/G6OIfpBJgKBOEv6EJcSIHQAUG6AHtBvIImDJHcGeIfiKkMq2Lldh8S4sz8SdtiXB2mIvfC3Fu
9Sl1u0B7e6zN+sdesSdB7nYcIQIZgCoSSGOzJ+TBtSr4LDdNt4XOTAsIO1hLoYblRBVLJpURZAhbEHVMB
dwQZcCA4CUQwybcLMcCBNtAHEkEthcn5gcWR2bwCEggwCs8w15hYCEhsND4gnq2UIsEW2MBM1EXs
e0OpjAO/uFbmyjHEEwyIFYEne8O0PD4Bk4cMdrxdTQB6yuw4ScV1qHJXDGOsta5ZFaY7Bn5Mc9cEVcBx
a0vmmQDPiDAAMpCG5sUIEBgNQ2Cuc+oTB6Lj/gkfpDMECIUAGNoRcAdldu3JPEEYkQAP2lrgt3zCFE1
gGKQwOtmD06wKkIG4GPQFxNeB8ReB8ReB8QOwfEI8CCrAH7U8Pxm+rgZ5fUTeKG2hzEF4YKjWKeT
1mQmyZTCfQUzHS8LxqOltECSGbCD1CCKxOP6B9ICwIG2Im82cY9of0mNCyHLu9sHhCQAokj1PIJ+G82
4gBZZr4HaxHbAHUQh8UAmnJPMZAWeiNkHeyGeB4xLBX2IAf+HEJgMcdDj9IwaDxBqBixFvYGdl2tAA
2X1ikuBuLaTij1r+If4x2DcpJ3A3AF5XW6DEBGQBYmctnuQ/L9gcS538YEittg+Txr30k8JhPAcp4fjMTVsFp
4vUQ0EOfTOsTyesyE2TATCfSTwpy0eV41Mh0Jlhex39m8IEBrnwd8uC0AcmwBneHKYQSwtnHPMwl3yIf
9CfMcEXIFEsAOpED3iHpStgPcPgYctzCnAPshCpCUAQNlhxYCHLOjgiAtzcBe3/AIYwkREO5kAKYEIEl2i
kyWsAXGL2EWXAoXIuZTjZHFjEtumJCb2kBHBiBB2LrId8sLBOwIRGWYgFoAGXkWKzE9PtQ8Ak2AAl
ouLZZjMI8plQf8ETntGyDiKSLgGR3F4Ogz2HLcCxkc3gV2zCIKSCOAiUGw0A5iPC4NBWzEKVWheRisx
DWSAVjMbOghXDyj5umSUDDNgbLq95ZzgpiB2wIAbd4DoFbGA3CDMCBYuAF25l6I3uVXEAHEClSNV
703A2J6wGyfYIRB3BwAbRL/PJEZfcfuIC0EHXoXADV9jh2FM//X10+4xFcFD5iAZF36DBqToIBCDElM7k
wqykxod0vhAYm1AhmG8BC8bxE2nXSIjjbNw5hGKhYVsXsgCusIkCP8ZIZKMOLrCDMc7kx7QWQFuYv
QgrCd6hCXGTYw+MivGECZiiCyNxgZKdw6ypuK+9hku9L8/AARI7gAKAxuos/TY3IuwG4ZBXMxFSYZj
CIsgFFruKgVTTIC0WFsFFpswB2QNlALmGgbFNBhm9idnC7QCWe6uhVF277QEY6+s4T/IPZgcQEJ3HDw
ehRwLhhshm+4dlDusgoBIOT47EwuskMiQc95xgTJeHbjp6dc4mM8Typ+3zdTvgLy5EMFDoGYYIb6BDBDp
8nrMxNs2zCfWTw1XleNKwNoDJ4gDEZ0riH5L6wZZZIZAh+EfeDY5cRCXAdkPnCtQhkkB/Dmw7hMOFx
CEQAKME/p2cgMqB3gRNgICZhlONsHkCAhccEcFiDYIULaAID4H/AIQg8PgeXqgiVzc4oBdhNXMCTyhC
S8h9AbqHjSbeiDcHcCNSwIudgRDKy1g3ugOGG7i0BVsXWHG9kA9gYLPLOIi4BgKbgF0Ydvc/M1Do3M
MujuUM+D1GxRY3Es8TQSHzcow0Zvw1pmDJurDYAwKDzlcSszURAYxhu+0vl/4jiRdMZFyNg7XuACBo
cXI7hkRHNqKYl2YV0UCBXgCn/XLMyXY3vGXsZMCCI5ndhtwQ+gsQJAunAB6gE6DmG8ZhKgwEAb1a
N7wHrlxN5DcHBIFcYUEmP9jLVEURyOaUkLvIsvL03BSt4FAuYXeAyFhDg7iKfpVIgAC7mmAs6wKzmo
KebFwoC1xeEFdCdxzkGAuBklXjNAWB8GEfkMDvEWGBZr3aJBQAOEEeoEZLW4EFbuRrIHcBEAMIp5
LVgQEN3BHuDAELFFcADY1kWpehO0LA4ZhpbxASOApHUSLJ4Q7gsTN8jAi5CANFjfuYV2YKUKtDAh
+GJnt6WgDLFbN4/cPomCjhP8sBgIVkBBEMnlSnchS0C9xhwbLBPUd4UQQYDAJQ9nB6dhDY9oMeiXOK
PO8qTrnVxnj9RUzb1TBiKKCOeT1mYr4T6SeMw0vK8aQJAkgdwCObb7GGKBFDAOA5AV7MiB3sB6Ab
AQxELrAN4+WeITIQAHZ69wnfAER5k9Mt8n05bdgiJLXToOOBTD3jrryjkL2ReUTxRG/Y7P0IH/hkQjKm
QiexgAQEi4IePqEZeyWPciCwHnYL3lAYGFAFHBOZ0Rb40x2hQGpkgwABa5PyYveC/wBI2dw9jQlAjghN
vDyukBCOARKjh5gBIIBKxBhP4H1AVDRAwRwXD9W+gmBLXZRoDY7Bue+JbigfKMqx2Wy8EAG4MA
EBbABXAb3lpQJkQPcTwz8QajJBN1CfjwzF78JUL2x/sJxt9xZfgoyjpg28LClkM4ACAHaWZtBH3DkxUFIW
IB1yMIfMR5JLFH4MCwDBCwJJcKWymrBdwI8LNgVHG5QDPyRJg9rRVyIkFyosGhAtXDIh6T5ySJ+BGb
o2EX2ExRaxHAzky4JWmL7CPxbCqON0KjGZIknnE3CTsRcgre0cMGhxwmOO8f8ANT0HIcES6Ft1HaF3N
4GAxcPoWPaGjMzSCIm2XRvbJW4LB6iDSkEXdzNkjB9vSL4QzyPKg7foa/w5E3hiiiipmKC0tqIijjiinm9ZkI
OKLQJ9BPHTHE8rxoGbHJwwJe2VwNsQZIDI94Nw/YU4hRNeOMLjqT0BigyBs3G5b23MS7JTYdtzv1hzQ
FqV9gG4Yf8A0IDAosAAYA6S4BzaFKgGAANlFuxlnksSRB5jcrn3P/gFUbhlY57qMtrciCgHSQRGzBCSAQ
IKww2sG2hXi8AGPvyDXYESI1tg5vBxJYFwFtawCx6K0YpmKC4qMWWgxtRxwK0Qo8ZYV7DDDUi4Lz
Eg08qCyRlLZBwnZvnMcceg6NQl/wDgnGJRDKE4DgAwYYCw3weMBQAUY7joN2Bbqus5spJgu8hjp7R7S
V0Pi9vRJnFPieVLm+bq/i9RCIoLRxx0SjhD0G0BelUbnm9ZkJthzGfXTwmEJ1OJ4HjQY7cCDBbChfP0ztLEk
JOSLkfkkwPW4IIZWzN/eHiJqPTb7OjDMHZIGMb0fAMcELkREaubFtwMlbCIERco64n5PdQhE6HA3FbMI
jgGUkk22iz2YE4CJHcs+/8APUBEwlC8IpWMjlLMAINsAhElkTmBXwuxhD7nFsNZdWHrMss63zYbrXyU3
V/iMQA3Ibj3EEHpIi5ANhNgRnpH5rELuAw33ghKO4MIvIgyTAwLC4SyEMNrnUEJXwAiL46HrIie8GSGA
XASps6kAAelXZOOA4wCBJUE7iMmMBD5WYwwDxKAgdDeOrFoVlwGbcRtjMvHeyqRKWlhEgAIZAgp
OE2AFMoXWDBkIOk4wGAQDdzSz8wztCCAOSBF28n3Qyyum7q9nYvmNV7PuvXYb0MBIvSTCAhsLE
MOHQnFGEARd4bSAQIYPHAwcEhAddi6hO5gH5LLuTGeyGFK+hpAAx8GDlePBRtuklwlazIbstViizAhIw
JZqy6canwhhggAk2JZDmdVlnqhMsDK4kYvHp0GQIAYVtuD2U+oQ2EAbkvEMWhHYSyyxxUiLAmewyL
NcMwEGCzeXMJqUc4QIZcwuD4EttyLJyHyG4pfw27G7kQAQRh5b3AccTjw04+SDJuYSckXYxDpuDYrJJi
YqbC2Tbxt2zsngPESIN2BnLgAgCyQwlzm7kmOkMWoTIA5ABDR62YyFa8ut7buRCIIw0C1twh5gLUYAm
Q4CBlJFKMGAUub2JAi8WkUCBjekCJIyiyRBQmR/VmCwzcBtJTUtJMFHdEC3cC4XMvDTEPSrYNABA
BE4NOHxSCCiWaToUQR/wCHmEPe4Dvh9PZCEesaiAEriF4n+3yhC8QlBsMhsgBPfl+iXOKPM8qHN83zO
YTxeohKoek3MQFwhxwzMxHBRUbinm9Zgm2YTGfSRwmMCpxPA8aBVhGPcFaRyAz0gCHthvnHPPt7IP
efaeB98KWp0QZaxueg6ATPG8gA65db77qFRCTADb/CtrFuoAB0o+xzWGQtuCSl6CLkyLuqOyAIeufXBRB
4hBsqJAMCasQTdN2iERlA7sMkmTSJRsTG3KRApFYbBMTobFovZACHGSMwvNd8YJgFyHwbDgOZgkP
gwR19t0IG7+iHOQgvdGnv5AQBgbhJglBQUBHjwxEc3MXvkFCvccpiLSySOmAGXG1tTkHWbkQOzteKG
dk5Lih2GUGRugjKTwaDtQAlkht1iMBw8gQAm8AEski4MsAacFyG87AlAXwD1OAjWAAsIuBy0HGOJvM
IyAdy/wBwAYfkQthgK7ORzMjV7ygyLMXHIg+IWraRBLoBUBV4rqQcMEHF22E5pz+1NwBns8khdr/Cq0
WAAWSXSmLEyAPcRd2cmfQf3NkpXe1Idx24MBSwA/i9sSznDEwYxPsu0sACgRQQzhIleqEAZLdptfcCtiB
GReySER3tu7kVAwLsSCB3QkTfUACEYESOBBkIDvr7Gw528myBKG4vlJt3+bQMuptc92AGJgCSLr7S8s
wykLcQFnfdebJXEC+gDJKXYgi0y4QQsBhBIlINzaYrHHOFgL3KEEDAT2SLIhQfAgg6yZv1RAVgQYFoJ
H2aHtsAQ2gDV26oeCDcHpHGoyBG6U7KxvY7zYK3xdUAJJCgB43I4C6OEgDFyPDYMI6M4XhQIFmtM
GzCLtE9gJFwg8wAFhe/6gqwQZLbMb+yhAczgK5UCQqxNh9rNfWbEA4Du8gXMDWwC4yzduAJ3uV3A/8
AB3o4oYtchLwdyPuopiIA91km4Rv1oKE2zEEWA9CBFATmyuDYOhyJtB/QIH4AF/QrnEwnieUt8uyZHRfD
6ibwhQCKKqUcajioqKjriOWeHMzFbCfQa/eN4oOIc6Yzi8Fgxm/SFfEMEfQez4ltckxihdcirAYKEbb3abm2Hf
2QdgALSwbI2N8wSSG3ekvMAhQESHIAsEiQIGJ52gynacA6IEBv/SDAgD5ABwCTneEaeIJJUkIG1jvkoT6/
kj0P9RCf99CZ78AgCASAc3zCZi3BUA2JpJBCH0vCAwI4VekBxwhMSR2MBEwSDyIyTK4doCSYJB6Wg
KNiQZkSdy4SyJKxfEJkBklYviEgRJIHJix+ZMy5y70zaBUWy4QQi5Z5JQULmT3FwCgAdDAQuFcOAmRIe
UU4Q7EjsYSSZJJ6lwmZO5mRfgkbI8s5hILklcmEguSVa8/10cCLBzfMcIyjs8zFARMEg9IS4SC5JXJn+smfe
YzgCMAAbgBKfMP9OARCAM3sAIQmSSeXeXHfw8ocgnc/+M2EWKvEMC1f2W8a8BIA0rFDhC5OIUwN
rzZQZ6juJ7DDJs2sunA0AydTFXSyYhwDfgBsFAi4uu6ATRWDXFzYhHXXOKPM8qDMjot/hyIaOPQ6CKh
xBUavB6zZRiJhPqJ4TDS8LxUDwJHvP9CEickrrP8AQn+hP9iE8iT70Ps+OEqeBfiOx/DD/ELWcR//ADngX4j
m8ZQHMQmPhfE8C/EXg3ABrLnFHmeVRhjM6PF6iGChzoOKiooYIc1GaeD1mYr4w/UnhMdA4njeP/Hb0X
/yx9PfW3OJhPM8qLM6O+fjPJ6iGo50OGg6hDFR083rNs20YCf0K5yqcTxvEOEwf/bH1n6VfCGeZ5UWZV
X4zxeohgjjjjoMw0GKKKKuKjNPN6wribK76CucqnEA4T2ekI8H4iPB+IAeD8T2PxG/4Rv+Eb/hG/4RuD8Ru
D8RHg/EXQ/EXQ/ER4PxG4PxEeD8RdD8RHg/Ebg/ER4+ER4PxEeD8RHg/ER4PxG4PxEeD8RHg/ER4PxEe
D8RdD8RHg/Ebj4RuPhEeD8RuD8RHg/ER4+ER4PxEePhEeD8RuD8RHg/ER4PxEePhGOx+Ijx8IC4PxEeD8
RHg/ER4PxEeD8RHg/EY7H4jcH4j8H4j8H4jcH4jcH4jcH4jcH4jcH4jcH4j8H4jcH4jcH4j8H4j8H4j8H4j8H4n
+RP8if5Ef8A4RuPhG4+Ebj4RuPhG4+Ebj4RuD8RuD8RuD8RuD8RuD8RuD8R+D8RuD8RuD8RuD8RuPhG
4+Ebg/Ebg/Ebg/Ebj4RuD8R+XxG4+Ebg/Efg/Ebg/Ebj4RuPhH4PxH4PxG4PxG4PxG4PxG4+Ebg/Efg/Efg/Ebg
/Ebj4RHg/ER4PxEeD8RHg/ER4PxEeD8RHj4RHj4RuD8RHg/ER4PxEeD8Qg8fCI8viNwfiNx8Ijx8Ijx8IjwfiN
x8I3HwjcH4jcH4jcH4iPB+IjwfiCtvk0ZxR4DlVZY1/D6iGqiijoaCI6twhxRVAp5vWZCbKMZ9FPDRZh6cGS
SPJOBk3IuDdKxXtMDGYsMWK0cPHghBkEIazvKIS92jbt2qLLM5Zjl29Lx48eOPCj48DdDQIiZBT5RiLJz2
VY5dvU48PHHhR48OHjgL4kv5hCiuxCUhAF3gPuvU48KPGhRo0KNCgdAOvwguf9Icxt1dmny9Shx4UaFG
hQsmDA1t04qlw9lmODzekLMuyYoULNmy0XPnhgPce+jbt2h4oQwcbRCZb9KyLs2aFChZlh0xcBsqvea2PJ4
9SxQFi6FmzQo0BYaugx89YOxxgEEvSOzYl6guXZoUKFCzJs2QYbA3zIVvxtDxKi2J3B78b+pQs0DPDhQ4
cKFEg5Xk2w2bFvDTLICFkrJWP0qFCjxo2JdGidEj6BbD4Fvo67do5FET7cQG7c76PHDifnHyNaLXrhGWEB
gZBBdxt6y9yLbOhxR5nlVZYw4c8HqIZmgMcdHDMUVDeYgLhKqcF6eb1mQ7QpgJhPoJ4aDm/MkyYd2yL
6oxXg7pcm490+i05O0+90Xk+PpeE5zwnP1U3l+vqeJ49YLTYf5Dwll/60usE78lhrJ9LQDiAAETkEbjpFvPgxn
IXMRB3I4EFAwP4C9cp9y3ETDijzPLUsl5PUQhwBQ0VFBmhmKA1NTMVFXzesyEGjFA+JPCi6cvxEmTf
oi+qMW4Du1ybj3T6LVk7T73ReD4+l4TnPCc/VTeN6+p4nj1gtNh/kPCWX/rS6wTvyWGsn0tIJJgMRNiCME
dIinUGI2BdoQdyOBBQMByOF65W+SuuiTijxPLQsG6k/DyIDQ0cVXM0cxHQaHDHPJ6zFMBRjPqo4U8/Z
AmTe7ZF3yjFEjutybj3T6LXk7T73ReD4+l4TnPCc/VTeF6+p4nj1gtNh/kPCWX/AK0usE78lhrJ9LUCWYDA
BsQQcgjaZKUQGbMO0IO5HAgKYLkcb1yt8lddEkzxPKg7dMJvm6XeXIihoBXMIghtoMGpuGeb1m2bJjSJ9
hT8okAmTD8EQeqMPwu63JuPdPovQydp97ovB8fS8ZznhOfqpvL9fU8Tx6wWmw/yHhLL/wBaXWCd+Sw1
k+lrBJMAwEhEEHII2matEBmxHshB3I4EHQwcjheuU75K66J8Tylvh2zdMKni9RDBDBjSKGg0BDmozSzw
ZEOHQxRvsJ8qmA29+iD6oxaubrcm490+ijj6x9Z3Tuj6x9aCv7T7vREvLtndUfWPrH1jq8I3wvM3x9dA+sfWd
0fWd1HdCcmLxeaO6PrPePrH1ndO6d0fWOXeZaC3JbjqPrD1R9Y53TugMLejHbed0fWPrHH1ofWPrH1l+jS
yiLundH1qOPrQV4dKjjndH1ofWPrO6PrRvMYlRQ+s7p3R9aH1j6x9Y+tBzct2J3Tuj61O6PrH1ndQ+sNwo9B
QfWjundH1j6y/RJ9GB9dAfWPrH1hpBEIGxBBsQeJktxCRyx2hB3I2RgNcvDIL1ynfJWuRJeXtrBugb8+RoOd
QicUOKC0N4LTMVFBC8PMwS3RwRAiSQBkYQ7QA8JAmGyPyT4FqKQVAf7EP9jQQKED/AGIf7ECh+
WFhlPHFgmQLNzoKUKm/3vAQIXFp/sQ/2If7EP8AQh/oUIH+5QEf7ECpxrUYsSQD7GbptmRAhPFp/sUIH
+xD/Xh/sUIH+xD/AGIf7FSBAGK1GSgEpm60eVDK4mBAJ9hSB/sQ/wBiH+xqIACAQgf7EP8AYgIBd7eNs
NioSIbgKAD7BP8AYoQP9ioQgGGB/wBDSQIBCwpWNKocyb4A2gEmP9iH+xD/AGIf7FCB/sQ/2KED/Ygh
NvMSsQ2e/GihQuAB6GBiNqXMUAEH7NBAgQP9jSQIECA36DDQkCIu3Jt8z/YqQIH+xUsEP9iH+xQgf7F
AgVBeDJrmBRQ0vyJgsNgEZ/sQ/wBipIkf6FSgQ/0If7FCwP8AswAe3nwAYkjI7QC9yV8G9AgG5baSECBA
NAAgf9iH+xoIFAhZhAmNXQr9oYqDlGK47kE/2NBAgEP9ihAP/YgP+zD/AGIK7BzUr4Ee3GiIUOXTSpbh
gEwW8P8A0ICCP9jQQCAj/YgVfkgfxhOJsQRkFC/B5aKxeYFEsLzdDDyLBwQAOi15MLy8iHNAauKHEE
MFMwWhoImI6HEE8k3pMhcxTFO3OzAHSL0iROkTpFiRIkWL0nsidJ7InSL0ixIsSLFnsi9InSL0iUL0iUrxFi
ROkWJPZEi9J7IkTpF6ROkTpEo9kSLFnsidIvSssXwxfDF8MWLxEi+GL4Yvhi+GLF8MWLxF8MXwxfDF4i
xaF4i+GL4YnT5i8RYvhi+GL4YvhixYvhi+GLF6RfDF8MXwxfDF8MXwxOnzEiRPDF8MSJE6RekSlZ7Ik9k
SL0i9InSJEiz2RIkTpEnsiU+yL0iRTEiRZ7IvSL0ntidIkSJxF6ROlPsnZ1VY4GM8ORDUY0EwUdAIYlAVHD
XaivFmW4mgjedSWZagoX0rQtNkXTq0rFoKxYkXR1rrEiRIsWJFpWlYsWLFixIlK111fWLA8SJ0ixKViRK
UgCJEiROkWlIlCRYkXpEgorFiVCMFsWLXWLEixa6xa60rFixdHWLFpWla6xdBWLFi6YNWISLRZqE3Ui
xLJngO4hoIjUWgUMdHM0G1VXy3fV8tudaY5nfO+d8753zvnfO+d8753TvnfO+d07p3zvnfO+d87qO+d8753
zvnfO+d8753zvnfO6d0753zvnfO+d8753zundO6d8753TundO+d87p3TvnfO6d1TvnfO6d9HfRZpju0bvo7531u
+d076O6d87p3zunfO+d87p3zv0h3TvnfO+Ch3zvnfR3zundO6HqndO+d8753zundO+d1HdO6d87p3zunfO+d8
753zvnfO+d8753zvnfO6h1ZYzSTvH0fN9xDeYgvDmOh0FqMxRuGNQFw1dBPN962rS498753Ge+u+k/fPdR
79G99HdPdV9+mffHnfPdPdV7jPfU90909090907jPdT76nunujdZ7p3zvnfHnvnfPfp/vp79H753Tv0fvnfT309+
m++j3Ue7Qe6e6e+e+dxo9899f36S909092jd07p3Qd891TuM75757576O+t75753Ud07jO6d9Huo7531u+mzouf
VvMtxDmZoqOhFRHQXhoUNVMTx3eo3Z1KgDmAOaPN55vO+d/wBxJd/s83nm9Pi8UbzundPN55vPN6/d
O6nvndF5ndO6d0Wd0TmJzE5iczup7p3TvndO+d07p3Tvlu8undO+d0Tmd0753Tui9InSe2d07hO6d87p3ReZ3i
d076e+d8753zunfE5ot3izunfO+e2JO6W7y+d07xO6d07p3QrvQp3iDed87onMXmKN6U5ic0rB1zunfO+JzO6d
0XmJzO4ROYsU7zunfO6d0TpE5iczundEnfO+d33O6lae6d1HdLd531/N69+86lJ2gnrzwTeLXmEQQ2oMw1b
w5qcUCbW4HMD4O8wPm7zwh/c8Rf3A/N/cAvP/AHPM/ueL/cPgfzPA/ueF/c8D+54H9zwf7ng/3PC/ueF/c8L
+54X9zwP7ngP3PC/ueF/c8L+54X9zwv7ngf3PB/ueR/c8L+4PC/meF/c8H+54X9zxn7ngf3PA/ueT/cPg/wAzwP
7nlf3PI/ueB/c8L+54X9weB/M8L+54X9zwv7h8D+Z4H9zwP7ngf3PE/uDzP5nkf3PE/ueF/c8L+54H9zwP7ngf3
PA/ueB/cHg/zPM/ueB/c83+54H9zwP7ngf3PA/uHwv5nhf3PA/ueF/c8L+54L9zwP7ng/3F+P8AueD/AHPJ/ueB
/c8H+54H9w+D/M8D+55T9w+F/M8j+55H9zwv7ngf3PB/ueD/AHD4H8zwv7nhf3PM/ueF/c8H+54P9w+D/M
8H+54H9zwv7ngf3PA/ueF/c8L+4fA/meN/c8D+54X9zwv7nhf3PA/ueB/c8L+54X9zwv7ngf3PB/ueN/c8D+54
H9weR/M8J+54X9zyv7ngf3PB/ueB/c8H+54H9weF/M8j+54H9zwP7nhf3PC/uHwP5g8D+Z5X9zwf7ngf3PA/
ueV/c8J+54X9zwf7ngf3PC/ueB/c8z+55T9w+d/MJfJ/cJPP/cPk39zwN/cyHm7wvfwd5sDcCX1LSqCGg0nEVF
pGgNJoMGNIhoMQ59M4goYNAzDQQ6DUYg9AMaBmGCHUaDBVRVHQcaBpMHpjU4gqdBxQQwQ5q
M0NRjSKHOgZh0DQKBpGYM0DUYIYoYLRw3igio46vQYBQ46KKAQwQ3mI44o4dA5o4oIYoqqOZghE
EVQIYqDGgQ0EOaOKDNDeKDQMw0EIjipmgjo4qZqdHUChgooooIb0UEWsBjo6HQqKYEMBo6rQoIoo9J
zRUdQMcdHQ1VXHDeCHNXMwCGCOhNTq6CjhgxR1NFMR0cN4oIc0VBmGCGDEIoocQUeh0Gp6CIIoq
OG9BDnQMwwUdVAIYI6KOGYhNVFHMwCGC0MGKKChoDRxwxQQ3gtHHFRQVKKgENVR0cMUUF
pmKhiqI46AVCOGpgGgoqCOOG+pQRw6BmroTROAKERqioI1M0GNGYopiJ6BHHDFVKE1GI4443MTN
AYKKEQRx3jjq5mAKjj0CgGGrio6ERxRxwxOgxRRxuKKgxRUcczQYo4qGKKNUUcMUxDRRwCjoUao4
4ZiZmInFQR1IjUzFHDRTFXR0CEUAdHQhxRVUVE4IRRRwZo5mLQI4Q5iovMUC8UcdAFQDE41VuYg
LoY4o4oL0G1HQ6EKAOG0GIqKmYAoQ9B0IWsoLahxQQhw2ijiiobxTGklMzEN4MR1JQFwlQ3jo6FUYM
aTaAuEqJ6glwB0EVBLoIcFoo6KimJmNVKCY0DjihvCFBCIqm5iZmKHNHFDaAujqzFBeY0HQob0C1Fox
AXDFFFFCFHHoBicxHMx1dR04gLh0KAwxqgjijgi0OOpoBDFV6AIqKHFHQYpvQwGErUcUzFGqOOHE
ETihooDDijUzGoooY5mJQx1UUIoIc1IqJUcdFHHHHHRUOKZiihooDDMzEcGhxqZoc0VDUoqtxROGDEc
UdDAXQmiiiUzEoo4444LwwCpEEOhUEIoJq9BtHAIq4joBQ5qM0MGlwXhjmauEQQ0GI6OHEEUVFV1Ai
irmEUE1UGaG0FDmOOKiihtRw0UNoIauAwwXhgiq4IbQXiiiqIdZGhVGaG0F4pim8IgihtBFR0NHBRxzEcd
HVQGGo50ZhtBoENBgx6AYqYIYNJxBQKHP8MZhgh0nFB6Bgh0DNTpGdBzUZofQEOkZ0nOgnQMaxoE
OsZhgoYMV2gqGkwQwY1CGAwZqcQUOo0GDUajQYMahghzU40iozQwQ6BoOYNY5oNAh1iHSKGDSc
QQwajUYqM6DBiozQ6x6gYqKmDSfQFDB6poPoCHMxU0xFpOIKBDrFCYKuioTQWhiio6GgwQ0ccdDBir
hxBV0VAIYLRx0dHUW0OZiiqqOHEFDeCijjcAoYoqKDMNDVxTEJoMBjjo4dCjiighvBDmjjmYM1cUcAh
qMEVSagxxVFo46EVGYYLQ3ghEdTBDRVJoKPQM0N4IRFHQ4ghvQGjoMw6FoEQUUUAhDigqqZgChi
oqKChgOg4gqRV6SjqoqDGqKKJR0LScQUCjjigFG4YMUUcGaOEUcVDFMQxVJgzDocUcNMUMcUUUx
CXAYnRRwzEcMFFDiiioo44BDFFMR1SjhDmI46KhMUUUa0YjhooqAQwBUcdFDigKmaOqUzEoKqYjo6
uOEwUcdDiCNQwQ5qcQRuERQRRQ4go9LjmdThoJo444TBMzETjiijcxCXBRRVMAUIjUdUoTAVQiro5m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JgLEFAwnA
MNJOMCGGCCAwQAwAz7uRaSSSwyAUSEijrpjZbJ7pAoLObL+dNbIPtIEBfJA7gMhhJNBNJpJpIhJpxItb9
bjIJkCQwkASCECQ0WbcAUAAAQACkQ0nkQGez6skkgEBEEkgAAEAAgggmiSyQT3sE2XayGgAGAXiU
iS6Wa23wWCWmEySSUGwkkAAkEtEgEAslh1Iukk2ECGwAQiAWmSConykmQS0CnVvS1/ttJFtpttttttIvtP
F/4cltkoptv4ot3pdpttJpttdtfddtt/vw96JiyEkkgmSwEcCSmGECi0WACRhN6n946Nv3Rz5/ffX57bdpNtBNJItpJ
df/ALDbIJbFppPssvpt8tB9bGzWC6AQQTW7TS222W34mVif6zY0vCJgBpoANsAAs+GSqMkfaO2wG2wqs
GeOki+b+O6//wBpf8F5jgKr7ru2IIWk0n5esfYqvdo2N18d581qvtNtttv1qk2s2JXaHARABJAAaRATHMkqvtq
2wSV6TSW8Db1WZbwMJXv/AA96bzv+gX9Hv9ogWl9+vwT822uwOtm2t0p9r7vuaHvze1gkn5t9GQRlaUQ
AWAQU0QmgcadgAEEjAAgEAEgeAAAAAHwAAAAAiAEEEAJ8AgkkIAIAAAA6oAAAgkwEEAAAXE
AAAElUkEgAxAAAAEYNJoKyyQggQgAy0n0j4AgkAFoAAAkgEqEgQkgnk0iAmAikkkAApggEAEoAcAA
Eg+8AmkABIEEAgA/kEgACGkkAAkRAkgECo0/MIAm0wlAACQCjWjoGxgkBIAMkkEAsEAkAkD4AAg
AARgEkggBAkggEoA4kkgA1QAgAAhkgAEkEbAkkkEgMkkAEYAgkkDgR3swAQAgEGgCCCQUn4AAo
ABAAIAAAAEAAAAABoAAAAAAAAAAAAgAAAAAAAAAAADQAAAAFAAAAAAcAAAAACgAA
AAIAgAGcgXbAyCAGQFAQG2QQRh8AAkSfBDBDbbJzZZLbbODZbZJIMBtpBpB3/YD7V8AAPebyvzD3
/K7ABFABKINJJLaTbbbbXprJfgAx3E0AGG2AAEgEAgEFsEAiCT+URUV/BGg6sUmr4hAUgA0gAgkAkk
EAEk/PoggESAsCAAgE8CEgGAoEAAIsS16WkqywiYEAA6XIyQECwkAmwgEEFB4AABAAEAASAAA
AAAAAAAAFAAAEgAAAAAAgAAAAAEAEgAAgAgAEAAAgAAEkgAEkIABJAAAAACAEwAgFFYy
mAAGyAWQwAEBl4gAiAAAkAQAAAAAAAAAgEAAAAEgAgAAEAAEAEAAAAkgEAEEEEEkkAEA
kAgAAAkggBBAAAAAAAAwAgXXcwAAQGkAkCGg0EFgAAgAAAAQAAAAAAAABIAEAAgAgAEg
AEEAAMkNEhEkktkEFJIggAAAAAgAAkgAEAgkFJAAAAAASwAg//MQgWiykAkUwAUgFAAAgAEjrug
AAAAAAAskgAgAEAkEEAgEAkABAW40xrXgAIAAFolsAEAEgEAEAAAAAAkhtAAAnYAwAg03EUA
EWyCAAkgAUEt4AAhAoVBWQAAAAAAEAAAggkAAAEAAgEElhABGMR6OshAIAIIBAAEkAggAAE
kAAAAAAEkIAAF9AWAgwLE0ASAgAAQEwC1crYAAFAGQLDrAAAAAAgggAAALEgAgAAkkkBAAI
PX2LBSABIABBBABAIsIEAggEgAAAAgAAEAAFQAWAgwBs0AkAQE2wUE0zwt4EAgEAXxdfAAAA
BEAEAAgFVfDsAgFEBIBAABH/AFsz0wCAYCQSQASQAKJAAIAIAAIAAAJBADVQAFgIFW7IJAIMB
hIlgEFVSfAAJBEnsC4CAAACYABBABMWJJKRIBAQAAAQACsAoxayQGACQCASACQSAKKIIIJAAA
AIABAACAAAgJEMbBBEAJMRAoAANEQMIAJAkBVkdcQACCIIBAAANoIABRIDCCIAEEAINoQYUC
AAEAgACABASSAADYAAAIAAAAAJACaAAAgANKzEtgAEFhEgkBl0arIAIAgAJkHMwATAIIAIAAN
EAAIWQAASAigBKSG0hZdRAAASQAAyRACQAAQRRBIAIIIAABAEIAAAgIFiyEIkAEAIBMtJIMVmI
AJUAAIvxtiBYAAAAIIBOAgAA2QEQGjAIJAJCDBXUAAAADIKAY0UACSQQABQZJBBABAAJ3wIA
AgIInyVENsgIBpBhhkiMsIAAQAAAqCc2bAABIAIJIkgAABMeADADQBJJIIHAbYoYBBIJCBKSA0gAQ
QCARYBABAIIADIABKdgIBHfXAslJABkAsBouNoIAJQAAAHeLXAAAAAAIIIBUAIpFQAQAABAAA
AOsRSQgCAAIABJIAAAAwAAAQABLJAAAAIAiAABPgJIEZEgMAAAAsBAMl3RiZbZwAAAKhcFpA
BAABIAKJaABhqAAABJBABAALeQbYgAIILAJBIJJSAAAACSBAAIIBJABV4AAABABOmZwAspIBA
AANANyZgXiTQAAAC3L8oAABAIAJQbbZUoIAAYIABIBCAReRcRIAJIAIBZDDBAACYSQCAQCBQ
ABBIAIABAOyW4VR6BIklggBFIAB2InAAIAAABaEIJQAABBJBQCGMSIgPRJBIBBLCABMVpJTIBIJII
CIJZBABAAJJAASAQLQABCEBIBAEAJMHZhpgpgkAIFIAhwNjIAIwAABB35AMAIIALSQAKuABCQQ
AIIILJIBB5nB7aIIAhJbAJaJJBJJJBIYACQAASAAsQAIBAEAJIHZwAABAhAoABgBmNpIABwAAIB51z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J
AQCCSSAACAJoIBstkMEAIgFhFAi8K5BJBAAAAAJCQFAQBJaACfARJAAA4BIAwooBBIIAAIIBABIA
MkkAPkkgCABQSAIAJIIACAACRYIgIFgAvgspEBgkAMAsGcDKAKgAAABACBAAARIAIDKBBMIJA
R0AJ2LSqayN0wLBAGYBuqZJIEJIkkQAAASBYAAAJRIQCACAIgAdACOBokgghkAIAsU9DIAIxABIBI
AQQQIBABIBgAABAACAjdnUdG4TpELaSgdF22laRJJAAIAJMAAACABABAQAAACACJKAJAA0CAE
IAAAkAIBMK9GAAIgAABCAASAAAAAACAQIKAcBEAWA6cJnMooOivVwlFafGugEAJAAABAiAAA
EgAAJBIAIIgaQKAIIIQKAAMEAFMptBgG8nBAIIAIIKRAuQBAKBLIAwCQoIJtQAhQCFlImXReUNeA+
3yG33CABMBIINlx0wACJQJBAABAKgQAAIIIWKAMMggBoMgAEE0nJAIAAAIACUgAAIJJIYKBaCA
AFBIZ1E8DdTXcCLs+yBLejIIuCwBIBJBJJkJIgAADBIIAJAAACQAIJAOCgoAEAABNAAMC4oIAIxAJIA
A2ABCYLIKAChLZBIEJEIpqUQCagFJPSoTeWVRbhABxAJINAAIEACmaABIIABAAAGAQAIJEAKFEA
AJgkEsBkGbrIAIwBBBAGzBJLQIJLIkQRJAAFEBBghMAJB80AAAAAGQIAEEIBAJBJAIABBoBWEAAj
TABAJAAAYAIJEOqlgAkNJEAEFBGfIAAI4BDCQ2QJJJaABAAEwYJBNEpBIYIIBBAQAAAAAAAAAA
IAEkPIZ+t5NAAAgBEgAACSCAJBAAZAJIIIqlFBkgREAgBsklrAAIIJIBQSBIJJIAIgAIyZBIBAMIBJAAA
AInAAAAAAAAAAAAAAMRQBQWwBAIBJmAAAAAQAQIJAtAIIIoTgIEEBAAJlEs/3iIAIBAAAAAAI
ABATBAAxAoIAnIBBAJDACwAANLJJABBALbNAAAAABNJAHIABBJgEAAAQbJABAJKAJtI8ZAEgI
ABgAIBNKXjBAIYAAEABAABJDQQAEF1AKABoJJBRIEEUAoZJABJIBJBBJAIAAAAABCAYBAAJA
BAAAAKIAAAABAJHD2GAIksgQgEkFoOGmBAJQQEhKJIJACBgAiJpwQJEJIJJAZJEBINgOBAAAAAI
BABBBAAAAABDMpEcIABEIGQCaQJCAIAAJKK8BBBEoAQFEgAlukI2yaAAGAIJJIAbSAIJEpDNoBIA
EQIQhAAEJACIggEgJgghAAAAIARAAAEEAQ4AIAppECZTABBIDyXlZaUFoAopAJAAANqkvJAMAC
wAAIAYJISAQAkBZJBABIpoBYAABV0AGmCIAAYAAAhgBBJALAQAAFpAABBBAAoQAILAJALAB
BZtMlgANIhJhoAEOmjBAIAU5BBJBQAQARIggAYhJBJgQBAVAIBBqKIoBou8IBAAgAIgIAIIAQAAJIB
ABIBEEQDJCALaLAJEVVUloABkggoBMEFHiAAIK0ALIIARCIA1EoBBEqB6AJAJAYABAMwhB5X3SJ
TyRo4NgoFJBJATQAAAIFIBJFpkAAoTJZHAIMUcJIINkAAAAsAsPgCBAIAAAAAAASCJJhJAFIjCQsFB
ABJAGUgAfIJsFJABIBIgAALgBJAABACQAACBgJIJAgAACbQJJAIFf1hAkIMBBABoFkvWCAAIgIIIAA
RSAGTMAJtJGAICI4AJxiJAIKbCC7JIJhaWBlIIyQEgEBJIBaAAADTgIAIIAAABaJJAJJu8gAEAIAEAAIgl
nSuAAIgJAAAJKAAfAgJIEM1IIyYJBwAsFAokgC12JBAhmBBAAJB1NGhkogAJCAAARIYBAJAiJAKQP
AJCk0AAEoAgIkJAppvUsIAIgAAIBTLmFBBAIpaVBRBglJBSkIXAEBQUQ2IBKIwNIJBBRaAIH1ApABD
AAAkCfIJIgBQSrJLAIAr0BANIAgJFJoggWX0IAIpABBALQQwFhBDBIIqYJTPRAQ5ZNEgk5rJJIBNVSK
JBJIAiJIBU4AoIJAQAABOhJAMIACCDLAIJ60UIFglMgMBIIB1FsIAIABBAAIANQABABHBAMMACC
bC4xy+IBJEEs8bDMmIBBJIKGvIAIh9EJoAAAAAAilJAAEAABrbAJAEQQlEABBgoAAJMmVkAAIoBTA
IQAEAsBAEYIACRIIE6Qg5p5AFEKGneQBJEIDCAQY+TIoAEhBEBpAIAAAkF4EBEhAAABAIJuwgBB
AAMhEAkgsnniJJAJVRJIAJMNoBM4AAAUBIEs4ITORSEhIAijCQItlcEJIBdGupAsAFgAAEIJIAABI2oBA
lkUxiJABq5BJplhBgAAEAMvji2AHI/ADYCCghIIOIAAABgAFR4ASPORABIOuGIUANjsBpthmcVSRAB
AIAKMoIBAAAEJ4JBFFuwIABuypJBIgoABggogNhwIAAEgi1IgBJQAIAQAgAIBGAkGJJA6wyEAAJEkL
AAEA0EAsIe2KIIQJIANJKgJAAQABALJJIj7gMAAEylBAAAMBEAAIlIThqAAEhAh8AIMMAIHAwALI
AoBEoRJAihVBJBI+6AQAIkEOAAAxcAcAAIJBAkJrBAACABCABMJlUQMAAC3GAEtAloEMBptl3501
qKARzog6NoJgAAgARBEJgkCQBAgeafIBBi9rIBpdEEAAAAROeAICIBANlA8AJBQAAQOAfSQoAAJW
wm4ApoFghhAlJN3LgOgAAOM5QgAJBO0gABIIEmoBthMApg+kBMAJSDCMh7cGoBNEwiNgtgABBIIh
BJhIKAAoFzQoxOsAM2R1dkhgBsAIAgIM3AQAAIIaO5YAggJH0AABIIiPuIEQFw0WHQBkIsguwAAKIB
CSBVRI+ABFgBJBAJByQoJAAIBUm8KEoAIJyBZoEABkhBpkAN3goAAI4JAcEilaGAUAABAhACuQFA
AIDGJoKhVeBe0AFJLBEAEzREwAsIkAIIJoBXkBALABhBRIAEgAIJpGtEgBMk1gAhhtnUJIAI4QAATbG
YAEAAJIMAmBcQBABlKJDFAABVAkAAgAkghAAAARAABDXBJIIgBIyBJAQHPUVgABgAILwYQBE
INBFgAoJNnAYBAAZQAEkXNoBkAARAAAxhBaIBIEJBBKJBMsB0ylWp3iFwIIAgAAAALgAAABBJBd
NAAWBrrQBBgAIMBMBAsgAgBgAFpslIXAABSgBAFNlAggAQBAIQEBIfBJFJMSAJBCagveEAEAAiB
ZaFKgAAAAIgNAJAJFpE0AAG8nI5JJIAIMeQDgIAAApkAEBtlzPIAIYAABAI/1IABZJBJchJCRNWLIJY
B0oTIhKiksjAAIUwAhSAIwllgBQgIIAAACABBMrYQABAAAIEGQAAABEAJgIgBhxgtIAJQALghBVpo
ALIIsXBBIIG9KCcAAGUrmFAFKAAIAAAXYIYBAFgpNXBMBgCIEAhJhJMwBoBIAAABGgZgBINhBA
gIAgFHQdAAJQGxVBOoXABQAgbRpACCM4HAhIMGwJDIFCP8JbJYYdAPoBBYBAJHABlUAQBJBPA
BPwAONBJAAJDnPcIEAMthBggANPgIBAJgJlgAISwADAAA3IIICJBpCB5MBK+vvIIITbJVIAIkpUGAAJ
QokaBABGALIBABqAHKABABBAAJADZIlAAAlpoFIBkFK+StjwIABEwxwAJIEB0hABQFVJ3ARBgDU
BIAArJzBBABFEMEICAABYbAAAABhgAIAJKxAAABgEhNtl5iVEAEkAJIlAsMBnvavQgBBoAAwBAA
AEAntBpCVhho1Rk5DYUcBBlaVzABIBAEOQEISABYTsACQAYIBAoLJOJJCAAOJOQOJTA1JNgNIBs
ANFM9NbcgFgZAAo4AAJggGQIIBBjQBpEA4CAH7dgAOjrzCtIEA8aQqIAKBZQWBABAAAgDMBBIhII
AASIPwIsvCQhNBEBAkAFlIFdbAAB0oJIJBAACAAgIBBBIFABJ+B5BdExpKBoAWVCEAAAw/QPJBIZ
Z1BwABAApACBgJJRhIABDpMAILmQ4AIAMABkEoAMEuLAAJy4BIMaAABIgjhJBYMkAARoBFAFK
5FlA5geRGGAAFx+KKARAIJ8BIKABAKgAAJNA0IBIAAYEAJKuA5ApIAgEAAoJkFPDoAJLABA7BAA
YgLwoIACpgAAYYAEYlFA4ITsJLdESaaTEE0FtgBBA2AAGhBABL1CAIolIACQBoMAIKKAtBphIggAM
AIMlkuIAJBABBAAALIgBFBBIsJIAFM2hCJBgAwH5oJFdEAgkAQNmOIlAJBlCAL8AIAPZABMlBwoA
AAAkABKlQsBEIFIAIogIEll6IAJ0JJAIAACAE6JJDRFgACLEWhIZ8iQceoIAgrNABtJRmaPAAEBBoIAAc
SAIACABMNBAEJQAEyAAK5B8kIIABEMMptsFURBAJ0JFAEAAaAO4BJSJAAJJHp2BYLACaT61ppOL
IAEgAQ+IOABBpBICQAKEQAACUIBJoJoASAGqAAJdg8IIgBgBIAIIkBcRAAJoAIDAADZhIAJARAAIC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0A
JKYvHZookAACAgtwIAUAARbCZPCBBBDRBykQAwgBJEKBICMAAIZ4FkMgAtIMJIoFSNIJAJ4QcAK
JlEElAQiAAAIQJwhYIAsqeG/EE2KAcCAAAwcEKBAACSDbwAgAAIAEoAABkIIAigEAAABDDADJMh
BBBpBFBNY8BAAIggEAIADLBAANEAIFQIBwgAyAlAQfBoLxiIIAAAAwARcOIABGAIEQBAAAAIiA
AFaBJABxEJQAIKSMSgoAMAIABENMAwCAAJgZEAJAH4IBJABIBPJARwigoAIAI1QmXoCALYASIw
ChgAAIAMIIFSAIAIABEUIAMgLJFsEBEAIISA6AIMEgFBJlBlAhmAAIwQABBANAIIIoBBhpABBwQba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q
QJAIJ9AEJtElsAEAIO2KAAJhgJAndBJJFoABBBQIoAgIABAAKAQAOVoJ6UqgAAAAAAICAAAAAkA
KEgAEAAQKmQALJJIAkmQJI5JvMgAJAgAMAAAO6KAAJYgBAHRBIAWABAADYIISgCAAAACSQ
AuIIuPZBRGQAAABIKAAJAEgACAEIBhJQBRCAAkbpASMAIJUcJFoEAsgJIIAAKpOAAJQAQIIFJIISB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I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AF
MAAABkAICYIAwqIMzkAAAABAQABBQAgEIAKAkADQhYoBKADhdmSBeJ0AIIk80gEhgBkABIAMK
lHAAJwl1ASeQ+RgAEQBAAAUBgMAABF+ZeAKYRxQAgAAAAAABYIABBIJAABAAUAQpJKAKwg
EEANgEAAIF10ABABJAJApBMIwMJAJgKAuJgoQIYACQAJEBUAJOGQE18Isg5tCIAAhAAAABABAA
EABIAQAAAJQAJMJKACQIAtCEAEAJCEt+AEkBIJEAohIA5uIABwIIGAgIAIwAAwABBBSFqpQY9gFj
KFJAHAQAAAAAAAAKBAgAgIQQEMAaAiJIBCBGEAMVANBAAIKEp9AMgJghEpoAEB5BAAI0BIkP
hABLRBBgAQJAAEKdFSpEYJB3CvSQAAIAAAABLAQAAMwBQQBAIAgDAmIDAEBAIMIEBEAAKE
I3AItokAEJAAkB5SIAAgDIAGhBAEkABoAKJAq1kpm4h+J37IfvAIAAAAAAALDQAAAlRBTAAIAAgC
JAAQAGAYIAIJAEAAKkNxIEggBABooFsN9bAAAwBAEoBBAMAAQgJAIALsD48xCCgHDIxgAJAAA
AAABCAYAgAARBYABAAAAKJgIABGAQGAIMAEQBKlF0NIgBIlkBpBsM4LAAI0AIMMIMJBgIA1JII
IZ/zGnXNBFAShwgJRBbQAAIYCAAAAMgYIKJgADYACFAAQAVAAFADIMAAIBlcxogAEJtEAINkA4
CIAJ0DAAIpAIAAIAAABIK09bNTIKrjX5EgAABLATbSYQJAAEBkCABAABAaAMBABJAAUCBFIJAg
AAIJM4xJIpsAoAAAFIAsTAABgJMJg4AJIxBBFIJBVIC4JMoIBFsEEwAgAKQBBABZAAEABgJAJAApI
QEAEBQAAIQKANBBAAlQJDUswAEhoBAEBsAsN4HHADagAAB4BAAxICBACKFC+kgACBPEERuo
AAABIAJQIIAEAANQABAAFgAYBAFBIAIBEYJBAAAABQ5mksQBBgEBhAAIFkKKyAAJogJJIcBJCv
AABwOocM+Mz2Fs4KLwAKAAAAAAABAAEAAIABLJQABADAACFJIKAEkYIQBJIImAIIMkQgIgFIh
EMABEEtyIAJgAKAJ2lJAOwAIj7IC+gGMi/ZnIOBAAhoAAAAAAAAAAAgABBQAAkAJAEJFAJJJSEA
AIDYJJsAIJokRMgAFgwMJgAAA+FIAIAQAIICQIILBBEhEA4snBEkSIJYNAAJZBAAAAAAAAAAMwA
AIIAFgBIBAMoBJAInUQIEBFAIAAAIIERoAAEsAFIoAAJ3lIAIyQCIAoNJAFCAEU5A6oTpjnBUhxAJAD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G
AFSIIBAAAAAAAAAAAIAEBtIACABgJkBAAQBBABE0DIBpqAKgIa4KqMMAAIhFIoBpah46ALxACwI
AhpoIk6wIDJhRgJFIuAohKAABJIAAAAAAAAAAAAtBAAKMAANoBAQBAAKAAMABAAYhGAJwU
EuAoIlIAolItleFNW0lZABACAFi0HRfSiCQOYTEO1gJAgBAAAAFkEAAAAAABElsoAADcoBAFAIAAB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g
oJEAkBkIAAJoJAuAALYUqYAJtB6gAB0oACLBINlFRAEEgAAABIAAAAgACBAkoBALQAUgABBm4
KJEIglIAMAJJStLoEAIIIgAApkB+uAAIphBIRgASLQJIimBJMOA+bCAB9RYcm4ESgPBwnxLmFugAY3J
OAPFQSAIwAQAC6jJJMBgkIQOAILTYTAhAIBEAABAMJU6AAJwAAIDYAAD4LbowCI4jC+QesE+Ag
uNPgGcABRIMBsB7RRAWP5dtRqAAEEBAEhJZAAAVFgCAEAJKbBsgJBIBBEBMBMEOWIAJpABMJB
QBJNrgjIABCB+wHAQDuA+Yul2JmA0QZYdorwwhE3iZANbQAIFFAAp5gINIIIFJKAuAIDTB8BIhEBNt
AsJIEP6IAB0sAJJgAABBnmFBICYVxtdFAD2RthvcwHsAiRl5NgAywN71DU8LmAgEgAAAuEAJAIDooB
QBCQIGbNeAItMBoAIoAksnbHABgEIJI2KACJDRBgFICqJIfZPqXQofKqevu4m5NrlUwQBB+FDQuyygA
AAYIkFBDFJpEtBIQEAgBwgEkAAIJEAJIAAFvrSiSUQEloJOxgBBAgBggJAe4BUdig8As4KMtOEwIgaXi
RhmewSVCzgz6AAABAAMJAABEoopJIAAjye5HA4EoEBAAJBAAFcpCJAAQYkgABSIAIAkJIAJIBP8Al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I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SLQ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e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S
EwgWMGcgAgAAAAAAAAEAAg8EQqNvXCTu8wy94zgoPsQQfVqCDlyZY71l9OWPYjJuoPhpAkAAgAg
AAAEE+AgAVjUEkCAEkESkg0MGMgAgAAAAAAAABpAAAEAAAAgBsFNIoAZazTAhAAkBAhGwA
EAE85opAECUEJAABMgkAgAgAAAAkE6AAgVDGEgggEwUmAkAICsgAgAAAAAAAAAAIkgAAAAA
gAgAGuL5n2O4cg0CsEIFlxMbjqWFhMifLAAIIAEgAEEkkgkAAEBoCAgm1AOiAAUQEgAAAAcLsgAgA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AAAN
AAAAIBYAAAAIgAVtptN9tNsJsBEt6AkvTs2QmkiAgkyAAQEDAgG7SSySaSSSSlSSQSSUIQxbaKAOTJI
N/pJJBJxJwJJAJuZJBIJNxJIBJJXJPWaRPRTzRQYEaSCAgRTUakAA0WAg0AkQIBkgwIABAAIAAAAEA
AAAABoAAAAAAAAAAAAgAAAAAAAAAAARQAAAAFAAAAAAeAAAAACgAAAAJAgACgg/RnW
gCAwyAQiAERWDAA5AABAAIAAAAEAAAAABoAAAAAAAAAAAAgAAAAAAAAAAABQAAAAF
AAAAAAeAAAAACgAAAAIAgAAUk1LPaQEQAiggAAk0QBEwYAABAAIAAAAEAAAAABoAAAAA
AAAAAAAgAAAAAAAAAAABQAAAAFAAAAAAeAAAAACgAAAAIAgAAGQgPPkASWGSQACGE0
yjyJAAABAAIAAAAkAAAAAH4AAAAAFAAAAAAgAAAAIAQAAAABQAAAAFAAAAAAeAAAAAC
gAAAAYAgAAB1Ovr2EyGAAGAAk20YHlEACgFpIgAAAUEEkgAEnGkggQAcmWkCSOegEgGJJcm0EE
fyywgS1oAA0AWfQgGE0XkA0i06JMk2iBduq4A2CCEkAAEUxIuumpZEm7lEkNOOFi6wAiReiyaCgSp5C
RQF7tuveMmHyTbZcwXGpXE7LSPfGSISzUKPOQOS8FuAsJWQ7OrwgQkwECSQEEhXdBhlpNptt9J1snf8
AaaTbXbbbQDRbTaVSADQAASSSERaCSSAKQSASAAQDLSASaSbabbbaI6/Sm3bRZpcghgAIgABAJMo
BlnytFfe2+3eiRW6SAgSEQQUSACQASSQag2ljntCsuA5UNkllt8k8/km22kkbQWizSWSSaRK2SCiZKf0yJk
QqgkAAggMBAABU4fmEkkkkkkpEkgIEAAAAAIAAAAAAEIhIApmkmntlkmu8m0tPltQAAIBAABABgJI
BkBBJAgAkkkkkksojYVBoAFEgFoEIo5dLcaAAIACAAABAIEIBQACAAAAAKIACDJQTbD/ttltIRJbSAQ
AACQAIASACABQSIAAAAAQAgKZQASBIjyAyhIsEgMgBsFsAn6pwABIAJCwAAWESWXAQRwSCSY
+DCQW8gQ221s+v+k/vlzKWySe+m2WASDqCWCcwS+W3BAwAyCwABMdTJDAgEggJEBJBIK1zJAIIBJ
JIJIgBBphAMNt4NkBFMNtAkIBMFlN0hgtptss9v1EEIhsMMp9MItxpJttJsIIIAJAIIJAMgdssAEMgBpgAkBg
EAhEBAkgFhgkBoEgkohkJAlgBAhABsEEFEtAEkAAFhsggAMkkhAAEkEgFlsEMtoEpoMkhAAAMMNgFl
AAAIMAAkgAJFFphMBEBAIlIAgtpkIsJANgtsBIgJBAhEBBtgJkhgMtIoEpAosMAAEJJgJogAEsoAEIJABg
JANJoABhhAlMogBkJBIhABIAhgoAtsMBFFhBtFBhtEBFsIoAJAoEFBABBABJBEMBoJMEBpAMtlMEEJ
pMlJFABIAoMANNEItAloAkNgIAlMtoEAFBIAIBABMEIlBoAEAkAoFIAAhgAAIoAMIAAlhAgABAEJA
ABBNAAAtBMAJABIkgJEoMBIsIJAJAJokIIhBhBkAIIIAAIpAAJAkAJokIBgAIEgAhggAMMAANpggFog
AMkAAsggABsBAoAAAEpgAJIgAAhgApoAABIIBBsAAgkAEEAABsEAEgBoBIABBkgABBEAAMAppE
AlBMAoAAAFggghsAJMAgAABkBAAAJMthFFIAhIgAFBFEBBEFIlBAAkFgAhEAAhIhJAFABEhABohh
EAMFFNoEhIgIAt9JBgggABBEAlEAIsEMAIFAMEhAIAooBoJJMoBAFIAkkBIgFNIJAJhAAlFABAJAJIJE
kEAAJgMAIgloJBABIphIMlEgIAggIoAMgAAJlgAAhAAIAgAkAgAAJkIklAAAAgBABAABJABoMAAhA
gABIABMoABIgAIAIABAIABgIAIAgAMEEBEgJBFoAAMJEABkAokgAIJgAsFABBFABsEgFAogAgAE
MoFEABBAABggBAIABoMkAoBAAAAJBhgAAkEJAAEAIBAAEAAgAtABMgMJBIIAoBEAAsBlogJsJA
BotolgpgFBEIJlFoEAIpIMJEBhtgBMNIMhMAANBgAptsJhJEBNAEFMAklMABEEJAIogBFAAhIEMBBs
NAAIsgRkAMIBtAEBFFFgEAlgAkMEhEAMEAAIogFgAIAJBkBJAgBEtAFgEIIoAAAJEAJgpAoEFAAIA
ghsAgAoAkEBFIBMoAMsAAAIBElsAgsMBFooBJAMJAMAAEsgBgAAEIkEAhAAAJAAAFIgMEhANFo
gBgkAEBJgJhMEBlkAEEgAIgIBNFhgBMgAEhgFtkgAItAApgAIsNAMAIAEoAIItggAgABloBAokBAMoA
AJIgBpMIBNgAAJIgABIAkgAAMkMAEgMABFoBBpoAABFAAEAgEsgEBgEAAMhAAABAAMAAAM
AAAIAgAABABABgAAAgAgAABgBAAgAABgAABABIAgIgAAMAAAMABgMABAAAAAMAFgAAB
AFAAgEAMAEAIAIAP/EAC4RAQACAAMGBwEBAQEAAwEAAAEAERAhMSAwQVFhoUBxkbHB0fC
B4fFQcJCgYP/aAAgBAwEBPxD/APJHX/5MGm8vLS3KX5S3KeWeWX5Tyzyy/KX5Tyzyy/KX5S/KX5S8v
L8pflL8pflL8pblLcpeX5S/KX5S3KW5S3KX5S/KXl+Uvyl+Uvyw35S/LDflLcpflL8pblL4bcpflLcpflL8pflLcp
blLcovlL8pflL8pflL8pflL8pflL8pflPLLcpblLcpblL8pflL8pblL8peeWW5S/KX5S/KX5S/KX5S/KX5S3KX5S/
KX5S/KX5S/KX5Tyy/KX5S/KW5Yb8p5ZflL8pflL8pflL8pflL8pblL8pflL8pblL8pflLcpblL8pflL8peX5Ybcpfl
L8pflLcpblLcpflL8pblLcpeX5S/KX5S8tyl+Uvyl+UtyluUvyluU8svyluUtylp5JeZR4caSpWwKYldJXSV0lSpX
SV0lSpWCpUqVKlSpUrBSUlMSpSUwUSk6J1SsSsHRMmJSVgpOnZimCtwuvgz7HvhySiUlb4ANk2nXl5fb
QzY98N5eZdo15edUpgolMFJRiZtJ1YKwVKlSpUrBUqVKlSpUqVgcB5sVRg+JQgbIEUypUplRIESUxKlNg
BGKSkpKYKSkpKSkpKSkpKSkpKSkpiU34ABaW3AC3iAAAAW/8ACAAAAAFMFJSUlJSUlMFJSBHAC
VElMQIkCVCEgVgqVBGGaXhxAgYjBCUSiJKlSpUqVKlYKlJWCpUolJSUlJSUlJSUlJSUlJSUlJSUlJSUlJS
UlJSUlJSUlJSUlJSUlJSUlJSUlJSUlJTBSUlJSUlJSUlJSUlJSUlJSUlJSUlJTBSUlMFJSUlJSUlJSUlJSUlJSUw
UlJSUlJSUlEpKSkpKSkpKSkpKSkolJSUlEqViVKymJUqVKlSsDCYkg8QOBKYSoFSznAuJWsy5zLnMuco
5zLnKOcy5zLnMucy54Zc5RzlHONc5lzmUymUymUymUymUymUymUymUymUymUymUymUymUylnOZ
SznLJlzlnOWc5lMpZzlky5yznLJlMpZzmUsmUomRMueJ5sGXOZc8Fc082DKFRrnKJ5plPNMpcWc8GUyhX
OOBZzweaeaFcJkTKZSznLOcs5yznGnjCucs5yznLOcylnOWc5ZzmXOWc5ZzlnOZSyWc5ZzmXOZSyWc5l
MpZMplMplMplLJlLOcK5zLnMucy5yjnKOcy5yjnMucy5zLnMuco4MStY1EHSPBGWgmvw+dIFYBKJRBd
tQ/65fr3zld8/Fn5s/FwH4M/P8A5PxZ+7/k5feT9Un6pP1TCfgz8Gfi/wCT8X/Jb/rAW/6n6P8AkP2/yW6d/wDkp
17yW/7wH4v+T83/ACfiz8X/ACW/6nI75+KT8WW/7lv+p+LPxZ+KT9X/ACfiy3/WEP8Ar/yfi/5P1f8AJ+DLf9
ku07yczulv+p+KT8Wfi/5OV3Sz/ifq/wCT8Gfg4T8GP/RhCD8Gfs4D8HAMP6P+YDl95PzT6n5JPySfim4WQk
n5f8x0AhwH/Zlv+p+DPwZ+DL8e+CNO+fkz8Gfgx/7DAWf6lEfgz8Gfsz8Ulv8Aqfq/5Pxf8lv+pbmd59SrXvn4
s/V/yW/7n4s5XfPxZ+LLf9T9X/Jb/qW/7ln+yVa95Lf9y3/Ut/3Lf9x4HeQ4/dLf9y3/AFLf9x4PcT9kn6pP1Z+rPz
f8n5s/N/yfm/5PwcB+b/k5/fOR3w/6P8jkiriQRjp4gEIQIEOX1+GOeyWSxluctLectgtLS0F5y9541FluAFpaLLO
ZKYlvOWy2WwWlsTTcTmuWy0vFS3BbzlpbEzmcutMS0tgtLc5bEGXN5S2WlsS2Wy0tmZ2V4LS2W4LS2
C43OLLdsC2XlosmA1wWltkLS2I8oskvmlvOWy2C3hLcFsRZZzIZS2W4lpbEthEthWOuWy2W85bnLYLc4L
esrmoWdvEiQRyQeIDAaYD6vwy71jay0muZuDWatjRutE0720N6vdmuDhuteJNTujC7vQxZbzTvTRDTdPK
GmOvcUZGs4jLh9MjpHxS1QYgnf/Dij5IN57ZrHXY0bp0fFkDdkVMd1rxN51R3eh3vRNO80Q03WmGmOv
bqylubj25BEzxNe7rfRgazu/hxcypVQttGsd90TT4qBvNe714m8mu8dJr3miaN5omjdadjXtVS3XY7cwao6eNU
NZ3/AMOw55SqYW2TWO+6Jp8VA3mvd68Sa92bw6TXvNE07zRuzTsa9mvIl2z25gdcbXu68BTWd/8ADsp
eU00hnKwphlFcpblOlLcoHlKcKZTKZTKZTKYGoWtJTKZTKZTKZTKZTKZTEaESqlMplMplMplMplMpl
RnQgMqUymUymVKlSmUyol6SmVKZTKZUqUymVGuU8p0IDyiDmSpUqUymVKlSmUwV6SmVKlSpUq
UymUyojUY1JUqVKlSpTKlSpUDUQMyVKlMplMplMplMplMRMiBqpTKZTKZTKZTKZTG5S3KW5ToR
L0lMplM0MszdnrO3MDr4ygwNZ3/w7bdG7TJT9pPM9WeZ6p5nqnmeqHV9Wdf1M6/qZ131Z1/UzzPVPM9
U8z1TzPVPM9U8z1TzPVPM9U8z1TzfVnm+rPM9U8z1TzPVPM9U8z1TzPVPM9U8z1TzPVPM9U8z1Z5vq
zzfVnmeqeZ6olz9U8z1Z5nqzzPVnmerPM9WeZ6s8z1Z5nqzk36s831Z5nqzzPVnmerPM9WeZ6s8z1Z5nqzzP
VnmerPM9WeZ6s6vqZ5vqzzPVnmerPM9WeZ6s8z1Z5nqzzPVnmerPM9WeZ6s6vqZ1fUzq+phxV9WeZ6s8z
1Z5nqzzPVnmerPM9WeZ6s8z1Z5nqzk2f1nm+rPM9WeZ6s8z1Z5nqzzPVnmerPM9WeZ6s8z1Z5nqzzPVnmer
Oq+rPM9WeZ6s8z1Z5nqzzPVnmerPM9WeZ6s8z1Z5nqzzPVnVfVnmerPM9WeZ6s8z1Z5nqzzPVnmerDreqP
U9Wed6p5nqnmeqeb6s831Z5nqnmeqeZ6p5nqnmeqeZ6p5nqnmeqeZ6p5vqzrvqzr+pnX9TOq+rPM9U8z1TzP
VOAujrxZ57JynbmDV4yoYQ1nf/Dt6r1f+IC3/APyI1HYA3FqDfgfa+9q525gdfFVqwBgazv8A4dtZjq8cv/krl4
X/AOgM1geB9r72+3MDrH4lasBgazv/AIf/AA4st/8AA47DByl4lRlS8Sy2GF7Fkslks/8AEuWy2G/9r72mduS4
642vxIRhrO/+HdRkpvpOg+sC29nWE9D0l+RfrNcU8586GHV9Yq+AP/h3sCN9+fXlOJT/ABZxn2cZoUHmR
q0fVqcPFneuMH5vksQyR9WauZKaukr4PqwtJ14wMotQhGDKiYBGWw1xWXL/APAuEF2wXSVTMvRhxb
9Yk0DH2vvb7XB1iywa/FQ0hrO/+Hb97FBnx8P/AIBNYRJxymUcVwcIBPOK63zL/wDAXAN4uLKDjKv+w
jclmluGy4/9mmUB6j5gPV+IT+x7wD2gF4OsuVHTYMuBKlRhhUrEf/ANdoFaIB+uDR00gBpj7X3t9nHWOv
iq1w1wGkNZ3fw7ersBHEh1v6cpyYZbQShzsKV4dSIK8PaUS93cvegrRDLmmYrgzX99cuXHSGwkuLlHRJf
OYQhdYpHihAS8D3g5T3j5nufid0e8/wAmrGosI4mGkYGDCXGEvA1wZbB/8Jq/8ldxpx2Pa+9vtcDpHTBr8T
ENIazv/h2/e2XA6aMZLMYn5GaV4/3aXBQ4RDeCR1fDdXHe1gw0SWSyNJSTNIV8Tbzl85eA0iOBLIuBIN
YU4aRdQTOp5yoXhnLB19ssPePmdq/E7o95/k4xMBIRblYVCXGWSyWRcTrKZTiuOekIvjgyyIBmmqgij8G
z7X3tcZ2pBHSOni1BCGs7/wCHeRJQ2ZcJ50es85n/AGKG2pHSaz/kNq1IOW4WO9aohFGsdoErDntlg1NZd
ZbQKwSXLhrhajzht+TAA/8AJd54e8fM7V+J3R7ysFjiRcSxxViFwIkuXKgzWBUWVeeNxWDfi7F6vtE0ebte
197XEj9MijpHTeq99DgM7/4dvW2lcY9bU1nA1ef3POmcY5DhBEmgiO+EHZWsC3vsq24JFFwi4nTALwBU
SXiNsDBT1CeV7Mur/wAfEemD3j5mvyvxO6Pcn38xaYtwMRiaTXYFwC5pgMBGJUGoNxLhHAMAQ8StD
hDbg4ecs56tp7X3t9rHSOkdI+KohpAnf/Dvo4H+xcwiX8q1gzOf4S/0GHTYYvgDW4kpKwbLlY3EwLUGLje
1lMplh0eSVKE8Iy57h8zX5X4ndHuT7+ZqwHaC3BhhcTElxJeAxBcCouCsBiTSDeC4eFz4Q7uLrD4UfrxHY9
r72+1jpHSOkfFURQZ3/wAO3rbgQm10iPJsacHDUmb4gjp8IYMvxVe1NMpbDG8Ll4AbywWQxSZgvI+cfeP
mdi/E7o9yffzLzwvZUgksl4COmFy2GescKg7BUZbLiVLYZ6xy0xMBl+BrjHF6EtK1ciDewOPtfe32s0R0jpN
U1+ImuwO9+Hb19yzlyd+s6BzPmHOLKF9MvKcNYaZxWW+Cs3I2iGQy3YImNy95WSgXGz6+YNl4e8fM
978Tuj3J9/M44UbNStm9jRHWAYJUvEsC4yjCiOWkM9YwMLieCCQOMC8PF+YqcBkff92rYT2vvb7cwOk
dJqmvxA12B3/w4VKlSsNbz3Ng55QCZxlOHDBzHCFjiCOuseEssg7nVhpHAiZeBeUQHnnPNAhh7h8zsX4n
dHuT7+ZxxXfXhcuXshpGMuGwMuGDDC89898DhKw1faG49j7lSpWx25GOmB18TTWGuJ3/AMMWaGE
4wI6zX89ywycEV+/cpmnjpAlNRL4S0u6S2jUyfjwV4ic5xwvF1xNbG443u72G0oim8T2qduoaYaP4+Zr8r8Tu
D3J9/M47kb0ZexWFYVCMNIkZWwEt3iGOMvpD25RDrP43Pt/ccQCFoJ1g9OaI6YHXxFrhsDv/AIcMohKJ
RKTW89zZMgc7fu0vNF7SlXnxhpHERkOjEXUPx4CzBjskCHily3CzFz0lTX2LZnvUcbllaXn5E8iIfv6zgihDz
w0/x8zsX4ndHuT7+Zx3143hZuLlRYSyLgMswW5TAwVBrd3Obz7Tkkbr2vuUSiUSiZRnbkcdMDr4mmuwO
/8Ah23m3C4aylPid4rBqvX8Q3xv1Q+YaR5QG3hpCaNTJ3qw0xvDM4DWawlynBdzSOcLJvVwDshAWuBG
F85UsqR54aPMfM1fR+J3R7k+/nfMDFISvA3AiwbwDGGAYO3kzoZ/5L+mfzLvzbr2j52+1jHTA6zX4fVDY
Hf/AA7ep57S7LytvPP+zIlm94bPj7x21iOXDHZwYyahu1qLcNNgMS5fIahsCLcGobYFbu9yazrJmhlLCcsplji
VLue8ezO1fid0e5P3fd5TLZYeEHANRbwCXgSEDZycodbxzYig5G79o+dvtYx0wOviIQ12B3fw7et57K7LpE
hxBylOzJpE4I1g3mTMP+TNP7bV7CxbgbJrFijcImXiJCJAmruc94tQ919/eXFeUfeUA4P+YZ/6PZip/v4j9Y9yf
fzFpgxcFy5cHAOOW4z2VhtDskXYNI46Qb2S4ce8y41ZW79j72+3IKjpgdfESzhsBev8O7i7YOV6QqsoNGoQ
B9KVhfAxSETHBirUNi4y3BhnrEly2GJrgxwbgEw4MNcA1DYQUpubxuXL2Llzqa1LieB3/VLZmuY9pTuZ3
hpPePZh9F+J3x7k+/mapeAG1eNsFwuXtMLwrbrdXKlsthnrKwqXHfEhgdDWI/5eW89r7216cUdMDr4i1w12
B3/w7et57slNZP77iApaZlwlwDJ1yiRuTL1M/KJ02mUuBecs4YuuARg3KlRwtlsTFd4NY0mXDC3C8LyqKY
hHOUynavC2GscS5y3AigMi3M4xgZ58p1in5Z8oBycYiR+YeITM18mBcng/EzVHE585mxzcTzxtlG6G4kCO
UJZL8NRLiGIxYSrcvaKegErPG1/dd77R87fZmB0wOviYaw1xO7+Hb1PPB0l7gU7UL+PoRpumZy0nm/v7F
Of7+wXF/f2c++33F8z9/ZxjCMuOF7sGkZmmySsOBYcRaijWA8JTxJTG7wvcJNEKyNw4iXz/AOx1qZkNZ5
37+xqF8Pcec6r9/Yrz9D7mdrzVnTX95wcap4y7zxvekcLhrFg3sU7+3B0wNiyXt8py7/f2GbfSDvPaPnb7M2B1
8RaobA7v4dvU84+FGkTAi5bF7l64Gu0Y3HPWLTmks4TpzmTHLLww4VgRxrejCLlbq9sjCXGGNYFwee69
o+dvszA6YHXxFqIbA7v4dvW80U8DnxjnKwXgjKd2kDDVOOAbDeF7mpknR3BTK2awqVKhlGVKgRlMq
GUcLJUp2ynYGOBFm4YG4IuAxYMsjAqWRz0hlrM+Evnt+0fO32ZHWXgdfEWohDXE7/4dvU8/A5y7ymk
1gRMLjvWPKUhKwuMGDLlXL3IGpYRxA2L8Be4vAjnExvcjitQfAA2F3lEg1NYRJnte0fO32ZFuOuB18Ra
4Q1xO/wDh29bzeCqs5rAqLW+AzymfOkyHFcvPYE3Y5SjJMv8AxKwIlbYItYFuDUWG+GVeeIRLiVBqGK
q2fY+9vsyJUcDr4i1whrid38O3rebfriuDgXC8HchEXKBtATJwBjcdyBQy2P8AxiLuBdoOGW8vAjBiXElwlS
9n2Pvb7MwM1S878RcEIa4mv6/DKcpTlKcpTlKcpXlNTzb5YEojsBHaWGxnGMpmDrhcdcSO0ojt2xYVxm
VNf/GrcETEI4VLYO/vAcARalsowcUen7lOUpylOUpylOULaTt8DNXibghDXE7/AOHCiUlJSUmt5t6JWN7B
l7moEV3ogNG7FhheyyJsre+XbWGUuyPudqixSKyOg8WPAHp/sHXDVd45lc4vOQ16a8Y6vGPNWFU+fmI5
DXmcosVbfwYcYUWivln5f9gkCoyn+X/YW/nzGalR14RzuD91iNm/39gGBItb+I/l/sdSz1lO434l7dtw8PnFy7z
l0KK+WAdXOOQ6Dz/yXDyPAJheN4jEy3hWGwRwNJUcHSGI7PuUlJSUlEqdmYGOviTVDWGuJ3fw7et5t
0OLDTBYRMsL3jog3a4bKsehGXpK3mj2fiZ8dZ2D3YUxmnwmm35nBbSCNxQe8NI4ZTW/cIQFfsye/wDid
18GHGaPl8sEDPP3YzQmt+5wBH9mR5MBBwl1Or8wYZQ4fpe//ITjP9w/D5/cVJJYnQynfT2/lgj5pWP7+7Q
AUeAvcVHTG4O/CMvC4bHtfe32eDNUfEHBCGuJ3fw7et5tyyoS8HWDHe1uFxvbXKYGccLflmQi2z7xreSl
Pnr7kEqElNAfPzOw9xPwec8pKjDAgPce4TOHGfl/ZRk5+8vDVVfHyn7PLDiTWdPllWNELhma/wC5wS/OE
YDJfX/I7fkQAqs35gvOljDSe38srJyv1Rn6/wAnB5/cvziv799xOCd9PZ+WXAkSy9D58HcvErbJcvYverAzji9r
72+zJqjNUfEg1hrid/8ADt63m3Nksi4DEuUynbs2KNmjGsim5GLsODlOpXrlHwZVRWp8VUuTpqfP/ZmBiuj
p7E1Hj5E0fx8zM3Vz8jP3qEY5ugJVZavnEoaJXnlBmv8AZQ/+84OmrnfPxCXmQZXoe7BBZ0+7BTbie8ep5f
DBWlDANPP7mRhLK1WsHnH7zgiWQOBUZLgHxPz/AJFp5/cHQde8pn1+Ic/nPZ+WaAz/AH/I17j+9pcvC/
AikuGkZTjUMtY42b+mGF4vZ+9vsyaozVHxFqhDXE7/AOHb1vNuxIF4LrLclbK1FhBrMuExMA3dy5WAH
FKv8P8AscOG0yrp0hK2VavX8xvbA06Vfpxjasl5/wB/ekJh+WTm8/lOOoO6/VRcAueVaf2Vjinb01laTRz7TQ/
cSavlfxO+fjA1Jp+XywOmefdhQHn6NwVdw/2WL8zn6D9RFDRIu99mXczIr8wSfJfn6hpb9fqM76+cJrz+4Tv
hc0r6/E76ex8sMFxv5lNbwX3isJxLhFgwfBXheLSaxNi99eF3lAi1Fns/e32Zi1R8QcEIa4jvz/h28q3gDUG4myt
QbxvYWtgZwUDFLiVvzWaDAqqv+6kv1sXnVXbfXyhG3Ajld8uJpn6zU+0Pka59P7Ey3UfjlLEUus6vR/kat0
HCtL6sTNb81cOcMDIA/hLzOuFX8kRzMKutcq5x7tv5/ssDdV08pYXu28DWcGsq0/2W/wCf9mg5vWWBa7x
s29v+y/8Az/sqr8Kj/FefWEOXm+GIgp/P9nO7f9gO91TvKLOv55/c15f8i0Ka8Of9l9a7iaV/P9lLa6l2KX0/2IDbr
YGsB4Utwai3sjvzXEFz2vvb7MwM1eKJDWBg7v4dvU89pdgMSJUHaJArbLsZqTSYMIXeu07YsqK4yt7RYj
D/AFL4/cCsjeBLrLEPgSNbgYMy3o4Bns/e32ZgYx8QaoQ1lxTu/h28y2Cy2BcYBgaxZe4Y3sO06GN08BWW
y7ZLynjrxVhbBwWHhxlsvBg7kz1lE9r72+zJdx8UtUMOODu/h29bzbIYVLhGXvr2qUuIqDHTwF8Nl3AoPj8
UYXLwuGC5bB3o7s2BuLns/e2vRMGOGvxDjCGsJ3vw7et5twVhe8uXL2rjjQ3Jw4bwcCuMzKNqpwlg7YL
wuXLly5cWD4YHhTSMGcN57P3tOk7cwdYx8TOMIawnd/Dt+5GVslb5YuA7ZomnHYHeumycLrOVLz2/C
mvEhl7ysSXvb26lQ13ZPaPmOy6TtyMuOuGvd3vXGE4wne/Dt+5gwy1l4hwd1cXaDaLOwTwFkXAcHG5Rw
i2Ou0F54u4PPdW7I4XvAiSsRIpCXs2bXs/e06TtyOBwXiDjDAnffDLJZLJZLIJNTzYms0i71YwLibBF2mwl3
l7FbA7BFrGVuO0DB8ZcuXvRjLl7wZrhUrAZe6Kv5+5ZLJZLJZFudrhqizh4mcYYE7n4ZWVlZWVgZqebEF
RLwO4vPYTAai3A3S6m9dl03FiQXK4QDdkApl4ONG3R4W8Qb3Tgb0Y64LiYjcTccHp9xMrKysrCk7XDV
gfEzjCVnCd78O3qecI4BuLHcVsXsXF8LE2nTc2pB5lKvCsLqUDbMuHiiw3C7Ad5q43iMG9jOLBvD2PuO1
2phqwL4gOPHB3Pw7epFEdNgYablluwEd06xmIoGXuDG3chphSmUzsVctXlLaJbLZbLZbLxuWy2Wy8bg7F
y97ctgu6uD4MZZjxlYez97fbmGrxYeMJxhO5+Hb1PNGXvFl4Jv0yOA1FwvVOECjdOJV0xBoSJTs5Y1gBp
mkdi4SkFKbu9u5cuVCvADB278IDKOsuWbPs/e0zt8HXxYOMJxhO9+Hb1PPeGmA0jrslqLu6JVm0ZSYjr2
HipFpEv49p+WQ9MGqzgIC9LkdZav5XVfusSvM2e5tawKMsRZ8dPkh6PaWbsXf8AIaYJCpWjly4RAlu31C
G1ufrntgAeLy68Z1Pb6nU9vqdT2+p1Pb6irq3Nan78SrNfaWy/v518AMG9wNS7h4MYabHs/e06TsyMdfFh4w
hrCdz8O3qee+VsGsWLurjKCy68vEQW4aah1tXdoJ+jzxbg5keR/t4NxbGfDU27d0Zv7xPn+wbzlXNZ/D8Q0l
CmhZG3XW7etysOLU02XssPq4dKImuGr57kkDDIGyMve6Nu9i926YVhUuXLx9n72nSdmYHXxYeMNIQn
c/Dt6vnuzBUGo72yWRxdm4a7DgyhkypKh2e5RjrCa0di+L7wnS7TvlAY0G11gG6rs/7UeUvPBy9f9wtOJB+/l
4ZAZGcqRNpUmO085VynkekAoKy+XDV89zfDhpgqeiOw7JLJe7uDubJUvdsGMEwNdj2PuOy6TsTA6+KB
QbYaQIMzr1+Hb1t2uLcGOFblNo4W0hFxHnMuD+RL2O7YP0eeAv5s0RAVecFS3jtk3xGN23rNMms0EkuZ
Y4CvsfOFb+LR/M4EKrZ15q/c2GydSaE9j5cNXz3AqpdtuHSZi2xwDu7l7i4a76sCMDh7H3HZudqR1jrgTxAI
FMMXd/Dt626Mdkd0xb2gz2maJg4oNLg3j37B+jzwOhySv7DL+zsmO2qFkITIzHz3wBlk+xz97hLNAr0174
Whqlv9z7SxINxawXLizRc/3Od4e8WX9wI+z5cHn8/jcV155fvXtgGV/uH3hrl6/vvcjW9A7g13y9gag3PYPmO
y6TszA64F8SOMJeDKPX4dvW2C1B2V+AXthBqrNkOYhKjOEGoNxZ36M0Xx+GJF96VT+b+fs4ahCYaU/
qzVt8blXa5P4/TXecWEqqntnH10q9514QhoDhNbaYO45uU7g95oz2Plw1fP4wXiNYCCofsvvKGstbzz/fviDk
Sk/fsr3puh3QO6GO0+372+1IsdfFg4wjg1/X4dvWwLRA7oPxDPPwiu4tjgyhdm0DCkGNcM9Z372jrhbKi8oT
ZuJzvTcqz4j2lVlEHUPqvaEtDwLhrR2dWGWktSv1QKKnsfLhrefxt3LqcvnAwPl3lh5IIKLLbI7I7odzcNN2hP
OAy3ZcTD2fvadJ2JNUdfFg4whrg7v4YrbLcLlzUTVwOkPRbfgl5ae+LFxMHDbvFd3kuyllYUus5YXYd29o6
x9VOXa5xn1/pH1F65aVHpKR8SfzU9Lr+blB1nO42eUTWeB9Uh6YDNE2LmYD9lgVGHsfLhrecdrQWOx1
hI6iZAGZAwMDCXvLl7kMHcXLYbm4JoHCcM8H3x9j7wuXimdlHxoNWPu/hjq7JqTXxaRlk9Nk499ybjVv
FMHa7pHex7tGfo846T2j5PnCw4B3P8uIa7lzeM2XDh3944eTl+ueGvNbYY6r+/a4FRX7jDnNHy+XDU847V
CP36oNlxAckef3lmUWX15eBG5NNybgLUawOKeBylIObKLqyPneOj5fe1rwTr4sOGGuwd38MdXZNSa/mx
SFyZk/UcP8no0Z6AI9dk3Fxxdl2allQ7JWpcQy+x3bB+DznCVUZCz+ZzhZncUT/jjAIJphW3VO7y/vCOuUpz
i1AFH7hhqR12bjPEhq/f2eGj5fLhq+e3ST90+YyzY0EGwdggy94O4HatmuF7VcL9pTjV4/tIbc94vD+RtdUM
WivnHQ8vvcQ+ME12Du/hizYRyg3gs5rebBi0jO3Bf2EvYsZSnM4P7jjTKTwKzbyl2ihrbHdsH4POEMW4zqu
qOWcdLqZen+ZymW7Rm0Qg+q36Q0lc8Ar7Yumx12FMzpLNjpBN4uGj5fLhqecdqw/n655y8p0nl94BkYVs
TNNoYMvd2bgXaJUJZitRHgOfOZWUHH7lxlc3OIkh5ndhF6HzKw9j72bju52eI8UJrgHAfW+GUccLlSkpKT
3mL5DbCxz60+7mmIy+Q9nxUqrmP6yXJmcH9xhF3Kxb35TzylCzZNBlFNju2D8HnCeUPghv+mX1EvKWn
45P5rL2ssrpcaE/XPSJ0tTIlO89Hl/r7RcKFONxGUzOn7jM4n7+yuUpS9IMPv6jz/f6h4AoB+9YJY3AKnmws4
41ynnBFYdwO9B2x3BVZwYtaTK6HLj/AGXHJwD4itZOT7nd3wJllnxeL+5cJma9asKvHTD2PuUlJSUlJXKd
vg+LCa4hmv6/Dt62AlKDkyh1JrNXr7wRRE9I8pv+Mu3+Ss5h/ZTVAzVkhbTcFuBtLuWdAobIqzYXroz9Hn
KymoYImq98vesL60WvXKK3La7GOs01h4GXPhBDLDL+YrNOOOt/fbFIEz2PdlMzlMqZ1FasrIgABwxpGF
e8vDCQ2jbLuKU2soM0+kErVe3nFtT9wjvQ90ChoTgme/1AqAViy06HztM7MjridfEk1xBlO7+HbGfzxXEaw
sasGYWXSUXI4NfXGJrpef8AzPtMz9icAPlF5ucn9qaMLxvZXcOC49xCBl57jQRFZT8x9SygG+H1HTDIDO
Sf9w+oJNF5fUCFY5YsDQKyn5j6lsXQU+AlEA6Y3ArzTjjrf32w/O5k/VT9VP1Up/xK4v8AZfcJq+f3smi4zqv
b6hCzl+5QKKxtBZ1Xt9S0G8DuRg3uB2qgP8g+RbxYTN/v1HPNq+rFcjyJcV5HPylk0ctpxuh87TpOzIIkUXe
Ge9mIWp3vw7ev54O1cZyUlzGV5zHRgDnU1W94w1r9kh4K3ElMHXd24Ely3cLLdh8qJS+Gxrf32w0f3ElEo
lEYLT9ww9zdVL3A1MmOyO5uWwdoYLjcr/kfFQaviyuUA1+4qze4ysubOOPs8oDZfsnG1t+wfMdlnamB1w
J4kGwd58O3r+bB020vJjP/AIoaBs48JeM0dYE6qf8Avvubl7i9lNhhF7u9m9i4vLaGqDLly4N5qU/4n1hgGLUu
Wbuv5A/8waBvBh4K9q92NNu4Q5vzUlv5cMhwD5itDzfuMoX9Lr/fiX36n1M4abfsHzHZZ25sDV4kGwO7+
Hb1/NHYNp0w6xXzNT8j/spNeO4dNw67hxvSAzEvdBE21gxI7Dhuuze3eN4DBwvB08IJe5Ibet+akdnizh175x
ChLs693nKrA02/YPmO125sjoeIk1Qw7r4dt5vNvFM8zjLx1UIfQSVW2uW3cdu5kZWmsLJSUl7K7Fy5cpKSz
BWw6QWoZZY3LwvbvC9pYay9i8Lly9oZUrZNwMvbK+plnXE5RCVhofcEavAJwG8sKiYG17B8x2WduRjr
44Bonc/Dt6mwqcNtLKl11IA0FH3mrZuO2sXdGgWpM6+IVfQ+pzx6H1Om9D6nReh9R5D0PqJBavsu3yhEB
kvAnSfjpOk9H1Om9D6hxx6H1DboueRDQ2bmukEb3aSSZVTbBA/ssIxS/ZY0pfsozK1+abYwP9nOpOp7TqT
qTqTkMQ12L2hN0O1reXyTPG/ZHZ7XYvA2vY+47LO3MNWB8STWasBNH1+Hb1/NiMW8DZ44LL25K7
X9xc9ldq4sW9tcC4lfEOORY5Y9z7nbHMndPvhnM5nD+nXaYr8n6jmqTOZ8cW5rPT6xuEXhn9XxOM1PL6
x437OsP16bI1geR8vmAynGmZ6wIDbrYvcmu1p8nyO8QsaKv8W4bV7XsHzHZZ2ZHXAx8QGGsIODuvh2/f
bxai3OGytbbzi3tsW9l5g6+2A6CUlRkPSEM5eww7n3O3wTun3miUq6Bwn/ABp/wIAOTRCZ8dlRgdjEIA/hD
lwUzBAU4E6ftuNH3/E4zW8vrBoK4RGWH69Nxboe31GiHt9YEhxYg09vqdP23AjWOwOe4MA3sJcuGm8e
wfMdl0nZkdYsHxA4MDTBq+vwzLBqXLmU190cC3heyu3e4dNjKsNb++2B6YGVJ+0nY+ww7n3O3wTvn3
mhiy+R7blLj0grB3mHZHtuX7vicZqeX1gGR+/fU4GH69JcvcYnfE07V+CBA2R4bgdj2vuLLly5lGduR1jng+J
JCGuHQ9fhicEEi5eXghmrujpuF23cWy9rW/vthozRGbg7n3OFuLLYsk7p95oZ2x7bi2XHWHXCd5h2R7bn5vi
cZreX1FoWXDwx1P3LG5cvZxO+Jp2qCXsEdgdqssLgzjsjzl7JK2Pb+5eXl5fABDOdriSJ8UBOOHuvhly9n32
BrHbdN6dJwl7oibGt/fbAqQhymtg/V9zLwuXjoTun3mhlfk0OJy850Ho+5yfUPuFXcbF4XLGZYw0neYdse25+
X4nGa3l9SnUJpnhqfuJtGxid8RZS4PgDwYlwx9j7jsXFnZmDh4wHGGuHu/h2/fYVtsrfDtXHCtt08Y6TWwfxJ
fuzXFcdRO6ffDyTywF5kPrPY2zLHHUxHbHtufl+IT9v5DRIyn5nsRmt+5bd4NeE74mjE0l4XuDTYNyabs12P
Y+47LpOzMLHxYE44O4+Hb1/zjhe4WG8dq467C5bSzH7U2JrYITw/wBYdHa0J3T7xiiweidF6IFwv8QQs7P
DkYXHXYdJczieeI7Y9sL2/l+MKL1hpnMznzfGH6/pjW4XfE07LAz3BrHYHcDltaNox9j7jsuk7MwcPGANZ
xwdx8O3rQu3cU27Nm5cdm8awXbbSueAZuuGtho/uLFFaQbL2dCd0+80M7I9ti47Kw2iUMvOamDP5HtFISy
WSyWSyWT5/jC+E6QZ/L8Rn49N3u+Istm5e6CJWIm4Nq4bIy57B8x2XSdmYFwU1eHd4Gs44O6+Hb1N+v
wBe5ejB18h8xmtho/uLKuag2TRO6feaGdke2CpJAQxb2Vw0Q0zrNXDsDc/J8Y0fLB8vxGfj03e7gmiXB2CDe
5Gou7uXtDtvY+47LpOzMAywCa/DmsDWccB9b4dvV3B23XZWot7S1FvANsMLeEM60JUzHPGa2Gj+4uC
9ZB65BxuhO6feaGelHtgc8p1DTjsOxczXw7A3PyfGIl1g1M3r9jD8+m7buCGm2GXFqDeN7IXHdDaC9oansf
cdl0jrySMWUc8Oo8O8DWGsMfrfDt6u2XbsjrsLFvaYuN5bi3i8CcbZnwlARmtg8v7ixwe+EBMXUnfPvEsqH
B7X3PzH3P3H3B5IfusDkba1CBU1cOwNz8nxgh1DIrDS/vsYfv0wHc7vCGnpgMHZGprNIYVsjKxHcDsjtva
+47LB6ZF4TRHDqPEuMCGU7/4dvV2zrtLHdmXuRzx1/3Ehg9RlAAA4Rmthp/uLsZhwWwbSd0++FSpWB
QbbLw881fPDsD23PyfEXKa50+sdL++xh+/TA13O7whp6bFuzcM9cFd0NdnLE12zZ9n7jss7MjNGCymo8SN
YYd/8O3qbRd4Ze6HZvFjhM4rWn8mtYAKMUv47zo/vWKY4ukpREIOCzHrGKnPP1/k6fv9Tpe/1On7/U6fv9
SyJqO1thxcFYn4fc6f71hRGMuXDZduOl+9YzeJa4eT+9Yxf5pjbLlwxVROn+9YQqfvXaHZuGkrFht3sjE3b2/
uOyzsyOwajd1vprDWE7r4dvV2Tg7p23YWO4dlwuXtZk4bgXlhat5sHBcdbZOmwR1wJcyly90OWN7g12iM
NtfABs+19x2WdiR02DUeJGsITv8A4dvV8CHbs8CXdLbKSL26anJ55SsKI6YXOJT4BS9zcvY47QwdmyOk
NyNQb3odj2vuOyzsyOmLRNR4nqhCd38Mra1cVy4u1e0ptOwm4dmzdUjD2eG4v2NCNbJZYiCn4ISXuCXuj
ZJe7GDtDtGx7X3HZZ2JFwxM1HiJrNUITu/hir2QDNNXAwNwW9hl7d4kXF2b2albhcVB4QxSXKcdk2ktB
WXhcppxi4NUw5plz3Vm7B2jWXgsvbuXsDUG/CDsDj7f3tAAK6wemROMXBmo8QIMITu/hly2Wy2W4a/
m4rUW9p02nfGGLpsMgH7+zoHp/s6B6f7OgQrohl7gWhM6spRAjqP3P+A/cLBcjz+4jR59SDSsVMnSovhEL
wo7zaz8p/yH7nT9D9zpeh+5lA9P9nRI1ztoLP2k8qPsLg3mbDaJ5UKDx+6wIlbQxbSFoR4EOUek6R+/srzyiiu
O2blee2DUG9oagx12BrH2j5iy2Wy2WxZ2ZHSOuD4kGIndfDt6vm7ky9p3R3DptLM5Q01wYvVsIvY/X8Zxx
supndsNJbcul/Ez44soQBeeODvzXs7Wr+57en1+IzrDsMXpGKRZ+HniuBYOFxqjT9+ZRhZP7F/fydttjL2Bg41
sG7DTaHD2/uOyzsyLwjrg+INcNYQhO7+Hb1cDDPWIbNu0u2427hl4rigqOxzgmmcWhnGamFdn9fxnGar/A
HGHU18pYP4OHmcvKJdc/d46ZR9ZJX9MsVoSo84WLw/F0cAosC+Jx6T9V+5T5H9fudH3gNbb5PiMNZQr
xz6K04aX7js3LhiIK0QYpbEzI9plI5x/ek7bcm/XDeLw9n7jskXozVHBfFE1hCd18O0T3HFl7kwddp3dy9lq4aP
7i4aXn8YZP5jq7X6/jOM1evtGJJRBCAmrm65uDLTkL2H3zxHCXlSoXhh+bo4fu6mFgdz8nxHCoYNg4Vlfv
33jofuJt3G1+6YXG+XzhoneTRNKG4Nm4bYRwvauG0T2fuO12pHXE+KBrCE7r4dvX83B2nZI6+BOuy4a+
Gl+4sdJkB13J+v44avX2nHDHYPdw1PN7EWDGZs+cpxn5ujh+7qYWcSmti4ReHyfGK1njRNcfw89x+vSE/X
9w0TvJoZpQd+abs02jZJ7R8x2n6JHWOD4qEITu/h29WGEXwIu7dhcdfAevjn5xAy/fv5LAx5zX2tkf55M4zV
6ymMKS58AfN+88o2fxX4lSoS5eUY5rxPxdHD9nUgZehiU2WYLjAl4afX4wRhnLFuP795y5YtrAXh+3nuM
9/n7+y6zl0ZT1rApO4mhmlhZvhuzTaNr2PuOzwnamDgniqQc8HdfDt6sO0vBl8NhY7ersLDDggDZLw/f8Zxhr
G7++4opFecaitgl8AwWWSxJ0Eme5+Lo4DUt+ZXq7xq5wNfKUwMLiQJo9fjA3TnXuQ0iWLgtH799xai7Xj/
mH5ee4QSmJYjLHGX5xbbZoZpYEvbJfgB4bQw02fb+47PCdqYL4sDcIawnd/Dt6vml7Nx2VqLK3is72zs6+A
78d4RaRODLGcy3lsLx/f8AGccbQFagaXDI+WKjrg1wdGZnzidCUa/ynBEhHKdb2+51vb7mc4LgQDiwMdPr
8Ye09yaJGPSVbGVH7Mw0/wBxNyBUBFwdHDRNLEg7gd+NdsNn2/uO0PRMHB8TQqXnAzhO/wDh29Xz
dp13C8tsEdtajum0f3OWxgTBYF2f3/GcYF4WsijJbrwC5pgZZRNM5ffzJw/d1mUohIVuAy9fjD2nuS4pjdWcL
5+5CaX7ibnTcDYuZNUQ0BNM0t4Gtk3RrvPb+47XZ4PjBrOEJ3Xw7er5u067Kxb2llwLmhsO2XcbR/c4zSee
HtODrs/v+M4zV67BVaBc0i3jY8UCNS9vP4cP2dTEWiWAYh2Fl6/GHtPcgoQUrjpMi04D9whNR+4m5ta/fvq
ESz9+4f2Ok7iaZpbAwb2DYHYN2O1ez7f3HZ4ReiYOD4oXnCE7/wCHb1fNx44uvhgdhdrXw0T9xwyhh8kX
a/H8Zxmr12KyDBi8bi3kxTTT6fOH7upsWFbFstls0n9+Iz2HuR0lF6hmhDRJw/34hND9xNzmuDl39++JWU7y
aZpbNwds2B8Ethj7H3HXZ4QeniI+KHGGHf8Aw7fvO067s4G4ZeLpt6+FXb7fcIyev79ziWR0vBu1+P4zjNXr
hZgmyapUqBxmj0+cLq6SsvOWcX0lXP0nXfRn8RbfzfEZ8PvLYOqGauDLKcH7iQms/cTcW7gFsAKNI6TvJ
oiyw3o8KNdj2PuOu12eIj4omsMO7+GLIrDeXhaa/m7s7S7TCMDPcBsHPKlSzBFRrCqR2vz/ABlzV6xhjQnO
GWzn/KaPT5xqVgCup7G3p9fiKXDk/nuYkufj+kJrP3E3Gafn7SUxMB0gf6Ti8powdo2zXZOm6G0a7Dr+fuXl
5eXiuUE6ztMHHV4q44O/+GVKOMQlEolE1PN3R02nF3Z3DU17/U6Pv9Tp+/1Bv1e9RF4P37jNB3CPxwmR
mdn6hfkdnCyWYDTco4vYKIJT9xgdGnX7I8k9T6nRPUnRPUjyz1JRxdrl5G2Bl+0nR7P1CfvPZUFftIFw7P1
Cf988WBsad9/qdP3+o2Zxe/8AfqB3l2fqBAOFm0aboRbgbkl7JLx9v7iSiUQJUdJ2ZGPi7xwccHf/AA7erBHFdl
08CuK7dx12V3KyzBGU4MpWSVsJeUNpSjZWJEp39yyXsrugdo03Y1wuXL2K3h7f3HafpmwpNXiBnnDKB
nLncfDt6u5JHTejbOu7MXc3iNNkUor9lkhP6kGcSsayqW3gRrspu17I4uyaYmuCXAnHEjpiG5cXp9x12eEPo
mCwPEkyyg3Fh3/w7eV7ktRdwRKxcXYWouLitRb2HTdVEuJUNMHF0j2+GzcPKUKc5aXzi3sUWxYG9Nf
ADXZDcGmJBvGs72LsxGoOyNQbw9n7jsukfokY6YHiTx2Dvvh29TYLW+VF2rxYu8Xu1qa7GWOTs67Bq
ozS5tk+cg4rUHejsu7HYvcXu17wz/wfMddl0nakY6YHibxwGsCd/wDDt68O4JtONu2hvzvK2F2LgIIOLLmfS
h2byMBdoslm6HYo8At3BsDtETE3D2vuOy6TtTYHi6Yd98O3qw4uwy9t3Lujsu4dtdqltsURxjXl1rYuLEywvE
0ixIa78wc90eKGm4e197TpO1Ix0w4eKnGGDvPh29Xz+9h2HbvaYaYu/L3NQ1xdxWMqMFy5cYHGm7Ay5
eF+NDeLl7k02iex9x2eE7GOkdMOE0vEbhrLgTvPh29U64u8d07ouzTuWBjcdu5m9zI6ynAwlT7C3ZFbBrvB
3wy9g3isDTYIkrA02qnt/cdk0nYxxOk0vEQhid58O2sz1cb3jhW3ewu06bN7peK1F3ARSTjB1HGXgS+qV3T
YetHXYGOJKQd2ON4Xvl7Y7BpEhL2w7b2j52uDOxwOmHCaXifGBg7/AOHb1PNxXd3HBdt12HaXZd0G
Cxb3Rk3Ne1JWA4WNSuGwSiOruhwDujAME3w12zY0YhsGkcTZGe0fMNnhOxix0wdJpeJmsMHd/Dt6vm4
uu7dcXXbddy7K+IFmceMU4Y1AK9GcsTnjq7wYeLCDe0bBpgu0cA2/Z+4bPCdrEjphw8TRwHhBnd/DKyn
KeSeSeSHTNfEN8ddgbwvYXadmt0YMXbdMS4O6QcYRwAFmOrDW8B4cYO7GxcGVsjiuG06/n7nlnknkn
klOULaTt8Dphwml4mIa4d38MqUSiVKlTV83wAIm07smy4G6o3FbJ7TlsXJOqsdQl7XvLh4sSto2A3ZtA9P3
AJRKlSiAVc7HA6YcJpeJmmJ3/wAO3q+bi64sI7TrgR3R23TYXPcMJWLthz2luyeUGNl+TKejiINM6700wY
aeFNMTXcGm7VHXC9r2fuGzwnamB0w4TS8TNIa4O/8Ah29fE64sNt1xOu5OmyYOy67m8XTcVUdq18mL
uEyRnWGekTKK68d8O5DxIbsR13Hs/cNngzscDphwml4jxhpDXB33w7fvODptWbTtG0dNt2XXcERxdNxo2
6/kwwLVrBlEU4wKM8c5rNGahi7NbTuLJeFyzc1DeAxGWYMNqtr2fuGmzwnY4HTDhNLxDjDATu/h29Xz
wdNhhpHcXsXtHbdl13i7TgxNpQSZBco46Ez4t7XRleTaIuIbOe2a4JeAPCBrsBgbJHcPZ+4abLpO1MDphwml
4oTVO7+Hb1sDsMNI7Tg7BrF2jtXsuu4vYrfjWcIm5tJqjcjUd2GK1B3Aw2NW2QcRjrDcA1tez97XCdqYHT
DhNLxk7v4dvXxOuwR2naNYlwjriu8Ou4dYYMXcMXYDBqvpHNvEAthdCdKaPM7pxSyEpqPgjYS4G4C4
bA1BvaIGxV54MN57P3tcJ2psOE0vEeMG4TVO++Hb18Trsu064JsGLri6bbsLujB3Lps3KYK5oU0jFUWiPL
SZ8GW5wa0mkxOWcFBju3bNnjuBg7sbbDYTcez9w2eE7HYcJpeI8ZohNU7/AOHbHc4uuy7K7ZjRi6bbvhg6
bTjo2DWszh4coRXRGR/a4sU57K1JxrHNuy3cjscdybwbTDTEqLts9n7hs8GdjgcOE0vEOOAwd38O3reeLrsu
yxDaliN7riS+Owa4ri6bbvVbCZbTBjpi5lkc4ZYz5sOsJr/uODBdbXHEetHdVuTXehp4AGQDoc8rgRMpowqU
xly8DWoDM3nlgz2fuGmzwZ2OB0w4TS8TaMGqd38Mva1vPBiDVb94+25cdf8An9g3pLMHC4tazX9/n4md
F0asJZkc52B7QNpM4RwdNutl13N4u26TWFLHXDkEoVjkEHm3PG9/rZzZ4Qw0TQkc47m9ya7002Tdh12c4
q/7+50fq/c/Vfufmv3P3X7gyz3/AHOtfwn/ADCf84nRehOjP4SuTy+cGez9w2bynY4HTDhNLxDjDTE734YrbL
ZbiC0mpgY/NLvvcyWvm1/fyGWsenchJmej/nzOFXU0/edQzmY5HXI++0t4Hl/sAyv56wUUTQQIgPb48JQL
oe0EqOuJrsOLrtOy67lHcmcqlbHF38IUKiJywRvCK6ftI6XFkcsTW4EGQJBPCZ45QDRiazOGG6NyG9NNgl
7RK2CcIWsvy5R/4P8AZ+R/s/I/2dT0f7PyP9h/wf7PyP8AZ+A/cvmX+f8AZ+YfUy8Kl5B8S0l5Onnj7H3sC2Z
85mxR0w4TS8T0Q1hrO9+GPHZNSZ/MxTs6vLXB3QuW/c59vuVCy8Ur2gm/hLtzbjtZ3QuZYPm/R9zI18jK
KdYKNmpNUTgdcQ2Hcrsuu8dm8rlflxXKotYOW3KBfPecStthgVR57CLxhZowK0xZU893TKcB2jfGmwFw
K2jZX1hp6eZxhz3b7nXdvudd2+513b7nXdvuHPdvudR2+4892+513b7nVdvuDssxemnrE4UUZfzH2PuGmzrn
bYHTDhDk8RrjAwBO7+GPHZNSa2BioOS15WTP6vzfjSEFaOmkEtVFauun+xTT3PeA0K/3DSMoR+4aQ+g
HvHOF017yyoUxR11qPdQrvLjsD4Em8XYYBqxE1OXD+zhQYJF0BEa1GJi1VcpQ3ABcRbd6dJq2jfGm8Gx
bL1tfIBhyPqTpfU+50vqTp/UnS+p9zpfU+50vqfc6X1PudL6n3Ol9T7g6AM+pNR0MfY+4abOudtgdMGaXjJr+
vwywzKZTKZTVc1MQaYH4IOlvVmvU8solW6ythB1gVIe3pCjOnM+mWhgmXXyZnPIdjaDFxdp2ndpiKO1
loFx54oHAmemSJsGiVkJzfULlRAMymOaWTPlgpLlPGBk4xVb3zcDaN8abAwb3QIy6RvPhmyspKJSUgIhs
KE2iURfYAy6Y+z9wmUymUymudlgdMHxtO/8AhwymUymUqar1cGLY6vSJnualuF0jEINHnx2hxdcXXadp
3bKxySsdrLU+bDLBYlR36iAGKuMpVcLi2AaMorMrM3ImS6EBxnRM6P1/yKcCK6yt7UHcG9CVvBsCdqt
evGFGv0J1HoTqPQnUehOo9Cdd6E6z0J1HoTqPQnXehDI1EaolRByPbH2fuEymUymUqdrgdMOHiLXhxgY
O/wDh2/ecUJMlz9CcD5/c/Ffufrf3P1v7n539z87+5+d/c6Pv9zo+/wBzo+/3PxX7nF8n3jrENs67omy7bDBYav5
ErKPAZuxxc7IcVlgsM5Xi2INl9IXRVTRUsjDMZaqu9Q2gwHcGwsNxcNglbRsGkFK3S92c59p+In5iHN9p+
Yh/xo832nX9p1/adf2hcovynYHtgz2fuGzwnamB0w4TS8Q44DDu/h29TzwYGrTfwSgXXp/s8n0fueT6P3PJ9H
7nl+j9zy/T/Z5fo/ceh6P3Do+j9zy/R+4KpXDg8zrOxfdnGO2ddthg6bLuQWJkc+BymmmAbwdZ6kekc23FFyN
YoHrpA6FRM8KId9Xj+5xVV1O+vaNMK3Fb403Y12NEAV2nhw9NxcMELKY5Zbj7P3DZdJ2pgdMOE0vE
zWGuHd/Dt6+JM9h023XYOykdthg6bLhZyCAUKIUwtTlz2Ol4Z4HC5cycM2OtV1xo/nAhzc0dbxuE8znGtX
wmjdGy67o02DYcTZJnDcG17P3DZ4M7HYcJpeJGuLvvh29Tz2zDaTYOu0jsVtMrYRlG7YDrqDeRM1ImyI
wBmiZO5cWAS/u0qLUZqJLlYs5QRm6uwdicl+eJF8DUDdGLDLWau4qGwa7LiabBptu5eyfMNngzscTGaXi
ZrDXDv/h29XzdyracBi57pN041DiaJXisMpaEc+MGdMpMo5StNbFkXAhZqoK0X7OVoZxxdUpNWw+eP0y
i0rwVomK9xWws1gVvRruA2DwD2fva4M7HBdYcJpeJmsNYFzuvh2/ccUvaYbw2yYuKXErOM5FEznNFH
OcLwSSpCquy9jEuXHF6UnrlymaoiOeuCxa1gVDbGLWw+AGuCXArBNwabCXArfDXbDZMTTevZ+9rhO
xwOHCaXiZgGp3Xw7fonYdl3owdwONObYmZjylHCZVyg9Db0iF5EC1ZoQMx4S2KcXXC8SuMoXRRCLs
BZRHRK2k341wZnujTYWt+Gu7BAxNMQ3T2fuGzwnY4HDhNLxOqxdx8O3q9XYdl3KbVYJtHDglFEKmh
1hDrGsQNa58CUtqVIuG2luCy0tuVReGK7QHCGzntBxImIRlYVvTTYSVuAuBWzW2OwabZsG17P3DZ4Ts
TA6YcJpeJ8cXcfDug7abSYDcd6p0C47k5cJRQcsDWIMGbnLlMlf1KkZSyWxdi8LwZbLZbsaBPPZvYYOFS
iUSiOkJRhW+CUb0lbJuDYNMTcG17P3DZ4TtSVi4eKpDWBO8+Hb9x3R03A13pT9HGaLbZ8WXERkELS
Tc3hcu9pdeN7iXEgVunWH/ghuDYNMTfPZ+4abPCdnsOHirxmqE7z4ZY3K7DJ14ddwY6bTKhrssNlgwWR
KX7ANM2Zh1gM3Cdi5cuXLjgzJrH/wDCVvwwrCt6HgA8FWBpvwO37hl2KhlOznCaXibjDWE774dvX83d
HTbcDbcaUShHCnAC6kqJmvGceGONsslksi4ksimFkuDeCjxOcQsxZXjQdi8Tcmu1TuDaJDTYNIu6PYPnadJ
2psOE0vEuMIQev8O3q+bgmeOrZYm0MAiVt1K8GUBBpsI114RZlbMkjYMIsXFZFxQLyTNajnzlcf8AwVb
KQ3YbRuDEIFbY5YhDbHs+9p0namw4TS3d75xg4O7+Hb1YI64ptJcStpINTXbQAMoQ4cHHGqHBQaECim
mK1tlqLeF7ICuM1xltiXgfEB4IbZt1slqDe1wxHcFV+n3HZ4TtTYcJpeJ1Bg7v4dv0zCOuLvSxOzShlCB1F2Ki
3itRbwcFwLgsvYyFuaxi6mcy4bQsG8HXwoXAiQxHfm0G2F7OqJcCXnWzeWIbQXDLKcHp9x12XSdqRxc
PF0wd38O3q+ey7JuCYDU1L2BAgHtV7ku4y+cvlFl4LY01iZ5rKXWcRC6QnI7GeCRygysFETwBgDZuVgs
G95W0absRyg4cdsIbap7f3HZdJ2psOEPiU1g54O6+Hb1cXHF2qjtOHDYC2s3ZtlsYbJl4OsvFaixZnplGNZTn
CkssbJoogiuBtJtVKiYVuiVtmNSvAhuzZOO2bZh7H3HXZ4TtzEzhNfiZCE7r4donuMSGscXwRqjyPI2F4Bg6
xi4OyMWXLuOs8/mf6MEzJdRpnLNNsIw026wqVKjpDASpUrZZcuGFb0N6Nd4OMTLE13L2fuOuzwnbkY
6eMXjCE7r4dvVwOmy6+CKg5ZYOJQl7F7KowZcIuFSDdZxskDzsMtJnkP0ZG6vBgZx03y8XwKpUNPBBs
OuwR1xMTEx9n7jrtdmbCvFQOcITv/h29fA6bKbSbbgSsAaQghcWDFwecXC4zOLgXhgRrVGbc1ajZtGBLW
BlHOI2busbjA272gcGUymHhQbkIGJruXcjXY9v7jtdnHSOmD4geFZwwd/8O3r+bB02q2nXB2wxwe3gnOX
GLyxYsWDGXLwaFwm1mWJa5nzph70gi2Nkltib6sQ3jeDAxXG8BwrfBAraDchDYDBe3eASto12Pb+467S9
EiZRwfEGvBXBzwd98O3qebBiVu0jspeJEuOURxLzyiYrWCx0xY4ZNZTCzDOHKV7U88NdYhikSvCXspD
wZA8OA3BA2zXY9v7jtdqYDB8SSGUDB3XwzKZbOpuRNqtpMMuMJsivJKD0IMWNQixuXLi3FgtxY4Dr
M7GcyKqaRi0XD6sVddlIn/mGvgQ2A3BiG4DY9v7l7GUdIc3oYLEvDnnDXAwd38MeTAilpaW0Zq7IMXd
HYTIJdoRxbqK6tlZYaCyI8sGJsBi4rFiFtrOFYOBtRHOGW2T/AMwrarcheyC5dZYjtm4rZ9n7lpaWwKgus4P
TxGGXw7XDXAhO7+GWy2XsauwTZTZYSjF84ymfRrHOMqVLcFwLFxWR0wuWRjgxgFEW2/8A0glEo2
gN1W0rbI4G99j7jrsuZH6OIjMz4ga4EJ3Xw7epuh2wHKKicTD4Jtg4FqLgYllBi4OuwrITSXx2a3FSon/hq3Bu
g2TSMNN0NsIabPs/cddrs46bGrxA12Hd/Dt6u6HTbcspQDlsXLjissMlQVmK1xjhWxcLMojDW5On/kDc1uw
bJ4Qhs+39x2eE7Uji+LBDWd/8O3q7JMGGKbJm1Ovti443Li3hTTAW7GpkSzmkvBjBazgCZouDumU7lJTKf
D1KZTA3IbuobBEhEhshsDbqGzUHb9x2u1MHBfFAhDWd38O3r7RNldmhngZXitRdsHNMpxbYoAtzinOCF
rDqoSrWU7FbtN6J4QDdhvA2A3RYt4BuDSG09n7jtdqeOIQ1hO7+HbOfbJsJeBKxsNQ0qOkGLeC1HBxoUl
XnErYtG3VgBi67FbtN4dsCbIYgeLAvYNm89ggVFvdAhtvb+47PCC/JIkfGIOcITu/h23m2y7ktGGly8VqLew
MoFiosGakSttZWzUTd14E7IHgA3gYA2K2a2BFxC4G0ENoLgT2/uOzwnakdcTr4omsIJ3Xw7eptqjspHXChu
FkYLFvBdjXKAYwYt7aYVspgreCf+AG+CBsMrdaEXAIHgD2j5jsrB6ZHXFq8VeMHOaIPW+Hb1/zjuKNqi
URhmBcWXsXCEtXuDLag1KeMzWj7hTmPnTgFoZ+seV7/AFG+RsFrkX5dp1U6T6P1K/dcC06T3+p04iZO
WFmVPv8A8gJ/ipohIM5mrTMPOJSBRHJE4VKJRL604Mu5lp+4y3J/fyUcUaLrt84CXR2/VLcnv9Tlr0YiNP7
1x5i9El+T+/kpBHnk4Z6EzdH0YbALmL8r1lKodq7RdKuoI4OOa0f7BMz8XSZ3nw1w6QQsIcj3+p+F/URNc
KlbASjYYbFMojpgG4DbJWHt/cdlnZk1RwTxQ4w1wd18O376O4Yax2go2RxWrFajFwZaRDOGDjWKouc32
vyM+LmLeLcfMtIvlk2Z8230hoUted5DztuAbLRVc22adQt8jznGZW6oGjKotVvThKJ+Unq41llZnnUPrPquCq
wHmLo4U56TRd3gmhPpJWRflcta5gjY+Saw6P4cGlPObXVnWPUjFzlwW3HP2wlsi0ZzMuGgjqNLr2lFgTW
gHsZ8JdkEE0S9TpgY11s9Mm0/oPnpKZmrh08vLhNb1iuYuBDyeaRbR7xpr3Qxu+vfHBUp+SGmr3iP+oCw3
gOijZUwZqule0eIQtAUNLaY3O/a4C7PyZbimp5vvgGCyPxUaD+bjLV+FG4V1iUF6WtdtWUas1TNeNcQ5H
LW2CooQWxYLRl1ch4se6Tlm1vRFWOmen8pSFQUR1K4PXDJliE1e8/RjtDkkHgBGXDcG2a7HtHzHZdJ25
HXEzUeJGs4w0nd/Dt++3LKw47bJYLAukqICyLojntOC485QNdbvlVK58q4ynGYeUHR1Ugdf7HHdArqF7m
TlnBy04or+l9eHp5QigEWdExGQFwFEidevLXQn5rwYkttiVyzLPP2GB/3OU/E54d7M3bG8iAGkJ3ntjJZEZD
IbdUJl5DnDX8zpnmCPLJGvnNGCVwRTfN0MuD5ZaRY9EAQryteWtr3c8FtSAVnH2wRt/LNRsIT9HlBNx/
1g5EoGUCGsZtiH5XNhrhyYCK+b77H7HKND85x+TzYu92lSOZR86PUuzrVxTmM13x6r59ZmSpLoWh0n4
vPioGw/wCSV5QUbhe4NJeJuA2wz2Pa+47LpOzI64majxMnHD3fw7fvt2u6clUzlVs3CMpwMH9qpeVXndcK
4cYEJkUPIH+/5MqQRrVtaWuOS608pdRqhHhRo6ZkhhwwFrVqyoZIOlkQEIgFQvWyGfCq0c3SroNSjjQia5
ZV5pAsvA+ui5/6nKfmc8D6s88XKWGVHFOKYJBpTonJNdMoTvPbFm6XSwyo4pxZVIY1DRasznbeegc2PI
NouWYqvK14oVFAOeRU00bPN8ojoAW45lK9H16QAAzt52dgO70w7/2x+7zkw/R5RVgkcxVtNU5OGRCUi
JyTJMssEDavtP0itMMQ1P1m4shnF1bzNw8TvVgnLTMHQsM8f2OUE8i12MxtqjxJd8oMxsEOi4+9+l2CDPz
eWfm88Rw1TYgcxShNU24gxRhtVLxDcGu2Gz7X3HZYvTI6xMWo8SGccKpDn8MeVswFvHHG4YkImxW
xwme7rAIqyUdtY9Vy0teKI6w7OgXldF1L0rTmzc283ppDWGYBlJWS26XmZUQEsBaskLq3UTyXhdQVDO
lt521QzMnXTJvUzVEq84w81BDMi9dWx/tHpP1OU/M54d5O8PKGlzpeA8CWkpYLWHmLlrnCd57YqC1Rk
ttLwHlM+oqczRR1p4RlQAW3Q5V0LGjl1uVwcLSAlaceJ55B8v7LEEs1HVAF6auNZQSBaCvAMqdUal51h
3/tjWfm5MH+XhF0WFMldVeg88AnAtIeYtjjogVDvIO6esFWQan6zcWTd5QAkrQgB4XpRzc68rYotBSJkjr6
xEbCF1aUw1fxlGk/jVLJvPIeUqiUDklWXxDH3v0uwQZ+Dy4dnTBV1KFMlYNOgxpdmgbF7s3AbYbL7fva
AK11nYkTjg5wTUeIhcErPB3Xw4LZbLZbhr/nHdpcCsR4IYlQai3wlUGhLelqMupdvRnAA0tTbzZpzQt9eEu8
4a4YH0Esw8tHS+rnnnGVnB9uEDwhi1Vtss3Nn6UHSM5mZ6Kr/ckh/Jwn7nPDvJjPiADBU7z2xwr/AKk1zOp
beQDI4AmfNgAjaPLg5l/0rzOD15oDla0e/wDkrGCAeQZQ6yMyy31vW5esGP6mXeoDa5mvnh33tg4ymvw5
QSaU+UCsOXMHmH+sdaX/ACgryU6n7zcW3BCKHm+8RMrYrmtjjP0ebD8DlA/XnGq/Nsfe/S7BBOMCea4
DZ0w1+NyStU8WK3vt/cuWy2Wy2KdiR0ji1HiK4Qx918O3r/nHAiblai3gbCbVblMGgoLzIahwHnyggS0UCZ
GgXwLc3VXhQNfAW/xrxFaJCqyhrghQcQVkyscB4sq6aIGluKtXZlkBnxyjHVIfxFfGqO5zisuLRk2dbAORk
NiF3lymkkg8jrz4wHtVHlS3nlMn7MiDN/F4d5N6Q2LIVRwHi4AUkVVLLpV3Y54dx7YNzT8NblXfEz4FlrD
T4pFFzsj55ZesGy5ZNRYdC1/jTlnlH10zLnVHPi3/ADBMyBrWOFh6ftJSFAqOS+BMO+9saT83j/R5Qh2SG1
NVGi5MaoE26QzFKVOIcnhKYb6LaNFzc+XKXlLVlkGShearq5WZVNI6DhQrt81o/wC4I637zcW16oTApzp
Vq9NCrON5a5zQUF5ADPyA7TRiZfJVMPyOUaf5zhfp4sPaY8VZh5CNvIW3kWzKIOl5cmujT/Iki3zC31A0t
5XlrmGYf0YF6gAZr5X6zRxcc6U59c46YacuhGyao5Up14OVrIOTZTdahyeEGzd1sB4AG29r7jssHpkXhEjlh
1HiBrDXF3Hw7ev+ccb3NRN6TcpCNVaALanFOULRgcgG+ir/ABKmp/q/R0OGJrNU5BdVzOUP8RF+6koet
vTKOVz4Bp5L58XV9KhJNQUEqjiOUellFPkAOI1zXk6wEpMWNAmRwye01D0OdPPNlEAAWlQdM12nO
La+gls+BFIrUpWvBm8sCQV6UvQ1ZnOAILCgcRlS5y1ewcmnJHXhen9jr1fx+kDpGm2tXlfWJRZhAUVL4
mplFBqF2Ao26K7yKnGDY7cwBS2ZoqrSqyCMVAgaUqWXq8KP5gHquig6Dd2nOD6AhpWryLyhhe+NFB0
HXM5yoo9BCf0IIIATmyVzecJ9bTWuiZesKN65BpkuaueukTnxXTgHIOBw87hioIKC2WztJroBaAZNvFgOn
EPkBfaXuXoIDn2ENb1q3aOVgAPHi6OUqsHuYjYCUnUcpVI0QDY8FuWcElLCg6CcyDWFloGTTguCDrK
w0jI08gRS/O9NbY55ei8luppm/tdYwc+q6DWVGjnmr5ZQK0iXkSq6sZAmdcxyn/IR/wAhGdkocDZfnz5wbz3
IRKl4huq2w2/a+47LF6ZKji6jxJqxdx8O3r/nGIbHDcVHaqO0m5rZBwlbLphXCMHFM5UrhhUQdYFaYJKNZ
UpEcJTg02KNvWUymVCKKqVKJUqVK2KMUvYAG60l4hug2wy2wnsfcdl0h9EjHGKajxNqxd18O3r+cvZ4
bbuEjtu5dfAVhUplMreViJA2Qrf0ymGsrfXibs02jcvYPmOyztSatg6jxA2Duvh29fz37tpnK23bvBJeJHOOWez1
l42S8ONYucrYptWXU6bNbNkHG8BHFZrA5Q0lwJeJnhW4GOJuzTwD2PuOy6TszC6Rg8STXAYNZ1+Hb1
/PCtlhtXKlO4TZrBGU7Lot4QaM0HVxLisu1GtLOWntFbBC1qHA4DzI9yF1FdFzsOBjZpUyUovWuKvkPC6
uGDuTgHXi09XKV2odBmteP8cmnpDDSBLeAHNeHu8Li61NARXO/ZUZVvqHHNyEy6UXrcK4YVzWUvI
555OCFr+VKiIVLK6LnYcDDUAQH9az9ZRk5WByoAhakv8AMkFEYG0Fbsmt1VLk4YeRI0o2qrSzLLTAA
Vq0Bmq6B1lYht8UOVhln0VcoEpAc1LyBsy5oh5IlI6jycNQ1A5ZtZ+sAycqFndHAVvkoPVIac3S9HySxrjTiy
+lhCyLXEpZcP5MtOQRGxHR/wC1iwoTayatZUMbJDQsrYXnYcI7ZbRehRfDmDwlLi20l1DSnPngeKHshBa
unMuuSasjV5jT3ibhIrJrllQy/bYyJc/4xKTAGGpYKsy0Ztc00bwN2EDaDbDH2T5jsuk7MmqZjKJ4oTYO5+H
bNrzwOmze2kMK3CbitjX8mfkcmArhGgr1ul65V0Z8zHhplIVrm/BbCIocuBRq/LADIRkGpobu6eddYf8AYU
148Ec6p4mfKK2uKPmNMdIwirmmdvB8jI6dYLIRdBC86tGdfrjbWVnk8/k/jFwsInQFD+XWA9P7MPQAX0
L+IWIdADKw4LznfML8PkmisFfIt+IFZ6SDMVBYBeWub2xZ/b2w+SqqUHgu7TnCAcSG/wAOaJFgCHyKL
VcHMB1qzKKW3oClc2rCji301hBaaoA1/Tlw1114WFoCJpY5HmjxdPRieSLN9XI9RfWqNVCGlYMniebg/tI
Q9IidRpwVGcNdwK9dS7tc6qKZJRcyZj+Fy4EOxS3KBmifq8kCn82lh6qPVM1PTROFy2tvFcCZ9SFg6RYq0
QuDTYqNbNSt0kDbDbDY9g+Y7LpOzMPA8WhsByOvw7ev5sF37uEuJtuwc/kz9jkhCWkDmv7OcAjrzXNf6
3jxkfp+YXM+xLPOfzT3l58BeTgHwnVlX1VnZPtH/CexCfk1ltCJoEzE4OcIlOIycgOvLDsfsxV+zNB6SHcpD
Pw+TDpp+R7bAD1pfICe7tAnod8mq93pO3PYn5PNEuGv2ZTmZp6GdvXjzmmOv1oKvnWpcFwCT9flifvnN
R1f33LmwDboGt533gPw6pRDdusg1zQU8ruL4rdPTjMyAFuRovepS6sCsFDi3KBmifu8kK2wg5qg7zPopm83
i9Le1a1P1+ePAnF2KlEXZDdhEvaJW2bPsfcdl0nZmBixyeJBsDzevw7ev54JW27lNym4JgM/kz8jknDGZ6q/jR
/RRIEXzqnQhb5rl5PLHjtPzPyOaehGBnbPtFm9HsTOP4uDO2GHY/Zjqqbz8XRiF+XyRgWqC+V2X3ggU9U
HdOUEU0udrlg4USUen3ntz2J+TzYfictjAWAwR5VaCLkbMlHRAAefKAUpQA4rkHIz55HHlGetVea24K04f
6hVPTPzhLoXJNVKfQ6XpCQyIDxUUetdNJek1cYuEg37TaLdlUUkagDtBjoh3YQM0TIv5pAz6F8xZ6cLVn
qxK9yFp0ur9cq/s/L54uk6L1zXoaFWNb425QbMV41AwG4DBW1W6K2fYPmOy6TsyOuBmh8STAGDu/h21
mxOARxvdJuU2+MSdkz8DkhayF6i81fi9AAmU6k6BQdOb1b1x47T8z8DmnbGDO2Z2r2n6nOLjYas/npp/YK
Hr95+zpxC/L5I+uAvQWBh733h615rZ5Vx85nxwHKljfPsFD34wWKrXnT7I7M9ifk82H4nLDQ/b5Ygfr8sH75
zLe1mAovhnm1wcpdGl1zETLzIjNhDzBTAF+ujwzux1y5+esPCwsAcnIF8y/PWIgqAnJsyyIcb9yV8UJVt5s83
WjKwUG6mNWVF8IoKasUlC8+mAHGaI6W6r2Ur9LLaaqj5ZF8i4rtEByCD76K1lU/b54nCCq9z7SmRssKcv
PKddgwBuzAdk3AR1gbXsHzHZZ2ZHWOuDQ+INMMGrB3fw7etiqJL2EME3S9t3JzeTP0ORLTZ1fxTbLRy
5s7NHYg47V8zjvwokCcvjL1iwNRPDmeULlKnopPSmdo9iZvyZxXwshwCOJ0iDqGbVtg8MsrlxTar2muT5X
1qAK1JfJzfuBP2dOJX6fJPxeTMprkSjATI2uQc10P65RWc0jwug/ZxBALAnEyHnka/c7E9ifk82H4nKSrMkV1
qz0s9YiY+ujCCmWjz+/2Kv7elwcaCfOifo80U5R0q8prr3ar6wV0H80vKZdG69/5MnlBOt26DkVo64qdznumB
AzRPxeSUdZ6y5c+ROBfmYafh88ThNLl7BK3gbgbYRZW37B8x2WduRjrg0PiyasHd/DGmGsrKwtNaBnDB
LiQMo64Xhe5rckjt6/kz8Dkh9pflB9ub1gxhxrhk89NcuLV1NRoRKpHyy01PONCquy9BEbKzRro5QOgC8+aZ
HW3KtYrZSq+rcQcmKO4COtLLTypOYjDgKJmcDifCnIz1hkQtGVAFq37r5vGa9ugeYA9VXCmyw01lnFdE
5rdpwteBw5RhcyzlSqH+vQ1rmH4unEr9fkggbAjwybHtKctHqg6BSW2flCWZRNRUFXYv+JalqxLNS+J1Nf
OIpa45an5RANaA+o6KsghSxyUX6wvjGl08B+3wf2s8pei2aRpLK5aHLMyzlq4AKWvHKtL1ay5Qoaguho9X
mZgph+fyywmWXURBB5EDJxzvSPXp9V4Aaq8vXLM1v1XDNb04R0iL6mHQ1qM6rOnKkZNNcgz46wTj5
HIMzLrcqdmyeQMsvJ+JowE7nhg7VBjpLZf5EZtKS5Cru2+g6T87mnO/d45AWTmRrjwDO5iTvLwqVvFbY
XA3JuPb+5WVlJXDmnY4HA6eNJ3PwypTjHgSsrKTU2SXE2K3rrtpngrZIkC6oy08PNjHZtvDOPUAU2XlY
1X8hsFLABwTX+4Z8J1llFnDM69SuetwSx9b7QfdDQCg8jn1b7uObmdSsnomiennCKjxclvOhoiutuBr5qqnGt
Od6QvjFlp7MrL8ovZB4guueb5yqyixgFNl5XekNMisAHBPnA09IieY3FW30/3P+P8AuUPXTRPnKeU71ESB
tmVuxr/J/wAP9xLQFKBnQ4dIvU+/AUyJpTT66j5JPLiuRP7S/wC6S4m4oXl0tQmt1Eqk6q2+vHTBC6QTjmI
mX8ijfa/cL/jSwBcL0PI0PPWuNTPjNZNCeY2dyP8Al/uWrbrx5TJgomeZT00el6S5JYcgadSFVlC5CKbBsu4L
pHZQM6rW84y9PkufBHLrca0KmgPPUcEHJgFwAZVoKPaI3aK8M1uGiEU2DZcNpXGgGZpneGfCGWDHl
n775lA0EcuiU53lBlW8DPGts3Jufa+4mVlYGUcIztzA4HxIvPBqwd/8O3kWIvYTAi71HGt+yt7RKdwkAS5gt
oHHoQ2ggrIoot0PNwKgBTZeV3p5wMqlK1KTh0caZThTKxrGmVhUrnu6ZTKYG9B3QbimBuvYPmOy6Tt
4x1wL4gMCoEMnBnfr8O2M2+VRx7qoRduty4ibypUTeFy4YFwKlmwXAai7qt/W7K3Bru/OPtPnadJ2ZOET
AniRxhpHXD3fw7ev57abLQWxQdD6ml5fMdfCCVukvBxAlQHbuXL4QXjhcSeUqVhWFkC6hNLGInHY4w
Mtmv35lbHWCRgvAAXgN+vYDds9j72nSdmR0wKL4k8YaSsHd/Dt6/nsLUHFMGHMk4p9hNTZ9NYxo5f
Mdd1eBNylxNznwgK50gGRzvQH1TSslZUhdZnZd9OZ0tbkJEp1/f5sqknKWwSD5xhVypREJlBb1C5ufHBpR
0qRV3enlh0ouVUZgvhdmTnT5TLyiWGg0UvSnJP8Vl82Saaypdf5DwkQzqQUisteEPlBmTMgWh5wcSIra5lz
W+WBJucyU06kZIwNN1LehfSKjMoHOrpODrTaZc8oRahF7wK1el6Di8eHOc6Vcq2Z3bE6Obbk2OmWsRO
To5ODkKSkLwsKpaBUtTk9HLhEziZSizX6ZzpgiSA8YF+JmL3wYAnHbqBuyt77H3tOk7MlxbjE8SeMJxwd
38O3r+eBhWxUzwmaK76HzK1oReEOcDPqwa4i28+OKG4qDgm5qJuC0YoPkoPaZXyb/AfRF/IBC11dcz04S
zIppqDmJfGkS9HrrClozV1Ba5F8OETY7ZhsensIAFQpp4MUrNnKs0zy4Y7d17YY0GlsHKzx6kqLuKCrrOh5
aVyz5xX1kBdQNBysw/L0Z+HzQNDM8A1VyA83Kee11LX0050F5zsHvNT8PlKFC8WWXZwjj1wsoitGmT
nredaR8WogXyaHzqmCMik9+M1WgH9Vn0uZVoAHIMqCLRC6gWjW3hfI084FHVM/Maa5lmXMg5IBO8P
9UX+4BmgyP5B7l3IDZVZk1fzmxjpgqN5jK5CDPylLEI5TJKc4FZbwlEqO4qG7EZdHT+1vvY+9p0nbmI8Ste
GiGsJpuvw7ep5wjstMiAaB3/fqgSf0/wCy2C3nw/2XCzign+8JmGbm+p2nzHXC8L26wqOwR3n5PJNZ+KZp+
RNL19+dj7eDjq+TOw9hO5e8/M5Y7d17Y7pJ1uS75A2wWjz/ABGfp6M/D5oDDI5qVoa/rVN10jOwe+H8PlP
y9SMP15ZXFzmv5vu4HkzTW833mniGX8Z4NacHkTT/AFpNX85uDND+Q/t4t4G8A3YSpwiW+8Epn3f2G8
0vL7jtdqRxPiTxhDB3Pw7epgJlHDoLnFFu2Zc/xFs4oTbANv8APuWJVHBBz4ufCKKiZcfOUR3ztVjUqJs/g8
k/I5M0fInf+/O39uJKlSofSZ2HsJ+pzZ+5yxS7r2wOMoZNaTOzrEdJ0NMudUGv+aM1wIUG66+lKrJ1c6cPy9
GZwNfnSnlF5ChleeQUcrt4w9I/IDNoObbnmXXCfgc8P6fIi4IGlNTMcrs4S4PLClXwyAv+2cs5nwgHFRWXG
zW9Cs6mnPXrh+4vnNXzffCr8HngLawB5uR7wpQ8K+Jp/rSfo83BiQVyIneXNac11j0bCwrJW4G0MK3ob48
4DpztnW/E5fcu8rsZXOvPaNgntfcdl0nZkdcWrxJ4whrCd78O3qQuFwS01ggz+n3L9UJfZDu/UyI9eRKE18xzL
XnyluVv7SAtC8+RL5nL5jrsGDhunGsQ2yYfi8k/I5M0fInc+/O39vZ7ZnYewn5nNn4nLBqp3nth+5azaWeHlF6
LmCvoqf3hEoahdV/fzgUYft6MWI9FI6jwc0s+V3DRwB+Tjh/S5Q+lkDdOYZ1nxi9pwS1fxalluh5HIOBje4/uc
1fN98KtP8Z4HEatr/GtV/Ze1wfPVWfn3n6fIn7PNwYCi+kOxn8a1cSUbHJSf0VxqVA39QNujZNgURNTtMhq
c/uU5ziQc+bC8KlbPs/e06TszAeLLxhCE7n4dvUimGsb3qtX0gyH+sR4mK23H6EQ+kmV5OhrMoMnvCrQzi6
6OU6OQtXT5i27FY5VuqZUXCpW4qZfw5JrIIDzRqDLluR6JkwsFXb+KTyymUXl7ezq+TOw9hB+Diz9Tlil3
3tjv0kblMph/HkxazIV92jxP5o8lGmWzYH5HOWGP+3qRxYugZeAAV/hnALl1glUi2Op58oRlNauqT1EfKIR
+M4ylkOQy9AfMLepdQcM6E/oqZZ0F1yZQX7oiz/vNjEahompzzeqdQ9YZ6Qy1lks3tQOcSG8DY64JesMGv
2eXSXpWcZQvo/UUZOAkU2R2/e06TsyMrxYOMMCd78OxcvDUi5qg3jK33hFmodUy2k/kUbQEA0Dnxjnm
c3jBOB+0hdH+uv/ACKpne0Vvt5cJbG2VgqEXf1gNRcF27Gqnny/ZMt6VA5TWpzHW/PRKhYh0QXrz09b84
wal5csg4ugBxms678jQPIArZ7ZgbensJls/CxGS/4QobguG5+2Al2wl+vJlN5JQ8nMd5dC/uMVSQAlh/0lJoZku
P1JWcTBIWyhDiPwPTRyeC1/Osxblpel/wB9opqDpmvIcV/7lANzbrkaB/ADrCNsEnMQJ6RaNlaDXq9aggBz
Fi0pVzKDaWDdNXKZLrp5mkKGKUGmp8zQwYAPDvGjC6tfqc79XSVSmFSt6A3wGzmlnadJQCpeFkKT9
nFzI7GCZlPOKXp58MVbBdv3Lly8WdrGOviwcYaQ1hO5+GWzqFy2XLhrNbzYEqJqys+8Ttkd4BQrrA6zssr
f7hFKH94RG5bnw/hBrP5H3hySuENlPAHAlbFm2IZBxMk8nh15z/sn1LcOdm9OWnD+xL1xExDy/d5zlK8R
VZZHeOlVeKq+rhZZ5yU9mZQZrmnh1dgAlJxFH1ItZx+pf9nlBKJ0DsJFrC6q93BYQJxFH1G46UHgoei1AiX
iM2I8xRz4WQ/1z6ljD6lz6GhlyMAfz6ZU5px89XLylL93rPx3zGdLWZVfMbiPnYI/De8/HfMaMv3dd7XhyK9
XD5Jc3ZE9V29PqOZcueCXkxMMxLjmOMo5HKNjVS7gQKw9n7gy5ctlsfCdhgdfFg4w0mjg7n4Y8dk1Jq+b
ANsF1S82ZIt9EtTRylSLYNKfyXvKRZyTnxlOMYtGk0rASbsuZbJK2k3SXgdm90mCpTK8BnM4XGEz2DT
0jY8k0f5HqYlJZp6SsAZDoCUceXOKg1C6vD23tSoG9BcSoG6VPU11nGmanH+S6LL9/ZmWV6TORlzmT
maS9VfPnOLLtBOJzJStPPhKE+WPs/e21PTA6+LBxhpOMJ+rox47JqTV80QhrLqmm33mSecG0SVLJFtV7S
xN4XwC4NooMLNz/wAloKmQVENNlL2AEtlwN3UZRExGXK3if+QEre3ExVvQOWkCMiPWvf4iGsIbauZ
YzPKZi5nMg2VOMkXvMP7SP0PnHR8vvbdvEjrgTxI4whrCdz8MXN2dRNfzRwUNFlLeHlOYnn9RKtWM5
8uXCXlUywLDMUnLi/ukX1LxdfPr/ZmSew/nOXxz/NZqAZW4dYGUXf1jUcS7dMrYqVKlR1wqVt1sVKxra
raC9kK3pHC4bw12C9SB6HD8GVGy5zQl952IfcVsKeZNOplpVMd1cvnHR8vvZvB2uGrxYeMIawne/DiM1l
cGpDDUlp8rYfRUGRMwSjnLf8jh+85pn86z3anM7i85a8Pn9Q67x2q8MOPW0czKLsz0YvK6lj6jl5y0F3pG1s
5Z6vBeaauWkz4RudJU1UInm+jDNj+bNH35JrNXBro8kvgmZ5yoosIF8LITfglunowTSFo5sAuP14pZpY37Sq
s1iy9Ay1y0HzmmUEPCHy46dL/sLKPRhEl8UPIZnwlcBVpnpH/Fn/Jh9hyBoZnvglout5BSDACxzUwQIlL4X
SNysbOStxyahP2Jo8RGUckU+WdnHlEpqUFkFmhTcJzmFcc6RIeDvA3oRlxMeFQ/gc+X7/sSu7ODA3oJP+u
p1jFbZJCA5PnH2vuVlZWBleESdvOEdfFBwbBO7+Hb1MHBGgW38ywpCDajzZ7VECtITpnvPLhORPd5xd
6kYax2a8BUrYSyykdI0mnKOBYCi5qFi2iZdMtM4Odonyp+o1CzVFS/ioycFKWhrwuvUi4VNfGqsXnnnxqC
nVDXUZ+bq6Bh3/timglqtLKhxfVIefVVvI4d8O59saOAT+OvllpMutafzg+SUjxM4PBmnnq6OR6+s1Eznmyp
+hygUILU600v1n/VIreuq6vD2lT9blgCdhjW/ebKzgj3H9zmRdq0Bqq5H9hK116lmuh5eQXnP0eTf1K2DfhHb
EhMFvD6lMlvbzwekEos58f9mZjk++Ps/e32pGOviwENYYO7+Hb1vNgRcvO33iiyGWUpWjjLhrcuB/sJvM8
CXcuOm5YXx2WViMdijhv2UynCJtiMA1VrSAMYrwDMrithp/Y9FBZlzGsut5Q0BhrB+DhHlEw7+QA8jfs9
oX83114ITv8A2wZhc+gvHyn/AHn1ONYd77cFLaBS+46W5A5QzpQaFN8CXVhq6cJqJrebh+RyhLR5IvHkn/
efWJsvxUNzPJF48kaUMuondNb95s4s/T5Zx/c4CBxXqtHHR82RXKaz9Lk3ZUcai4UwML8BWzTAwt5mcTn
BnT48RBvOPSEgpCsfZ+9p0nbkY6+KDgwNYFwnd/Dt63mxsUaYUqh9mfNAvnwjZZ88LvLcgO1lHAlbVVn
4I3BBCBaugc5fDmti/SLxplEpOd5tmtaZaXgax/g4Ra5dcAy6XWnCs50z+WZ51BzafQLz4aqueg1L5x+v7YE2
UXlbR/2oHnX0RDTpleuHc+2Lacw/JDTjnXrBfABZejmeQUejNI1OJrkCzlz5k7Emp5uH5HKNVp/Q95yavJ9x
Wnq++FM78EJr6xrStInm6M6R9ZrfvNnFn6fLOQ6/8lnZXeY4ezly1qIG2S4Mg91z7Z1P0+TckaxrYA2K8AOx
pBvZf+YJOcREtSDZZj7P3tOk7cjpHXAniQQ1wBO7+Hb1vNiIwZE/GX5Sh5A5/cEcs58ZQ0wYaxawDcWVe
cywYFblLiVsEdPBOpL1j8RAaFD5gT+jCA6PgYMvkQzQV+DKBQmgeacpWFTpblic/r7YrNf+8WKR6ECt
MO59seUzZmuqGPqM+VMhnnkz+GXm9QOSNP8AQeM7AndOGg/FQypf2xTmB6ECisP0OUIKFxDUB5U
a37zZxZ+jyxzW5biv5GWb+HlmlNwa/wCVP0+TYHC9oIeDvcGu2gJSSjMrxOMMUVl84+z97TO3I6R1xDx
AQ1xO/wDh29bEXDl9mKF6R+1lg4qiYNJV54O2u0l7AR02L3xkkAIgGrppHQJFSrDYHoW8OtxuKDM04P
3DRHlBzn6HKDAxMO/9sJnRqC6zE/76V521Uq6gQ15vtgl/X74upbZRqzPJTiDlzZQeRo8hRzrLNrK7naE1fN
hD+DhBw2xS6tpcf9hGig1EpOOnlgfwcI/B5x2mNT95sdWft8srOoi/8rV/f4oOMP6eKHP3iADwdbdSpWwsMa
puB9OsfZ+9pnbkdI6xMFu2e84IQ1wap3fw7etgNZlNnb7ziD2WDgsM9YtS3cVjexewvwQzABa0ZlE/5iCMw
VVl/TgnEiCrq035BfVvpdYVWcOVEiLutIblMiNmg+MElEzsVpbV0facfsJ/yEriRZV65PaDCq0UtV0WqKCB
qK2rECzOGxCH4AHBMyTm+Ut4S9CrS00n0n/IT/lITBciZjkMv7LlyNVI0ofEYyQGkatgjRQCqtu5ZkZQ20O
cTOLlQdegGaiwz4OfK5kqmYxGI0W1dIiySA03WY4hKJRKPDC4sImxWysJWzwx9n72nSduR0lGIeHcEIa4
nf8Aw7eti4jly2XSOBiI4ETLZXGtuomWJ2E3gpkS44mWkANm3OWyiVDKdYFaSpbENcFLlx1wuECtIl6yiU
TM4VKlEo8PmS8COuF4GAJWF7S5w02/Z+9vtyVHFr8PqhrDXBqne/Dt6m5JnKNgaYMdwwxFg7FSo7JHT
EI+AK3lbVf+MHXYCVsXGDnuDWVi9n72nSduYOscNfh+CENcTu/h29Tz3TiEcBxrEmew6Q2b2KwdZW4r
aX/6l4Vu6xCVvlhrHAntfe32ZKwdY+IuCENcTu/hlYWc5ZzlnOWTIr5t3kSyMNImFMDBcFx2b3lONY1DC4
FNuzf/AKlbs0lY1GG9NcFw9n7lnOWc5ZzlnOWRnZxwYzX4ka4NU7/4Y7PyRa894l4CXKwuJErA67FYJcD
e1WcXEdguwVMv/OKlb4CBjXgTXAFxIX0/cb7PlJ2ODNUfEw1hrid38O3qee/JLwDBLmkq89i7ywJF3WWL
pKYESt8FzSP/AIziO7DAFbYb3QXHYVWcW4NTWex97fZkSsHWPiLghDXE7v4dvW88E8CDFqa4OFYtY
m9yxSUyneDNYkDx4XHeDFvEMQ3IN0ONYLwC5XKe0fO32ZNUY6x3lnvRrDXE7v4dvU88aIm9YEctIZ6
xy0hHFML3tbdErYCUR2bwNI7Z1lsuDnHOJhUqVKhKI4hGW7ARy02CJvC5aUblg7kIwJRLwJRKw9r72+z
MDNXiobA7v4d5HfJArBcCVLl7Vb29lgMV7g0jsG2vG5cuXgbC/ABlKwMQithZewucNwYGsqOFy8Ehrse1
97fZk1R1mqPiLVDYHd/Dt6m0dd/Rg4GyOuxXg6lSvEgjpsmkY+FvwJpuBpiabHsfe32eDHWOviaa7A7v4dv
U2zr4CoytlcuVLIuW8vC5cvYrYSViOUrGsTiu6rwNMqVAlSsGDvL2ioaSoytgHKOu37X3t9nHWOB18Qaoa
7A7/wCHb1vPbSU+ASMphlrFgxLwslMrAy1jhltpDab205SmUwlMBjpAlONONMrAY4hUXCtumUymBKJR
KgEyxrc2bipTsgyyWYLCXgqVt+197fZmwHXxFqhDXAE7/wCHb1vPc14JIlQJdZSsLjAiXElePTYAwSJKxE
dMCOe0AYZbFYVKlbQ7NbipcqDg1iYVLwTBW59r72+zMDpgdfEWuEGAYPX+Hb1vPdJ4R1xCOJrLrKV
4epXiCzDLdLB2WBW8DE6QLwaTXBeAN57H3t9mYHTA6+IhpDEEXr/Dt63nu08JWFR0gRKg4XiTdrDeV
vcpltZTLHLcpNIO9CJWN4ukGDcSBhUz3vsfe32ZExHWaHiBrDE7/wCHb1vPeJv21uIpeetBzrNvIM+jzv5Zv
pm7SznDaG9aTy0TXppOOy5aS4Eojgy9gMGw0RpedaBeeuelHmS3ymTze4t4MrQK25nBvIz8sU3L3rRZV3
Vmo0c/cuGYoJ66OeRd/wAqJ30jz550Gt1lpsIMpKNqtmsalIGzW5rdgYXhcCJAwZcJWDfgPa+9semRxnXxB
qhsDv8A4dv3t7RHdUlGa6BqxvsgIVQUtXzyz4GmesfCiDxoXfw566a12tu9FqBVr1c1871vrM1LQXW1B/rb6
xdVx2rVoHK6gAmgpTXip6RNlmY8wnfIL4ucSh8ObE8Gii+lB0grKWZ1y1HhedianApiRhAVTqnRa1mfB0K
Uq82munGXkiRmHIBaN6QecwHHKVBf0Q9UItoW5s4PBekcE2UimgeDUyjEKC3PQOFreblk66QZHrKG2N
cmyzyTpAh6qnMWjLg3ry10YAzjVyDyKpfNvpQxU6irLsrLIufVu+lVS4rfyC27F1xQKP5yhZ9ekFs5asi3Wgz
KsjHLKUWWZ5nGnUzlGZB1XNebyIelgPkpcSuGparlXN6xXgC7VlZ4taxGSxKRoEyENfqNiXIpTUbuoW2
TKt0oVflBmql7T6i8/WKXhc9m7Z5LUbMzncVZVLtqxGl1UCWcApTmZD04y5rB6Q1R1dDhVw7YDa1dGl
WxvhDizNRFg5PFjzNAmVDqBtZyyTW86i1crO5k58xeuorXOpkJZdrQ6jZS5c3gkzMAWSi5Csm8xura4yjKq
6Rabz16MSPIFE51bO7NDSDRLVDY2oceLlG5jRmm2gzVrX7g8esxZqApa5v8rSZF4UVZC618oFd2KFMyu
UAIDQ1F1dVfEzmXtaq1zXidOEVJIoYaG08xr15R6SehZEz0lGJmNDRzzcqDX+squN85vJEVrrY1poxksCCJ
qN5PXLOujldQs5a+vpzf+SjU05BeAjajlelZ0QSpBkujQu2t8bV4mVS10AmY1pw1ihMxYsy1yvhK+6arbrML1
4saMAtatohx84rTQNjiGVg0+sOpM+2joBTOmjqQSN2NUtdMzy0grJxytjgbXp5jEgIgpTVHDWEuUGrmUSb
bovnqhL2ChdnW7yX9zlJmcrpvoGYmiJiUSi5Khm5ud5ZVlepxBsuabRKaq6BZWXF4aa6LNHkGjnk2eY3L6
RrUvnq9Ga9fMjo7RyEislq6a/vXK4M4iXGtG+SejqdCwM1ao+ZemuVZDcEbPIMuBlzadBpuL4BVtXSnGPQ
Fo5ooDS2NkFQspu1W10utJVegUuhXKxyp100csyMpAaFppdrEysovLKzKNZS2R1quNq565516YXLlw18J7
R87faxco6YHXxFqhsDu/himzQDnu7913KQGehOg52dFyp8y86SOGCuXIc9/xwyBIPMm6GS8m+IcQ88zTgk
werF6r9/ztAPBAvzXzFkqAigiWOvklmmpFN661aLyOsYni16NvtHMZcjyVl6RE6LbDQNXjf8AXWPW+FX
2Wl9Itc6nmr3af2AoPyIzSjsZrreiusorT0nNrledJfQrqA878UiOY4Vch9l6y/Mca+Qv0VplKFPP9Ms3ylrbpfA3nl
5/UuqC3khnVa+UWJRdea8XkeT+woHkBz4XxeYeWkbaajzt/vlKL3y5vXn3lwtWtxzry/0gsFCraq3iHO4J1l1K
iAGbSngUVcsoysgT0KZUUKRHLRz7c47co21cutDhPw9Ifmw4P5ZVf8lM3XN84JJqxHNloLdfSAgcaDRfIsa
111pyiIcA9FKWvD2Y1HjOecW8Mmj5XM0PT34FLW1lXd8ObX+c4R6W1u1yNdQ6DlVujCw0di9Ff3SBzO
QvUejjL1rK6YYoa3psqjJxrJrmaOAA0OdW/grf5Z6yx+muV2XZVzpq6XWspMMjQc6o2IlmpxKuPNUSo60a
QOUzAzy+Takf5ppF4yyf0Y9yaH4zjQzjXNo4tV+TnGg2q+oU16L0jshtDJV4XqFXdZvBJc1Xmiy+Loq+k/N5
wP38ETE4HXC7D1rtDS/n06f2/wC3EC0r+l36RhLsnUsb9JW8qGYyOThsu/NWsWq8xm4vNy6ShzU1P5Q9F
ZULVDPgM5ePE1qmsW5+YrxZn433ILwLjbyAZcUV1KzhGApK0zFy6TPg5CuZed6tNLymQ5ROvBlbzy8
W004WGk0qbzM6yy45zKZqed5+d/3vHXChWRVz1NCsss/LVZKiwLzCqRqryeHCCrfwJrQUHVFpnzM/4x
XlANeIOJlqOi5ubO8eyWKkurmrPyyl1cFKULmsuLpnmZVyaJtkjLqCHRm53IM6avXQf2K4bac7WpXSz+K
4XDaK8GO37l+GyBCNZ2JNEdMDr4mmuwO/+Hb97wLK2qmVeScSUK6synlr1GFQXjY0b/0aZmivnNbWa
siw4nMy5md2tZk7qnU1+bWa8iXbkrnXAOB/XOLZpfnHh8BSdOKjrKVMkTjZXK+OjwvRYyAUzFVq9RV
8rdTnlBElOIn4DrnemWrhlBRRojVy1ZmYNChbq7001iBAwIlzLnWehFQp2WUXy0li+et5Ca4OeTR6vDNFb
QR/gjGvIujkLcUiNBGqQzBwK19JVEACFZJol11vPPXOgj4rkzG1+TxK6pB+hqpSjRTKuXOteAFM9ZElOm
Tz5DdawJeYzBoahzvmc7G8oazZQgtNZjyJpWjd6x9/A87nQOReOhdDOKCcs0FgZdK4QEzACgZHlxtmc8lU
ShIBrwt7ZuTmrqWIZpkX5MU2kR1GpS4g1CtYpIcihdBu6iP26Gm6o6OekSWdW0a5NddPWGXFVlOejMP3
lFzngEFvPgDK87oojmtIyBTVpxh6gqlJ0sdL5xDlLQ5oCl86WmfAjkqG1iapVX5TPhMs0tAdDROTKPWc0zE
aHA/uRbWcrBtiijnlmZ5nQNbtYMPkMleR/aHjmDlcegoJVlMgNM9DPhd8IHdQS0TMebN1gC8sscQ0DoCVd
f2HnBaOKIeedFpzuoivqFstRSF0W+ZUvgWjOiuLPidNLbblohUoeqoWFVmRnzS0CqMtM/5oX1hVWFbRZt
295ag1BtBV10ZPEuaGMCW5tHJxA11j8BayTkDyGCs20QWkvJAvO7yvPWAkbqWEU1BkchrLSKmtBtaky
z8s4JGS0TnfM8oGAA62A5ZjovAu9TPVQkZiWGcuwzBaWkEu7pihtmWWbQtuboZcOUsSapdIp1ycuEKiBr
tcqOWgyLyiZkAbE1RNQ5Rp2kBPAM9IH9tCs8xy9Fn+Qtdu3W65uGvDiZ8MH+QAUnRPDSE0eBZSozXjR
oGXOtGKCcwJTJnmlQZ5OuRqc1665uucIS6JkcRSqzSapajPjA5QynVstUHLiOmWd5yzaS0BQprl8lDVzjIUA
F2BVNZ0mZWjldBCgNmrZr+g5Dw0I/QMNo5uOt9JaBczCcCtTPPtkwsQJoPMVptuisuEfpQo2JrbRiqISlAzS
uEO6wSgEXVOpP65EUCuUVTVheCtI+Y2bmFXDJXmLldXdRBlCjS2WyC6M7OjVZQPzngRB4N52aXx1l
SvDvY+9vszC6YHXxNNdgd/8PiYymU729uiVAjKZTKZeFOAYXLJZjZHPSU7FmzeNOwS4N5rAbfV8Qm
mURLvzZp22b2HOHgDsq7zKztfiJllCWBqVd6VnayiVGeUtEa1lRwF+eUSqpAA6g0vnx9aMiZYhLqOeBissi
4DgwIymGXifY+9vszC6YHXxNNcAwd38PjJXhGumFPDH+RKnkmpMjWUNYMSU8ZTKRnlNJWOcymU
y0mWGXCXKmU40SkunOXc10lOpLJUp4kvjKZlxg8ZTPKKNZYZOC8JxpjpcrOocoNymecygOsuBV8oJwi3
DHWJWAeNBErB7X3t9nhdMDr4mmuA0hO/+Hb1v/HFBYRHMZTPAOVstOBENboGQt2sQvKoY1TVJ1a
Mw5yqV5lFWwG1M1G44uQ65F5SpwXRSzOkOOtlNVnUo7pkpev/ABCZrqZs2fHhprNbjYOdDSr46ceedxzy
1aVdMPtCqhZlTvBXW8YOpbUgAPEd2BlodJyGZxOBKysGh568y4O+VKsgXl4Z6UVnTnbAAM5QLDTPjb
w0ql6IU4ONa1xrrWkLQNLzHg8lLjoNaiMlTRYeI6uWmZnlKklULNW5DiszEFuy8pzTcRl8aexyvrAMRrbMl
OOcSDUXTdQTQrRgGwhELI2I6grJaThlKUMyqS8zJTypt4S2DYlnQuq/iJ1lD82uco6Fwu4sjlbGuJZEBNlZW
XyWcDLREU4XNZM0i0ZcC+dj1i4tVN8QZPlmdauA5YyCsgFVWR3cjWBBFBFtc7nyejQzIVKMKGTI5DZ
T36QSdWpchZvTRpzThKigbBetfGcUtFOTPWa+WULAmSXWTnqrmacGUALgyFcennCBY5AWvn/HOu0d
ZEGTIeLofR/iPgtXQ5cw056OTkVcMOHIS6mlnTRyvlGyVRTqNcxFhVaEvVKGGlm9DWXrNdOGpZm1Xy
fMrjcHdFRVs6t0ItQVUo1Z8zKZyGvoHAnEvzTKtYIzUWEczRTnqXkkLIVWzUslnlVnDSV83VCs3NlzylKr
Smduq+tzJYERmVYz11ziC9lAmSrXPUM75r0gah2rLmXI1Qoy1qFb4akwebnV8DzalkUoFGlzdMmA3si2Xq
ctcqaHHzqFS2i2gZKia5uXMdOU4iIHycx1HRlYLvKaRbgXNIYLjDxJLgVPa+9vtyZo6YFmvxAQhpAznf8A
w7Z3Q/RudXD7QRWYp1cXo1gEoWxumNyJvP3us7VAlM838Lt/nGIfJ/nNF1yieaguecogQVbnQCzkZ5Fs5B
D0FvHll0/kN0a/j+y4iIOIz5Kl8/WMJpOihfdvM41wiB1oKqr1TpK5XRKDPjyWWy9fpBVi2zTeett09M4MWij
QQzrLIpKM6z4VFSdPa4cZYFPW6LsM82jKuFQSV8xShOFfjKLRcNvVGwsM74GnLM5axQhJorMGlmdF5
ZNZcSWLxHOwcANDlfHO8tCyrs0GVnAvHPllOE54UL811aULVOOujl/aSvysjlUPNT0s4wAnMaOLdHq1B
eOpLXBefo6S35dcaFEJwzQGfDOWUZFeXIRl+SV70R2hR1pLOfG+ORH/ABdpxPJQcFcs6i3DdsVfUddLvr
pMnR1vMC8uFtgq8A0jGgq/cingimaZ3KAkAoHCgoy1bt/L1icnlij9m8l/vKDGo4+WrT1s87i4M/m3Xka9IbG
wZeBdB66EdUa1Vb1Hl56QhQlXTqRU0ZXnRdEvCrccaNBo4s8uGetwCnUa6ZL9ZYQNTP8AycCQtJZmqg
0t5ul8C5lnKWhRpVipweZLUvlnXpzIss6M00p9ZZ2XDLIWhllpEdauL1MwJRQvXyUGedou+jnbUPG1lc9Ce
iw44hc1E4CzNzy5LWUQT55d5qXeen95yhfLDhlqr5aZV/cpfS3EamuZpSa5XkPQWIkgcejmDx0v1hxW3MT
4wVWcWBcCokzJW/JQzU7sGPtfe325HSOmB1mvw+uECENZ3/w7b3RSXWBdMiP2BnfpKO+UYCNxHerh
WuJ7f7CcOG6ojugCUTRq1FWAUprmvBectRXbBZLazW8jLtFqaFyHJHPjRnpnLWTXRqo5UvLjLAbmvM
OmRqLx4GkzR4BQARNNHlDh0wZVetpzhNg3mF89c+bjETszmUIq8LVXLIOFxbE5Ti8i8ohsmgKzAcHtCF
jkOFnFOct8zMy3PXOAsF4CFpvPOi886rQ11WJSCNVALS6o4Z5tXCcW2Dx5gXlWWrkvPIyQ0HuOh8nQd
YVSsuhargnKUGdA5F2iCXSl1A/sooZSoF8gcL5tPTjGGiFqErhoOWWlrCFTXkBs5LfrF3rOsr5ONd4dCFAH
XIHXlziC1byqx0463lqnTWBX2M0VV6Zi76WS66tIqIyzNzpjHUxmIyc6v4RpQWRMhdKF1YdtsqZVV1m5c
TR86lm1z8hXXQ8tX9lMdBS9ARLZXRx4ubG1N22tbE0Xl/ZotmtaBolhrppmnWcMogvNF0Vm3q7S5MMi1l
GhWmUbFNq0Kzebh0jUQmkrMql53WZeXOA9o2aKtOaRpQHJ1yZw8pnTpoAyF1d+hErR5JKsNAXkdXPh
UYm9pVWLVmdWNaWVwiZfY5UaOKlvpZlWVzOtloo6BHJGhpTgzSVVlL1FaQPJb6zT4HrIN86UXjcYkh
si48Lyaf2FjOADTTKgXIglgXYBLLdF7GaRqgnNBauQo9M6/sccimtVHWrvKrtA0cL5KVnOP4zKvUvhyju0
GTJmFcb88pahRKuogF8Cyi9CU6EDktq3mlLV56XxqENDbZM3hoohr55yuVnlFWZs83DlLXVwDi2tvleRpx
5U8lGWNaqqPPi8suspp+qAhUNuTK9M3+TOU4K8GgDhL3eukRNQ2za9r72+3JojpHBr8PqwEIazv/h8BGU
C+ORDOZ1lgHGAqGQiOuMIoQyWhLVtx3lR3FGxfHGsKNNqs7lccaJWdyp1hlph1wIEsKbB68ctYztor5usV
3iU5DYZ8R4xqrS1qs3OMCMNbiYCPKEqB0q3RromXrC+hRyZ2jlS8pxuASpRKIHZCmwcv7M/9LeBbm1O
aCBBz0Euarf9jpU6wzw0UYU3bKI54UXcqV4i1uA6hrsVAlG37X3t9ridMGvw+vYDWd/8PgJYpxhAOEsXH
VaE9DIS+Mzb/hMt5u/r/wAZ1wqGuyNI4pArFM8LjpDXBLwH/g3j+esTKPd88A3Xtfe32JidI+JprgIazv8A4dv
3tzf8vvMjObNNYRf1LgaGUJSjozZlqWHhHv4Blf8AiVsEgYJKlbipUr/xkuIx5uifcLL1NN49r72+1miOmB8T
SDLhrO/+HbObz3C1/ZUcXHzlzWhA8jOCzx4QbLYtZwKT1egwAVyipzv/ADwLKZXgOF7vK62ONQbzj4L
L/wAapTKZY887y36BnIB7Q57r2vvb7WOkdI6R1mvxEwGkNZ3/AMO37jcUQ6EJIWi2U+o5zIuhCKOaR3X
KAji+EqO/rOBqRzuAaIvCInDFIXynC5ZNO3Ff9f5FrlMp5TyhQWhMDo/ad5lFDWImuBnKcOrlM+UWtcL5
SpXGcLmUFFZ/e8BBnr5/XnB5/wDhheAMUDgRV6A/fcNB0SOOB7Qdz7X3t9rHSOkdPErXgIaQ1nf/AA7fu
Nu4avVgCeBGpwH7Jalas40RhjVixeczh/vhUvfjgLJ/f7xicMmv8hNIr9pHeaPGJWB83rzrlDEuYBr/AH7nFX4l
gOqmuOn3AX6j7RYd5/U9z5IN+2et/wCRdJRm85ZGvL9/2aviAstC0f06XAtGrQ/lwAWX2gNwsfj7jBa3OOX
7vFX1M/3nGVo1+ZmJNRIXfn/zSVtC/wDPuGM2ZNNlzXmv7pf8yj5ZD6uJ1Jbhlly+45vkfFomo0Ke8NUXQ
e7Hyf26/wBudIHx/wCCVgCtomdr7P8AkuzaGZ9RzQye3+TRe59r72+1miOmJr8OYQYGs/d0YvBgXlukt0g1
mt5ttxhjwEsi4wxazlNA+bNCBaGWeK/HohDwJbvl6eHreG6ylAvVljSkdvT5gf8Aao/4Bwr6lD5BUqEy/rzjNn
RuByLZfDLO+PSBZjVvuRk6inDlczI6vxOvx+SflZ6xwCmdeXr/AHrU/IPOJIZ/zTl8fcCicVDnnFm8H4MBzQ
OxlC4fPp0OUrQvN7h8RqUty0r1IoGTnn665Z5/fGMjydLzy5/EyUZNV1p0uCY5n+fUrMjVMFRFHW8/ggIF
KHr06cvKFNXr+4+f4MF14+qMmWaZe/8AYcm05exGratL6+003p9x9Qr9y0peR7QMtX4sN4OkGl0yRHOI5
QgOMSk0dIN7hdv3L9JbpLdJeXgvGH046R0j41Q1nf8Awy8Lly8NbzbaZn8lJTjEUGsIBoS95pS5NWCOZzlS
uhPMXvAyrxNEolETbS5VEvlA1yQFoPQilgcNCKBC9CN0lqtCLFVlP2PbSVKsgLAp6QqmiVRvznQ+hNFi
C1LR1Sy4X5Sti+dF5dYhSf4QlU3lw+oQrncqzN6++n8l8H0JS1NdCLmqiL3nevfWNiTXPOAcPoQSjcpSudW
f5XtEbBlgi/IhUlnSIWT/ACDgDUrbp7ZnaCZzrw5KJRKN85ZkpxJkwbmjDTi4Skydx7X3hcuXLw7OaI6R0j4
mkMDWd/8ADt+42iwCeWol2XNGRl/ZSQyITOFaecVNRnnzL0mV/Tx1SpUqVE8KkQaRE2HX9nBvTTfV
Dw9eC71I5k55k0j5wK2/a+47PGdiTRHSOkfE0hCGs7/4dv3G1YSyri5TpK+LnkRD1mDTR1ef7OGuU6Uzy1
DT/wAF0h0L84Cip5dYRCoDX1lTdK588+0aVqcM/uJQLDMp15awzKzGUy1z/MLmPCNzRL7zgvjL/lrFFBe
f30jB3J6fvSEWB5a9ONQURY/vHlEqhfQ/tPiVE83306Sq+oXzumPToV3IwWuX/Zao2uj+wIy2+mtQoH/GkQ
XeYOUp2KVz5Xwg9BPOXAkPP/O8AtZjKjS5VHFrV++npCBmy871tOEoA5cenWKhmTPPjKKPN/Hr+auS
ctOMRK7M/wCH7OA2qaRX1OH74iroP8JaDIUJomoP3pDMvwFSoeFUBBQ0OcYj+JSazEj7be197fYkvA6R
18Ra4QwNYfX+Hb9xs3UqOKEtORB8mXrxcp1ZmUdDzlq264KWR4Cw/wDCdJntlecZF1Zdt12P5HfcFGmu
nkzPM1NWD0/ggiOuY94mnySoYeufux2v13Do5tO7DY4d7gg3ROjh7fMTMQNa5dNeUtrVWeuX9sI65KFaZ
9f7Eg6Mv19o1eCvtX8/2adIP7nFIya9okPzOcCRl/X8YU3Wn00hf4HtM/54TtyGCzVZcFx/fukGGr/yD0PmILu
n+wMLcrvvwlmRkrhw8nj5R0GpXHXRiEWdp6/X7SdIAhpPMW/JvX9zg8coV63DnbwWOrynKE1rp/f2U5b2
pUPEJOfGTC80JljU9uUA5m17X3t9rBGPiVrwGBrF6/w7fuNmlOBOyEXK2Zm6syDw1ikeMu4XBb6E6zZfj
7lnOXnUU0YOTNC/SLZjOCcioEWms1Aj1UqRpz94GUpeTPnErYz5ynKA8I3hyCorzLVhjqiqhjMzl0IpmkeR
GVPCq/sKGgTI5Jlckry0lLpkwQUZpUR4sCKqDbCZ2TPnK5r/ANlEazimxbDV5IIogKGSzJBUscufBiupMsK/
7Arc1KZTKfGCPOIbC1I3YnCBzXE5Mzk0dr2vvaudrHTxZDOCGBrB6/w7fuNh0lQesUo4ayjhm8oqttZRUc
D6gPGLRcEWZA0IeOWXyZz30Yu1Krjfse8LbnCVBZcG3KW8pct5RS6ZkdcoMz5S884MHOpcVOEeWFu
ODHIViMrOoZZynCXFa5QyiDKLylJrM4tucSBc6TIRcTmgPrLLNVSq1lSuPCVg5azriQkCvHjYOEGulA3N
QcnWG60YFK4bPtfcdniTtyJwicI6eJWqEMDWd/8ADt+82HOEXARKuIwwVMkP7Kc4cZkBpo+cK7nmSzh
FJXHxy1AXMtT8QYiqZZdZfjddC+PnGiwZ6IZZC/uWn3zjRanA4V+0lxjyEqjOgeHWMuZV3KJy8Mj/ALBs
5rT6v1GLtNWMB0Z6dc5xEJcQTmFvL5gqg0OnsTSCHKUpgcsjr0h6r5D6le41EuBpBJtmfrLfMlwrlBnBC6E0
MN8D/IHFNaK/z97Mp/M4BcFeBx/kOUlZ5fv2kSldcdI/V3y8v1R1rbrkZdvf1hWsdMuUZuQKHrEbrq/prBL26
UfUeakHXWpe6LcA4XBFaQtoHTq5/wCf5BEq9CJacg4dPONAzzSXyHpR9fmWF0z184hfIz9PjvM1t56dcoV
THnUXSissutQLQWnX9+4y26JqQP8AwycXNP3aEo4yzTM08v8AIOR/uz7X3HZ4k7cwOsGUfEWuEMDW
d38O37jY11/IZzXODASqGgQ3XH2iPxP3zAjEXywUOLlDxwJTK6OWo+f+yoM9Zzuz9z/komKdIFGcjTnf1
GNZc7/dD2jrriOXQjmC6v4mZBZ6D7zKN86qWCnWkP7CsGxHS+bFtivXjx+oxF8GnVmaRoHlcye1U5XxW
EFTmlZ1+45cZmTZ5XZz6xR1ReUak1fKOxgvVFXEFyNeJMvwlvnb8VpXXKWxy0Pb978HyFX3FmItRxfT
8TMueZad9OGrxOkLpo9hM40DKrqjhH9JXQfTX/YpHM0e3782joalcf1fsoLoGfCuD25RTsPMcYEVHDyjFs
c1fOvpEnNM3D++kvdc/aUByjkuvPy141+zmeSmnOpns4HtBgDjl5dI8yHNXHz19olczHZ9RzNSvn++5oCtT9
+/suRo0z1vl5ZTWoVyrjHVG06fPL9qZXOtV/8AErb45S74PvBB4UrbRjucOGx7X3HZeE7cwOs0+JWuEMD
WL1/h2/fYvKEKOZdSNQNq1qSvcx1I2aT1Jx73JZZgMi5xlAWkNqQbGZpDx6XKJ04BwlQJsJTLLSLaksMi
AY2l+8AUxCVUpd8YhyYlgGwlOUoza1lOUUbSZVVKJppNRjAA0ItqSt3EOsDQuANCBCghyIBoQBwlOU
6MCZ1KXdSpUpxgSnKImkdE6jKGBMglaqdCBaGFcP8AxCJpigplCljLDWBOZH9yhEtoiNi9r7jtduYHXG1
+IqGBrD6/w7fuMUHWU5QEpKcpSANMPKW88A/8et/Xhqh/5NcZnzlukqW88LeOPtfcdrtzA6+MqMDWd/8
ADt6vm/8Ag32vvb7cwOuNr8PrhDAnd/Dt63m//Buj5HztM7cwOvi6jDAh9f4dtAvNly5cuCMymUywUly5cuU
ly5cpguXLlykuXLly5cpKS5SXLly5cuXLlyyXLly5cuXKSkpKSkpKSkpKSkpKSkpKSkslkslJSUlJSUlJSUlJS
UlJSUlJSUlJSUlJSUlkpKSkpKSkpKSkpKSkpKSkpKS5cuXLly5ZKS5cuXLlykuXLmUylkslJcpM5Oh7sNlnb
mB1jpg1+JjA1nf/AA7TyRDm+p5n1Z5n1Z5n1Ydb6sQ6+rPJ3Z5O7PJ3YLz9WeZ9WeZ9WeZ9WeZ9WU5vq
zzPqynX1Z5n1Z5n1YkNX1YF5+rKc31Z5n1Z5n1ZTm+rPM+rKdfVlOb6s8z6s8z6s8z6s8z6sSF2+rC5dvqynN
9WeZ9WU5vqynN9WdR9WdR9WdR9WU5vqynN9WdR9WU5vqwD/rAdfVnUfVlOb6spzfVnUfVnUfVnUf
VnUfVnmerOo+rOo+rKc31Yg5+rPM9WeZ6s6j6s6j6s6j6s8z1Z5nqzqPqzqPqzqPqwBrX+sy5d2Zcu7MuXdgF/
1nmerOo+rPM9WeZ6s8z1Z5nqzzPVnUfVnUfVlOC+rALWfqzqPqzzPVnUfVnUfVnmerPM9WeZ6s8z1Z5nq
zzPVnmerGrj6sBf9Z1H1Z1H1Z1H1Z5nqzzPVnmerPM9WdR9WdR9WdR9WdR9WIM7fVgJefqzzPVnUfVn
merKc31ZTm+rKc31ZTm+rKc31Z5n1Z1H1Z1H1YDn6sAl2+rOo+rKc31ZTm+rKc31Z1H1ZTm+rOo+rKc31
ZTm+rEh/rM2dd2Vyd2eTuwBaPdnmfVnmfVlOb6sqlyza7cwOsGDX4dwIYGs7v4dltpBxdk1jvuiafFQN5r3ev
Emvdm8Ok17zRNG80bs0wKx17KOaK9hnbmI+JWuEMDWd/8ADsPJOI7RrHfdE0+KgbzXu9eJNe7N4dJr3
miaN5o3Zp2Ne0o0gONTtyOuBjxmvw+qKGBrO/8AhxeWcR2zWO+6Jp8VA3mvd68Sa92bw6TXvNE0bzRuz
Tsa9tHRLMDWdmR1jrGcXiLVgMDWd38MJwSU67g1jvuiafFQN5r3evEmvdm8Ok17zRNG80bs07GvbS8m
Ja5ZCdnHWOsY8Zr8RMRO9+GKQJuSJnKZTEZp3WiafExphuyOs4bo5ymUwN7nd6GHemneaYaboZQGpT
KYG9x5wU3AZ2cY64mvw+uGmA0wGllPwwCo5186udf+/s6/9/Z186+df2+51/b7nX9vudfOfsGVAeOdf2+51
/b7nX9vudf2+51/b7nX/v7OvnXzq4uVeDUOdf2+51c6+df2+51/7+zq51/b7nX9vudf2+51c6+K8cA451c6/t9zr5
186udfOrnVzr+33Ov7fc6/t9x2v6/sAyHOv/f2dfOvnXzq4czEuOdZOt7fc6jtOsinFDmJ1vadbOtnWzrZ1s62dbBe
OLbfx/dgAAWn4/s62dbOtnWzrZ1k63t9zrZ1ku451Eo4p1k63t9zrZ1E62dbOt7fc6ydbOoi2V4aL8f2dbOtnWw4
LnWzr51862dbOpnWzmMAKvOvnVzq5186udfOvnX9vudfOrnXxJm4Dx/v7OrnXzr+33OvnVzq51c6+df2+4v
X9f2foPufoMABzJdXOvnX9vudfOvnWzr+33OrnUTq5lANR0xOniLVFDWDBivOX0lnKZcsMuUy5TLlMu
Uy5TLlMuUy5TLlLOUy5SzlMuUy5TLlEIVymXKV0n8mXKZcplymXKZcpfSWcplymXKZcplymXKZcplyl
nKZcplymXKZcplymXKUTLlMuU/k/k/ky5TLlMuUs5TLlMuUy5RDlKOUy5TLlMuUy5SjlMuUy5TLlMuUy
5SjlMuUo5SjlKSg4TLlKOUy5SjlMuUo5TLlKOUo5SjlKOUy5TLlMuUy5TLlMuUy5SjlMuUo5SjlKOUo5TL
lMuUy5SjlMuU00ixRlckpKTLlKOUo5Qy0izLlP5MuUy5TLlMuUy5TLlMuUy5TLlMuUy5TLlP5LOUvphZyl
nKZcplymXKWcplymXKZcplymXKZcplyldMa6Suks5RekWLiXhNfh3FBg4Dwg4BlkuWSyXLJZLJZLJZgsl
y5ZLJcuWSyXLly5cuXLly5cuXLlyyXLly5cuXLlyyWS5cuWSyXLlksly4svAsuDgvAsybEvBcWXLly9kFlwd
gXguMJeC5cslksly5cuWS5ZLlksly5ZLJcuWS5cuXLlyyXFly5cuXLiwcFyyXLlkuWSyXLlkWXFhFFjLPDjx
wXgIG8B/8AfAAAAAAAAAALly8Ll4XsXhcuXgNRbxuXLg4iw2AH/wBgAAAAAAAAAuKxbi1FovxAqh
AwYMBhvnLly5cuXLly5cuXLly5cuXLly5cuXLly5cuXLJcuXLly5cuXLly5cuXLly5cWXLly5cuXLJcslyyXyl
85ZGXuKwWy5d6zylprLZbLlwZcXlLly5cuXLly5cuXLly5ZLly5cuXLly5ctlxYMuXLly5cuXLlyyXLly5cuW
S5cuXLly5cuXLly4vPAxYsUWjw/DgMGWS8Blt6ABbL2gWy3EtLZaWy3YVuwXiW4HAtxbS3BbhbLcLY
wbQNpcuWy9iyXgsslmLgXcvG5bHAIuXLcFstlstlsFstlsuOwFuBYRwSGLwuXLluAi3BbLZbLZbshewLS3B
bLbgAuC4FwGPw4dWJV57hRbZBg8MAAANeGDqlMFsDiKbApgpOjbApKbIU2wLYK4lZWVxKSsIpKbA
pGDEW2BTcAGCKbQOqUnRiU2BSUlPGAAAACm2ACrP8A8Oef/wBeF/8A14//xAAsEQACAQIDCAMB
AQEBAQEAAAAAAREQMSAhYTBBUXGRobHwgcHRQPHhUGBw/9oACAECAQE/EGyBDxQIkeGMCe
Q70dEOsUbIwxiQ70jYq47YCNimIkYhipI8SsOkUVCGKiGLCbIEOkVWIkkZGAQyNsh3IIFcdDIrAr0eBOk
YRDwnigQyKIbIwCG5IZBBDqqPMjChvKkPDJGGUMQ3IsrjYmNTRp4IwJkOiG6RSGK47VNCyGQ6RSB
ZXGpIdIYhuiSUMh0SoTGKwxDYhuqdIcjEoHmQRVUiiZKHRUbyomMikodsBAnBKIdUxukUh4ExkMkeB
NHekiQxZXHnbAh2ESNUTQ8EVh0hiJQ8xZXJQ70Q3RZXHSIJqSOiHYQ3hjAaGqodsMUgQ2JSNCdJwCU
DQ1VtUaqrDvRDYicCUImRoTGJko3jaqnBekEivRuqY6owomjFkPMsROdSUEyNCU4EDolNDQmQRRMb
misO5BNTUCVExlRtYprAkLIuWHQqShsTG6obqbHVFU4GyKbyaJCyHggQkNTVM5ERmNyJwNzgbEpGo
wzROhPCNiUjUVmkjVE4G6KxvGxCc1uwEXGoorDvUqLUN4BXGpGo2JMZNENiUjUCUjqmO1EpGoosA
3InA2Kw6HYTguWodTYlJaiJHUQ1Wwd6lQ3InR3wJSNRiDYmXLDeBvYNUTgvQ6mqJSNQJ4CIgbnEiM6
E5qrjtVKcBoTG5qliTgbwGqGpoarA3gSJjAnFRuqKJwNzRWqQkNwNzRKqSIzobnElUawjQnA3InBE51FcY
1GyCRMZUgbEhKBqRqsYSwd6xGY3VOB4EhqKJkTnUixehrGGpGsJKRqMUzlQ1AnFDqbEpEoGpGsBDc
4UUOwkJRVXoSkagToghDtRIaEiYxpEIdJkeVS47kIkRCGqKw70Q1RIaEh0nCnRBFDdZwSIhEIdExpUN0X
odRuiQxWJwDYnA3hQ1VGAmJjcDdEkSIsNiUliJzoh2qlI0JIZCGhMWY1SaSK9CcCY0PCnAmNDIIEPIbqk
qowEhkLAbihukkIay2CaG4E6K47Ek1ljExkizvSBjSwqw3ngkSIQ3SXWWLO40KxBvIE5IQ8hZ3G4IGIhDok
OsuixIVTYh3rLos7jVDZBvGqyLOjEQqpD2BJLxTVVkQ8rCzo6TWaKwxNjtSScKvVIh3pCIQ1gO5LJdFnca
Ehkkukslkio7i2BAyREIdEkbxoQ8rCzuPKivSKEQQSK+BJNJwIdIENZCGKpLFJNJFceCRUdtmCIHScKHsJ
GSK46qwyCaHUSyHsBKiuOiHSRDWCSaq41lgmio1lhSEMQlJrInnR0ViBjWEO9WsBisO5IhrLEhMaywHck
gTzGLAjAdII2KuOonkO9G6LESG8sArEjolngJ5Em8bwkEVV8BDJEN5VMVh3ohvLAazpBGNIkkdU8h4Fg
QRhOiorjeVRUkQyCBDI2MDZGAirZGxEOsE0V8CNgrDExDsLCikCoQh2wJjENoQ87EMh1hkOsEOkEOi
GyMEMeFMaoiUShvFAh52onR1WVxuhqrapFUx1hkECyuSiCUSRVMZDHWMMOiGyKpokSG6Q6qsEEU
TIIYr0lDdEyKwxZXHnaqaEMSo2J5DIYkx2EN4IdFcYsrjIJHRKBukCHch4DQsrkodEiaSNYEN4IG8SogTol
DZBI2qpwJjQiSKJFhsSpAkjCnVAkNRibwk1K9SdDqhvEr4hJArjsJSNRWakN1ikkYDWAmiZKGpomiuOw
mNzVUiMxuqVJoSpcWQ3iLjVIJobwJUTSIzE6kx1bEqEhsZAiiJQ3VDEXLUN1jAkSIawqhvCrDqlI1AnAmT
RsREF6JgdZnIajBFRsTgbmiQ8A1AnA3IkNVIbEpGowkhqKpVKi5YbEqlcYlFCUj2CdZnKpaqcScYBXHaiU
jUCRNHYSmhqBMdJo2JwXGowIagTgbkSkmMsZPAmchKNgE6jdXgSkajCJjc4U4E6RGZMjQkNCWwTIq
nA3NUVImRKBuBurQrjVDQkTFEYUx0IY3RImMiJqNYBKpIrjQ1FFYbIoiw3IkTGVVQnQmMiiGhLEIjOo
3NE6msKVRDdE4G5FYdJnISG4G5olRDGsYhuapjq1hijQrjY3OFNEsAYqNCQ1AnA3IiMCU0PAawKjyG6
k0IawJDoQ0JEIaE8JOhsSHSRXGxOSKO9J2M0SG4GIkmjQnAs6SSQKhuRKkImrYlR3EkQhDQmNyJDJrM
5FsAik4UqkyNVSq0qIgaik0mpZjUUmkIY3RMbEkPZO2BJQN0kV8JKiGhOhMbwJExuRIaJqRAeVDdEyEO
whqiGTQ8sKcjSIExMieBNWEzOn4Ra7oJhIzMzITMzMzPAOlNGaM0ZoTQkO6aU0pozRmnNGaM0ZozRm
jNGaM05ozSmhNGaQ0ZozSGlNGaU0pozRmkNGaM0ZpTSmlNGaM0ZxDIzLfZTSmkNGaU0ZxjwzPeOCp
ozRmhNCaM4x4K0OjJ7jozjHhHRkB0pozQmlNGaM0ppaHSk9xW9PCOhNGT3nRmjOKpLcdCaE0ZPeZnSn
HU4R0ZxjM8NTRkzozRmjNGaM0ZozSmlNGaM0ZpTRmjNGaM05ozRmnNKaM0Y+HNGaM4KmjNGaM0
ZxVJlOU5nXSZ5C3yWLO46JUliY8iRIaJwIHek0VyxBMMeYlTIdCZMmTJkyZOtKJRKJRKJRKJRKJRKqS
iVRNEolECUShskhUmhsTolEolEkkkkokklEkkuJzDEkkkkiZNEkkkkomiTmJJZJOpMknMSSSSSSSScxJzE6n
MSScxJJNEkknMcxJNEigcxJJzEkCVRKJVEolVJJolEolEolEolECUSiUSiUSiUSiUSqshMJyWKhcwCtSKoijd
IohkEDdFcfIZw2OhOEJZLJdE/+MAAAAAAlVJRKJRKqSiVRKwhKJRAlUSiUSqJWIEKkCFEolYBKJRKJ
RKJVEolEolUSqkqiBCpKwCUSiUSiUSqkon+4AAAAEBOhqEl6kUVhqsCJGQxKjZFEyVVXLXMfPIYbokl
4JJJomSJEsklkskSJEsbwiSSSaJ2qbJEsQJEsQJEiVEiVRMkkkkkSSSTRLJJJZJJJJJJLJJJJJJJoknZgBIlUl0SJEs
lUlRIlUkTSSaTVNJJJZLJEiRIkSJEiRIkSyWJsTYmJjCZc93CJQxMlDEN1iiR2onA3ggVzuB82NjDbJY3wEsl
ksl8CWSzPgyWS+BLJcBt8CXwJZmZkslkslkvgS+BL4EvgSyXwMyXwJfAl8CWSyWSyWS+BLJZLgS4EuB
LgaBoHJRLgaBLgS4EuBPgT4EuBoEuAm3uongJ4DQM+BOhL4EvgS4EvgS+BL4EuBL4EvgS4EvgS+BL4E
vgZ8CXwE3wM+BnwM+BL4GfAz4EvgS+BL4GfAz4GfAz4E6Ml8CXwJcCXwM+BnwJ4CXwJ4CW3HIcg2
1uE+A5CXAlwJcCXAlwJcCXAlwJcCXAlwE29w21uJcCXAlwJcCXAl8CXwJZL4GfAlkvgSyWJslkslkuBL
MxSS1uJbJZLJZmZkvgS3oTJGExPIfP7uqkOsUaonRDciUjUYEOwrlrmPmxsboy4IUiF+1j3faz3p/p7Uz2pnvT
/AE96f6etM96f6e9P9PcmelM9aZ60z1pnG7GetM9aZ60z2pntTPen+ntTPen+nvTPemP/ACs9qZ70/wBPemetM
9iZ60z2pntTPen+j/ws9qYmf8s9qZ7Ez3pnvT/T2pnrTPWmetM96Z60z2pntTFNHiz1JntTPame1M96f6L/ACs4
3a/0gt2s96Z60z1p/p60xPt2s9af6e9M96Z70z3pnvTPWmRf8s96Z70xf42aPozQ9GetMab9rPemetP9Pen+npTPS
me9M96f6e9P9PWmP/Kzf+LF/nf6Nv8Ayz1pnrTH/nZ60z1pi/zs96Z60z3pnrTOP2s9aZ60/wBPWn+j/wArPW
metP8AT2pntTPan+ntTPamL/Ix/wCVnvTPWmetM96Yv8bH/jZ60z2pnvT/AE9qZ7Uz2pnuTPame9M9qZ7Uz
2pntTPame1M9KZwuxnrTPWmelM4naz3pnrTPen+nvT/AE9qZ70/096f6e5MSL9r/RZXHo/0nF3NoTkQnuEX
eX1VMeArjUjUYDQnBeh1mciC1zGzY1XsepQylZMkQ7khsSJEqEqEt5Fh1kdpsyRLJZLABIkMfMHayEqEsl
kidCRIkSybix2gliboSJZKhKg2JZJzIzboSJVCVCRKpM0CbSQ2JZKhIlkhsSx8/OmZmPlZKhIbZLoSJEhN2Jh
KxLJdQlkiRLoSHbVqhjcKEiVCRIlQkSE2M4qRkyVBNjYkSJdCVCRNw0GSzJEskSJEiVCWMT8sDOY2E1
CdCRIljM6xb442bq/IwmMJwh5fkJDUCQ1gQNwXohUdqJ0RI6K9Hy8xqGxs9jVCbnJihHk0MzL7BOHh1zZ
dwN4YZxtJd5hnBNbn8fY7vZt5GRw+Gy89UPl57LeeGJznhnF3CLtq1zZTTwl7nsruC77v2HAiQgXzO5fnAF
Y8YmNyJjZCN9E6jZLE8KXSENQJ5lvnUYz0NVRMmkJhbxpjN+DMvfGy7g+jDC2G76kVjBFIEz+H2O757
Ow8kd9le51Rb57Lf1o1hhYu4Xk3Pd+11/ZQqeEvc9ld5Drd934357fIina5nevyIVCsXeWGWQMV6JFnes1Vh3
JJE86d8XsuGM97VVaUCeIDyMTfgTPr2XcH0bXd1tLvh9ju+ezsPNHfZXOdUW+ey30a2fcLz/VbeEv89l4R3
rfx0Rqvejv35FcV6FYv8sCWQ6TRYCuOiHRMQ7Cud8Xuhjudr9rBmBMB3Q93mHfgTPr2XcH0bWd1tLvh9j
u9nYeaO+yuc6ot89lvPFFbZ9wvO2tc2vf2V3kO9b+G92IcDejv35FcV6FYv8hEjIpIkN5UjBFYIZDIGxXO+Ln
Q6O1+1hc0ondjQ4W8lEriSuImpF0TaNB1NB1HwHUU5p8KyuJK4kolcSVxJRKHSVt7y0NEriSiVxJRKJRK
4kriSuJK4koWweSFN2mSiVxJRK4kolcSUZEolEodOS3DiXmSiUSiUSiUSiUSiUQgSU3cbUkriSuJK4kolEol
cSVxJXEYU3vNAaQ0AqpNXJRKJRKJXElEriSiVxJQ4lOwmiVxJXElEolcSVxJXElcSUSh0nN70PNQ0SuJK
JRKJRKJRKJRKJQhI2xDZpkolEolEolEolEolEriJSbHUsyVxJXElcSVxJXElEriSuJK4iU21Yc1nU0HU0HUfd
JolCadEKTf9IcJYO/fkVxXoVi/SKJjESQImpEDdU6k0SO6LnQ6Ox+1iWVhDVCE80fE0egf5g/zBp9A0Ogep
DQ6B6ENDoRodA4vQCbu6Bp9AXB6EaPQNPoGj0Gj0Ibd3QOOugLg9CNPoNHoGj0DT6EPg9CNPoC4PQ
h8HoRp9A0ehEFl0IluuhGj0I0OhGj0H+AjR6EaHQNHoRo9CNHoRo9CNHoQ9wugaPQNHoGj0I0ehGj0I0eh
Gj0I0ehGj0I0ehGj0I0+gS7uhGj0DQ6BpdA0OgaHQP8AAH+ANLoGl0DQ6BwV0D2IehTS6BvWugaXQP8A
AH+AP8AaHQP8AaHQP8Af4A0OgR7ugcZdA0OgaHQP8Af4A0OgaHQNHoGh0DR6Ef4A0ugafQNDoGj0I
0ehGj0I0ehGj0DR6EaPQjR6EaPQjR6EaPQjR6EaPQjR6EaPQjR6EafQafQafQaPQjR6EaPQjT6Bp9A0+gLg9
CHwehGn0DT6Bp9A0ehC4PQh8HoRp9A0+gehD1IehDQ6B/iDg9AaHQMnyabtluQsN6ep3b8iqKxfEhKMJX
HbCN0SkajCSp3Rc8A7X7WO1ybNKRKP/vIQ1gv834QsO7zO/fkVDCsX+QnQ3OBEzkNQJwN1JFhuRIeAT
O6LngHa/axt8ybMl/8Afut3m/CFhvS1O7fkVxXEFYv8tgQ3OGRZ3GiaJKqud8XPAO1+1/Akf/gTQ0Xeb8IW
Fch3b8iuK9CsX6pEIdGkIhDVENUkbEO4hDQrnfFzwDsftbJJQ+Zwk+ok7TPmI4LU+GJjVtCWUeRb+epM/
wDrEI6M+YmWT6m8CKi0yJaZubZfQn2NjRk5RlDGbRpMTNf/ALaNs4oejFvZz1OH+q/zfhCw2uZ378iuK4
wrF/lgN0lksVxizHScE0mkiud8XPAO1+1j7JhW/eq8DWZH65EoEZwDpL4kxw/+xB5oJJ1qLeZJDuZk54r7Pu
+juCExyGbv/wC25uEKUxarEKvmfhDvhvR3L80VxCsX6yId8CqdETUnkSQKneG9UZ2f2sfaMD3eKjRvAsg
E3MXUxuMzIL4Nxk5f0seodGT+lXPghA7IFLeZM3UtfNfZ9v0dwjf0H/7cXRaEQm8bbc4PM/CHfDa5ndvzg
Kxf5YIrI8CSGQQQ8EobFct8zewDtftbNIGy7ndCtJ5yeNnEuJQxCGS9UPaJ/naBsxohkOnE/oRqBEsMTq3uG
+yxDLeZfZ9/0I/kRvXwP/2moVCu8khzMPzvwh4bXM7t+RWFQrF/AmOqGxMYqXEoG4G6xRXLfMe/AO1
+1j7JVISgakzi3VYZiSnA4GPa4FiSO6Jyh/zNktsbwzI/84meZnRIVSTxuc6Jl8Psu+R3SFdfAmEI/wDVzpdkCh
vzeLzPwh3w3rmdy/IrVKxd5YIxGorMkQJzUlgK5Z5m8sA7X7WPslEpEoqnDkytfePy0pzJ3WBjkoJp0aHvTF/
JJwCVCeAkSTlt0qEsUUOJIIaWLuTLdS3mXhl3yO6Rd0HjipBBH/msytwnhvvGI8z8Id8N65ncvyIV6FYviUj
UCUkxkOpUNyJTSIzGxOC40Kw6Igt8x73Qx3G6f2tiiWF8m5iiN2aJVXc6Ni4kx7XCFG7+XMobosQ9nFEb
GMYvsZIRUs5l9l3yO6Rd0HtxiH/5GZzARAssfmfhDvhXNPUWea/NFehWL9ROBvAQ1gJyNUTGycCZZ5m
9Q6Pe1WPsBCxITL+D8HOX45jE4eQ0QiCaG1ZoYE/5b6JELEh4EUNCRCIW1ThrgJEmPl5Vt5l9l3yO+QvJ
D/ighUR/4TtI5T2QlnF2N48fmfhDvhbNcxOq/IhXoVi/ypIkQiEQhpUWdxqpXoxIdElRXpb5jodh3PQ1WNOg2
CcW3C4Mj9zNRbxOc6LMq0XFb+NCZkLYbxK3RH8j4MnTM1AqWcy+y75HfI3+6jv/ADQQNR/e10imTgp
xOTK2w8z8IeGxzR3j8ivQgrF33dWSWSxNjwoHYkQxWHcmivS1zqMZ6Wqx9g2POBCeTLfbdRql3CaZFmi
Y4P5EgkWF2JJLv5kQtFmlvMvs+w75C8h/1R/a3sR77j8CSSy2HmfgO+G5czvH5FeorF/3cKo71nAdEN5YCK
JDeQrlrnWY7npaoZSY1RrjXGuF2abOwbGeA7jfl77wFT941jXQ81BGm7E0F1kL+ORDpJOEkX/zROR8Bw
YWfD7LvkdwheSH/a0R/Q5ak8n4Gt2NNF8Qa5rjXGuNcRDT3l/q/Ir1EeOpisNZ0jCIbomN0VhjorlvnWY7nsa
oysj4I0I0I0NGdg2MTkPIt6ZIq5eDicsxWTHoa3jUHcyZ/j5byE5YZRFV/wDNzUL/AOCBYZUt5l9l3yO+QvJ
D/vaI/l5CktvHN2DTY3eb8BojQjQjQhcBMzv35FepuPH9UiiZKN5JAhsjClNExlSaJFrnWY7ntarHY5NijMvv8
icJdMQouDj7DzyM07hL0r8v42hMxLAQO1V/8yG/APfPHg4iNkqLl8Ps+w7pH2X/AITX8i9WQgDGlv2XmeI
vQ3VfkV6m48YmXGqRRDYkNQJ4U4odSvS3zrMdz2NVj7Bs2Gcwg3u8jgyuOCencJKN497bv45xLYX/AM
qE4sywkUzaG/8AB9h3CE/Af/ikbdI3qI1b94x6vIabK9zfhivXM71+RXqbi/ywCWA0JwXqVDWCSKJlvnWY7
nsarH2DZNwZPFcht3mieVmi5IPcmj+EhiQwmwu/lQ+oDZK5uJZcKWcy+z7DuEK/yh/+UD2SWyMkWi7Hn
ns/M8RcuYvVfkVTcX+QkWL0bogmicCdZZNEh0dFcTLzRZQx3Pc1WO1ybNU++Bppw92Q9SbhYXChjFq
NaFjnNtYohYElDUY04/lhRLBZCIn4iAERkWPmvsTzF6yLug0QyH/5EELYNjCVNlcY1t7TzPEXLmd6/Ir1N
xf5CY3JOAnI1hIayohuKQiWK9O6Q7UOj1tVj7BspgaA7Mcgk3rSEqz0HBnkyMPA95yeRIg/6NRlskiFsFRO
wyIZM/xIyLLI4WSPKwxL+Dh5KzGsnwK0oOAxk1FbWOPAX2NWbGyXSSSScUf3tLElOSTIJv7iMN9/352
vneIuXM71+RVNxf5YUiCB2rI6ThkdFctc6LhjOx+1j7BtJkrjMYQTJYcz35G3j78iVx9+Tiz78mZz/jNTkTNgn
qZbgnHDIGowtDkSEk5G1KTOMzN5fcc4cUKfWiG0m+zJZSzcnPFxG57ScEf2QNYGJSOf787ahe5vwxXLm
d6/IhWo3HjwKw3mJjFhSPEOiuWeaLKHR2P2v/BCNsWzRLOAIJHF28EEEEEEEEEEEbaER/UyP4b3N+G
K5czv35oVqEeP6EOieQ1nhijaxRR0Vy3zosoZ2v2v/ABJ7Zs8turUgSIikEMhkMh0jCmiUSiaTglVZGKNgjL+
pr+DzPwsVy5nevzgCL9FlcdE1SGQIlDztgGopBMZEE0Vy3zosHahej9r+8I2zQO9EbVWJIHaFmqEorNCG9g
i4kN4w3hQ2JDQl/4LW/b+Z+GK5czvX5wBF8TG5EsI3RKRIQ6G5orDvgFcs8xlg7UP0ftf2AlP8CDIbPbiQh1
NwT/AAASijUiwhqBKRqMSY3InA/8AwB7de5vDC3BcuZ3r84AhM3IaipsdTQlJahDtVKS1WIgt88Idj9r+oE
qEttI+21axIqssxPISkipH8bQlA1UjHJNDX90bW7zfjCaLlzO9fkWAXeQ2JSJDuQKjthJqmN1mieZb51HQkrX
D7QmKTXXf8Ndd/wANdd/w113/AAWfyARt2qGvawqNYkMaE5H3C/thEIhEIawSyRIhEIf9bW0yhxeEJ6m
V78Guu/4a67/hrrv+Guu/4PVPEfqvzhC/yEPITHcmqaLO5CENZCIqVh0V6WeY6HYY/R+0ahrPqaz6mo+pqP
qax2D/AMFHkPO+GNjJLJojOJzhX93jGpqCanPn3GzNxz3ONyHcbdWOI3nN29BsyJ02pvxsP4YyxCyGMO
VdjxWYiIccRRXCjfzdG4UjVx/pGm+4yIcyt5aKb3C4T7jgyT7ltRNrP9GUm055jahmtfdw+m7M0RvepvIfcdK
rUzdyPyzwt3MhtuWU8xxJwIXRkvsje5l/RbiTXdIVTM29YE7rN+cMEEIgarLJEQv63s3jLxeBqGo+pqPqaj6m
o+pKUved6/NCFR46STRI3jVEMQxPMdiaJVQ7CuWeY70Owzsftf8ArgRVDyIlxU9czP8Ai+19mR3n0h9puJ
3tGcf1kK0XWbglR0I34Sf19UvmRn+D7Fycnl0Vy/6shRsVvCE0M2d2OkbgarqJnJsidvhfQ/Jn/wAzELfbDE5v
h0/0zUy/4J3Dt/tE4RwX2LTv3fP/AAtcl9lzm/CIJ3tLsiWq9ve43Ll7J4ZENZf+I8r8Yly5nevzQqFY8eA7k0mio5
GK43lgjArlnmb1DtQnq4r+YI/ooEO2CCCKO1YDiIRrJKFPRCGJbN78DTsMRK5v6+jufBie3I6ndBDM5drLl
+5i2hqqWXlExrYYrVg3RxLXJ5dEsxJdavwhve03wFk8h+uOfKJFps2NP+jLL5YzJlwvriS4j5X0TL5Tz/SJStV
0UHkEczgvKHr3ET7saS1yYmTki7zfhDS2dOG64pD3bnoRWKzjZBBBAh7BD/hazIIxeZ+FiuXM71+RUQK
x46xWBiuOrapDIYsrjEOkMSzO6osHYaLuX7WwBbWBfwvdigTo3WGLAxqiECznpmJLYzu58cxwvNllaxM
iQnn5ZaUbHq+Bb1Wd3/yRiCjim85xGgqRuz6F/qNjoeX/AESO8xG5ai5eTyxI3oeHji/CGlZSMuOSIQm5zzg7
scctiBs1nohKBWUmEt8Fmb5z+DDeZMVvz9+IEWA5PIE6f2hzuSU8kNN8a+Llvkvsu834QvM7kuyYiHfwIZ
GwnYMhkMtSGQyH/RDw+Z4WKxzO9fkVCFYv8qQJjpKG1SMCqNyJExlgSWeY6HYdi/l+1/ICQv4rsSeFP
GLBMc0tyj5f/BUQaaTzkfFQ5hpEWISbv26iZ+yePsc0bXvmXKr/APBxyuy/7I+IThxmKU2756mVb4nmR4H2
ds8um9CS/N4RDlDi/IU6+EdUPL1xLgLHqa/RoyGjsn0JwiNMx/wbxctLLnA4xk1xRnBJHIvT+0MQtx3n2LfJf
Zf5v6LgCa8IyHcn0JDae4dRr+BoaE8A1/M8PmeFiuXM71+aLIEKx4xMuNYUN4ENUSksROeBXLfMdDQ7
F3tdfxwlIlH8bWeyQ1GBWrZRT2cubx9CmooTjK9kTTA2neOe53FHbmb5Z23yOTchffEzqp/whC43zeNFwFr
6l973DHvdyOXkW+Y+hLEyS3HPURbfn/hETNMb4t8EfCMo41W/Mzm8cNBo1n3f8I9ZEtyJxUwZsn3/APBs
yfp8GrjmBbMuVF/+CLi2X2hSWZrnHHRiV+n/AAlFV5diYeadY/R6IRCSiZLgJjfFvgjsrKDebnN/+E9GJI6bG
sfQtyoTcxzvgan+ENSPAakaj+Z2weZ+MS5czvX5EFQrF/lROC41gKo1BArjtRMbFYdEQW+Y6nYs/Wa/ihISj
+KaPNsWqN0SwmqEoqsacMzIhkbR296b71EuxERZcIwtUQyXUTxGtrGATGpoawz/AANV8j8LFcuZ3r8jCE
J5HjEhqBMdURRuBZjo3gVhjSomWeYxjtR6Gq/gBEIj+VpTsZdEQhLZyMS/8EEsTohEIhELZNKqdIH/ACt
U8r8B4blzO9fmhWEIu8hMbkSHWBksWdx5WJoqksqMYr0t86jsM9DVfwBH8E4ksiXtJF/CSyMjyMy/tnZQh
pYIwwNUkRA/5WX+bwHhuXM71+cIXxEDrLEx2qY6KpWG86JjsK5a502DsOx6Gq2wQR/MrDHRIjCyMh
7VNYxmf5J2rQliay2xL+bzPwsS9HcvzQqEXeX1gMggZOBiuPYK5Z5m9Q7DselqsfYMUCt/DCwIZBBeJZ4
UUggSz2sKjEhA6Jk0eBf+oZH8/kfjEuXM7l+RCQriLvLCmRmNkEUTGRSCGQyHSGK9Gy8xKHYZ72qx9i
wwL+SGLK43RWxCKJkThnZw6KiKiCGKjSv/ACJRNGiHSHsGngh/xed+MS5czvX5ExsxCLvLEShXo3gNi
QshMboyRElvnTYO1Fp6zQr0jWGoNQagaM5HYMK/kijdEhUW6rQlA1QsJcSxIcYmhk1sJj5xVKaEiCCCEN
VEiCKGv52iwnVqkbCKJ0XGv4EbguLwjWGoNQag0hLalRmd6/IglVd93UTgbwETOQ1hWLliJJjLArlvnTY
Ow7DZ/rNCgjhoekHpFQblE5cjtWBKf5jdEpEoqtCeNsVCUYnsHhjhozhYE4ZmX8RqaII/kbE8LWwaqnBEj2
7NUPssIB6QSlPEioeL8jSXCuIaXEpGoEpHgK9SU1XEoomsUVxMvOiwdh2EzfWax9oqkJR/GlVUJRiK+wR
sXsM6J1K2KXHSGQyGQxKjeJliI/oa2JqKJkbfyPxiXo71+aExXELmExuRMic6kUbEpEqIeQnhS6K4+XnUdh
2MidPtY+wURH8SRCJikIjHhEYEmRa7Ji2O5JFgLBkY82VCRBCxxUQYSZmIbZLJJo0MR/K0NbBoapJGG
Sdh5X4xL0d6/NCQrm4vVSo2SyWIaobqnI6JZDvRDWQrljnSxoaO3+1j7VRH8hvPHFVWbFcyPOjsLZb5NA
cn5okQqvAhzKGTIlGBoZNE3sYwS8EYCRMVGtonYwPYwRt/O/AeG871+aFcVzcXqyIgdFfCjBnVIdhXLf
OhjGdn9rH2j+cVsKUjWA8MQWoTgVxKbI90UGt+a0c2Q9+cL1+BZE8+RUissn4Hd0dVGymh9SiPdRtunvy
QbjJHT9EZ7hREttJTkJbmBlFqy6UQQKmW8dcjNLODSdDSdDQv3maD35ElO5eXUlAyMC2NchpPfkUEJZ
ufrATWP4WsB32L23nfgPDcuZ3L80K4rm4vYA71dFUgkYiSSSCRiuWeZeOhna/ax9i/jQyBWxwQK1F2GxS
fNYu8Edu/qjjeRd3eb+f+RRddNp5dR3pJArjajMgVofnbL4pLFy+199TkMsMteTKMlsvgS59yehIsMkixyF4prr
qJHmnS3y+2Tiaogbiy6Uiy59Buc1vpFIRNJMmQqI2rQsEbJbN5X4Dw3Lmd2/IhXEOxeqkZDwQ6mQIbwJqiv
Tvi8dqGdj9rH2K2yHSHsWVEqyqLdhV0NKEIHh7ynZP6GZyoNwW4iTcn6xtbLqh2olxHsayd1TkDPoJpZEK
3mkm/etEP5H2xsSEJE3fg7GWSyL3N+FSzy+3hnBrUp+aIzN435BGFkCcCdWtrBKVWRjh7B4fI/GJcuZ3b80
K4rm4vUikCHRKCUPOwsr0TOQ1WKRRXp3heOwxnZ/ax9i/ggdEhKNoQLiWhM8L9QR2T+qTiSnNeRqG
Q6Ujygahwt1EkQqLJiY/gz97EIQNGtwMuhOCN7kvelJVeDb+XA2eJFhdej8Gp5n9UTJyXl7BiF3igkuFHxEK
q1GsQ0NQKawNfwMaxxtPI/GI+a5ncvzQhIRewCsTQrjtROBukRmNzVMic6omTvC8dh3GXun2sfYtultAlGJ
N9G8DxlRMpw94I7J/RlvEElZz8Iu2zvl5HEuKTUaonhcW5vWTGQqWTur9h09XzpG1k4Xxl3uNiIsL3J+GK
xc5vwqWOX29hEzzo2SRuOxkngPEao1IlFM6NDW2bo1I1GJ0NRsvI/GIma5j9V+cAVi8JwNzRWHQhuqU0n
AlSaNCuW+ZeO1DLXT7WPsVt1YmiEsUbBZxGzEhQ1g7ijLwaf0JjiRJnN2+RXE3s+z14YokNSQvWSflf8E
5z4j17x5uIQ2SXgS5tyJOW7sXPEraJCZHaPwxWLnN+FS1yXl7BvJx1HkhaTPJQjecoPzXPDA1GGIE6NbRo
zo1I1V4GpGqJY87rV+MRs1zF6r80qiMi5VImMqxVKRKqGqSSyBDsK5b50t0M7f7WPsFYUe0mkIjDBC2O
ZC54WgJFpcWDvhUgWShETkMAoSbSXLJ0RCIWGVNzXcQ8OsmbibS3kvtmo2eCCBesjchTT4CZF/m/Co
mTkvL2Ge8Z/wCC1HIeL85CkWGpNYV4HgzwNEIdWNVNbeCEPFAyRJUVxSE303HmfjEuXMXrvzQr0Iu
+7qzRJEIl1kliIwkqyK5b50suGdv9ohLJY0jSNI0hFoW47dRXFepYgWyHeiWNW2aZ4VesSMDvBCHtkk9Bf
oo2Xx/0dpM04E/mz61WJqegtozSh8yMs6S8FL65LxS0JEDipBofGjJSEov834VLPJeWQjIhEIgaGsp+DSxITO
5wxvOUcsZdB5Zmnj2UEYEuAxsay2u+sY3ekiUuBhLCpe51RNJ9QjSNI0jSNITMm9He0K9CL+GXRrEr0dF
ajVVc7w36jOx+0WLlh7Q7NRCwUK3h7UjYCxJZYFbGiRDVVYeNDvBHbP6pD1/r8pH8bPk/+ibaTdFhiSII
WOf7+/ArDsc4I6ZUsCU4Qm5ZohrNCUZF3m/CpY5Ly6mhOpGG9juNqkt3zGzKfRiGY+KQ63+bV2wsVGv
5XcskITeiqGLcVu/a2vVkLDbzI72hXFcRdwqjFeoyGRiExJ17wvZYXDOz+0WLlh7Q7NVLNyY7gCcLOwxg
RgVGQLEqytk1kJDgiqY+YPKkvwd4I7J/RMZiX3Z5P5HfL3gLcb/9GocPYsTLZ/CuISw3KSW3PubpawtTkZ
WtArnddLvN+FSxyXl4YoY5LcLQWdFST4A1m42MYHYirtRbAjA0J1jFCrDJlfiLyjet4onu9bXqyFh7hfZ3or
DoVi77upDFlQhiuMh0RKG5IEx52IdIZKJRJ3hcyyi47P7Q2R6EriQ4kriZcS+0O3Vfl3NisPTFHaRz6EUV6PO
xDFgyxIWxSIkzJJQ87EMh0ZYvwd4I7J/VIhojTekQQ2x5r5/7kJELDGUkKJbJXrJR1vSW3mS/arkwpm4RCrf
ekUVlkqXeb8Ki5eS8vHHrIoySkzTfRfolySxHIwrDW1amhqKQQTSMM4k6MisjWViIIe+HxHMJLFEvNnr81
Nk9WRlvZK4kriZcSVxHUHqjvaGm6FYu+7qJHROiRKJoiiG6mxk1VzvC51Li/wBPtCQoRw32OO+xrmuNZ
HZKrI88jWxnCcjaLIhV0xzRuohvYEhKBsT2SzEMi0JngSJtMzqo0d4I7J/VIjMzPvNfDz/RoQ9LJ/QuBOBI1h
Ljx/6RYyN8ERznPAO9Xr3guPXf8pKUXG2bXdGguq/Tf/n8pNpW/SV04WzM3MVhCXxRiF3Cc5mrKJJtEu
kIga2jvgtcuNbJoVGNMhuw+TQZmSJwhlFnEQx1GeeZoakaMgekka5rmua5r9iDTb0X+r8jCYhPIbOJjciQyK
OiY3IniNSPArneFzouGelqsfaKcxKgsO8rIuobyWUNZWIA7CebSXlUJNXqs8BKBuB5iWxgSpM5CUEGYllg
TJKtSJ1EI7Z/RcboJ1rJ4t90hq8T0wpCUHfI3sbgcXvw4jlceb50SMzAsM1+hUjiciXgt8vt4UlC9kiE3DcKdQ57
b3NdSF4yG4I1qNVTo1I1tjRYTo1sGTVrCnOWYlnePZDnsIy4SGtwx8SRORqTzPxiXLmdy/OAqxfEposN1J
GhKRqBKcCUjyEx3q0K53hcywuGelqsfasUkk7dkKMsuRmxSjgouCtGZM5TFlSKtCWxSwEqQBwywJRhZd
SPcf6LwQ+f7TMvsIykvJ+mU15P0bnPAJRRIvI9B/oqhJLlP6Sql1JGZSad19CJiFoPWf8AhD/f/D1n/h7z/wAFq
3ERH3Szy+2TgcpdxpLv+joyWajf+13yQoTRpLv+kbulUMhiVGpGtjFIq1I8hMa2T0MpC0hCELbacw0Z08tBx
LtwIo0JwJyXub8Yly5ncvzUSEJCe+VDcDdIJpImNyJjSENVJokqSK53hc6HcQ9LVY+xY0qT92NcVI9b0Mus
qQPY3uY8D2SVG0kELAkz2LPYpLYJKpZYkVsHdfRuLr5fYmMkk7tfYi1y+3gmsbaBrYOatKKxSRrYMaB
CNwaRSaQGKSSJSXcQZZslTThaJPM/GJcuZ3L81HkRf93UkSIQ3VDVZGTU6SQRTvC54B6Wqxp0WNWJ
L5MfwJoJj2eahcRNoYHYWezNkCorkUWVBG8SCKS8KIIpFUQRmNCVGi8VhoSIRForEv8AX/B8iG+//CC
CEQiE1mnUnxdf+FnwQiFhTWGNbNtbSB4HRGLximQ7JuM93GTCNDLebHhgZ5H4xL1zO5fkiHURfrIrDv
gmqHYQ6isOjsK53hc8A9rVbEt2NUY7gy5QfKyMWbohivtBKqWGMO+IzIFRG1RSBlwrUjBCwwRsyvhTja
Io7bJqRqrQrDti8I4WSdoloBi7kTUZUeJnkfjEvO5fk34C6KqaRhQhkYBMYhiud4XMdqntarG3QYYqqwNdL
MhsuDFpS4oX8EMSxPPIizpDEh5iWx0IEyMBuiawNmJ5EolEolE7CCUJ1klYGRVIZKJRKJJWJ7NrC8LoU
4HhsR5jSXbZ3ub8Yl6O5fnCL+KSBXHRNFepMeBXp3g1m6lxf7XWPtWCBZDosGVmNzs0ISb2IhsogngN
MVFsENCIst45r+r/AEbt7q/0SN7q/wBNR1f6ajq/0TRCUeDKsUTEmcjKt5oW9nrb/T0t/p6G/wBPa3+mfOS4sc
iwQxdqNml5NHz+mj5/TR8/po+f04i8mSkTjdCTwHDbz+kKL6urkXNczT8/o3UInC0Qxq0kxqcHuZpd2aPdmj
3Zo+RxxHdlonA7Vh48lV3wSRgs8mWVw9pbmrYnsL3N+MS9czuX5E6isJn93YiGNrEhvDFIjMk7gudRo9r
VY+1VSEoqjBuEpEjeFQrbFFG8BKs4oEC+NYlShOc1TxPCpBFGqIyLFYIO2IisVdwJrcNxcTmsobtx5G+Psd
i/lfmvq+f0R5OO50IZDrvhDRbYWhKKRsWqmWo1VErhA0yTwpbBe5vxiXLmdy/IqFYSL+AjBAkNQJUVD
UUSkdTYrncFzoup7Wqx5cCNwNyJCosJpC2a7EoFnQtgqF6i80eq3JlmTkd75fzROx4xm8i0K4oyn1ZrerNb1Y
ibLT4smiVUKTIaIpT6mr6jGG9UWSbJvezUi1J5jGvY+x2PN80TMkFLcCE7uOQm1Jrer/RxTe63v9o5hbkzX
9SS7dWPcyW9g3sHhNSZ4MtkawXub8YiZrmdy/NStS+JwNzRMiaENicDcicUV6kpLVgRB3BdQ1vGx8/a6
MtzM/WdOp7c9uZb2Z8KEhVVhUJRSc9gkOsCQlGxSpB3i80c1LgxiR53l08bwqsSqJCLQrl7nhMVIIpYI7de
Kdy/Owk8T7HYv+XkSkdPshpp5ux75U7Z+Nm0JUNbNoRDYursJTXzvCJPbntz257cnKF6r81MIv1SGSRhSo
rjFnceVhZjpLonmd4XDsOw0ZfVdEFJj0o9MHrg9ME9AudGBvEV6tixpFhslisIjYIhDysKncLzTtxrcL3PNPC8
EIhYIGssy1CuIpTxIQ1RECRCIeFcdovFO5fnY+J9jsfZ5JEES199fN2PfKnbPwJEIapO3OrVXRA9k7YGiev0if
M+uD1welI9qHGlBmd6/IhZUJl7AgdUNVQMmsiIGqK53g7ujtT2tUMgQIECFsQKivsIokRR2okJbBXxdwvN
HifgJeTyvLp4XjFIiwK462bv+Gk+j/BcR0f4SJLs6RSGQyCKN52i8UTqMgQ1VCIGeN9jsXfLyZ9wHcTmAn
Ny/wCQth3yp2T8CpdtUYYdXSKS9odb3N+EQIECBAWE5ncvyb6IVi+KqaTRXwEieY7VgVhsTJp3g7ujtTsf
tbAEh2xkRtDsQLYkRGY3OEk+26njFx5Xl0zDl4wJGQ0LeWKcxzHMSjyXlkSLAiiFc7BeKd6/NMsRB4X3S
dmvkjtRMmc2V9iL1yYth3yp2z8Cq9lGwPYI2DoyKX+b8LFcuZ3L8iuIYrF/YK4yKq43lSBZEjqrneDu6Hansa
rH2KjeWMk9mqKi2KLiUYbD5+HRMjkXHmeXST4PCIcEUjIsUat/Zmv2YuL2Ym8NbudYpFEUK52q8U7h
0gisUlHjfdNOKfJEHEpiwy1X2IXM0FsO+VO2fgWFkbFkYpo1V2JLkbR5XhYrlzO5fkVxG4SyL9FkPEqorA
mPBArneDu6XantaoWK/wBBNEsMPZQJUk3zRLYQ6K+JEp4HMauanmeXTxPAp1IZDEuJlDLVS5iWGDL
BAjsV4p3L2EHifY1IkWE81bceB9iNzkJMhkYu+VOzfgWJkbJojG1RkMYexmrzvwsVy5i9V+RCNwi/UjEaE
xjwCWBA2K53w7zQ7DZ7Gqx9kqJYlslhjGkNRSMWQqnQjyMSuMfjL7GeZ5dPE8UWMCQ1kWKlyrUCU
0LChXO1XincuqKJSNV8T7o3CkyNXZPE8D7ELMchUaJYXfKnbvwLGyNg3VrfhkakarEUa2byPCxXLmP1
35EI3CL9RMYqobqxEQNzQ3A6JGhXLa1LoHcdho9jVY7cLGtm3AnNEt+wSGxKcajeOz7sdhcHcp6jPM8un
ieKQNQQNCUCZFqpepI1IlGJFCudqvFOsOp0JQNTV4n3RlpsqN1F9iNzkLC0OnfKnZvwRsGpotlsXhVGpH
RKmo2CY1Jl+b8LFcuYvVfmhCEXxOBuarGmk0TG6SQOwrncF1DtT0tVjzu0EYHRKiewSo0JRsUiYy2BR1
vBn6JJJJbhsUxrdkhnleaeJ4q88Dsy2jbbh3/DRd/wh3O/4PTtOOYyB0RVIiGdsqP1HgbE5qzxPunzfuQ6dwvsRu
CxO5B3yp2T8bNBMbGMbvR5jROxTAnIne/CxXLmd+/IriEIv4ZqaEtmMkVyxzL1LtS72usfZLEkqrGksKW
NIeVqQLFa+fDIokkl7xZKBnleaeJ4wJRIyJltIIIOwGlakURFEEZjTyKKvmeGMDxPuj2cxoSO8X2I3BY0Ivm
VO2fh7Q7iSxOqMDEQOjFsSBKB+76WK5czv35FepF/AkOiuO1JZLorjWWFIkV6WOdJ3HYZdy/ax9osVmy
W2CWwWUSkNG9+S2xyZjzvR2E/dGi+wh+l4qriZECRFkIpKPBrO36azt+i4D7fprO36O6I3TRLIgikUdhZh0
g0n2/RLU3vHNESNPMas4fYaJoxqSBYbxovsQNvMQ1lhgbIVtzNF9h1hceuzjG6IeFUirE6O+NnmfhYrlzO/fk
VSLuCcEiqeFDo6K53BdgLuX7WPslt0UnCjPClieBbNIggghkMSrBAsSWZBH8xJI8EEIgTaxWMEUkaywRs
A77DyPwsVy5nfvyLAv4DvWMSMBieQ0IbyFcs8y9gHparH2SorYS2CGEqJUd8KoxfxIpKwwQxJ4IpDoSdI
EGnH8jIosh52IeFkbV0WFoVHidWKiZ4/M/CxXLmd+/JAtDLtFlRqiTG6JRQhDeKVVLMscy9gLHT7WPslg
gRItiaYsDWIxJ40tmrVgcUSJCVYYkSIERVVY/5YGhKjWGRoh7NkMjFDFR4XQ1RisZh5YvJ+Dw3Lmd+/
NCqviHmLKjJVIgbwtY0RmSWOdJjY8z0tUNJNoNea815rxNm0s7JiNZixpDYqK+wshPGlgbRDjWKpCwpC
gyMuIowEho3ipFYIITRKVkZUNVSklSMKTok3ZbCKs3kkoam38aRMexMVhjWJU42T+EI1ZrzXmrE2sw71
+aFQ2RdonA2Kw1VvDEDc1SHU2K5Y50HcdqZPVdG+TMzMzMhHZKqUiUUjPGlNL1S2BsTZkNzk1H1/
wCGu+34OLJs3oRIh4yEK3gm5y+ouM6/8Nd9R8d9S4ZIz4lRFEgbIhiQlpC4r6j1+pzepqPqajr/AMEzglRM0N
RVM1H78E5GRgQz3EcNvZBHO8Hr48iUs2zUe/BqPfgbt734FtTcPaEpGowtb9iamjUiHR4fP+HIzMzMzGcr
md+/NCEoEPnEpGoorDeJKaJyNVmkVVyxz/KDuO1Pa1WPtFhb8cCUDdSo3jjFGK180mVqQ1fISNyAnW3
C4YYjMfqUZ8BsTpB3ppSHS4KRkXlpi8f6KhKjUiR94yE8mOcqjRcN9Luw5CYzNiSVhkqvdMezaHkNieFK
jxtYUw3+f5iuXM79+cIXOJjc0Vh3wJDUYE4ZdVcsc6h2p6Wqx9thb8aGdFRDxJLYLFa+aMyZGW98B+okK
lplvWhHGsIhDEJLIYma4EmE3USpShcQapZFEyGhiTGXOVFJsavgQs/Bq9kPJcfidGSOFGMQt2IkoVlS78b
CCS+TQWu4GJNCFOs3Ucwe5U7p0QhrZMdIwpkDWKB0dxUeC/z/ADFcuZ3781FRdwSRhQPK1FcgdVYd
Vcs8y8Ow7U9rVY+0VFeu/YiVYxJZUVsSWWO1808DwIWG5fdMyc8EkVyt7odkTDZaO3n40TK9BCoJDG
kQXeVLBAuWx8DrNId4pPoitS/8eNhY940gZchm9HbI/wCeTunge1PAlsx3ELCv8/zFcuZ3781EQXREDpNU
MmixFYY3RXLHP8oO1Ge1qsfbCqxX2KtsFsVbHa+aXPjwI5PgH3TuKrDlb3Q7Idxzz07ISog3hnCLlLBAkiN
h4HhxMZke+NbvwPH6daXlqvDoro7ZD/PJ3T253o8LYmO+O4YnR2wX+f5iuXM71+cIu4iaQzOqBukCyuM
Vh0gVyzzLw7UuPa1WPthbISGLYq2J22S180f0ZZeBhDyOuQebSM9IMhiw7d7wQ/SHcy5iVsMSEiZGQtLlL
VGshtOw+6l4zeZdNxFLvLBuHBwI8LwMh4oDUvlT7JhRIvSQ/wA8iv5n5wTtDxNCeZfClRqkOjtg8/5iuXM7
9+aFVdIIYi6qJQ3SBtUSEoqTohsVyxzLw6XHtarH2iEnsiyN9UqJYVkTigWwtfNIq5+8M25bE8e3e8EOajNZ
dxZGToboKBwUjmNiQ0QPI5GocEigvUfKRJcCOARLdkO+P7qO1hfckCxD2L97hWPjoVi78eKOhrAmTlC1
CS5I0F0IFCH+eR18jwtEPZNPYKw8THRDwef8xXLmd+/IrYF0RKJREkOiKRRPZiuWedRlx7Wqx9tVoSjE
m8bcKiWNIYS26x80f2WfrG0ZBNNJoabLeLVahIeHbveCwNigZ2QlVkDIJVkK9QkHoO+P7qX/AHiTCd06J
nG8eFPAcwFZF/48YGsIZyWIbvTUQnI/ep1J4Cq1/A0JjU42qNxRqvk/MVy5nevyK2BdwKxJNIjMbwIsJyNS
NRhK5Z51Gy49LVY+22Ko1UrY0oGv4Fj5pefLwJK0DWm+4aTEyCtj273giW4D2kZsl0LlINGsCVFokac6JK
VDWxP2eKX/AHiZK6zhldcEbi/8eNgyH+VJhiab3LrRH/PJ3T2B7NOFiHjdCtR08v0sVy5nevyK1TLmBWGq
m6pTRXHahuBuk0aFcs86TGi49LVY+0VXiVN+xSGxPElIlsEhctLvx4JMrcvui9T9FhTG6hu94I7Yd6y5MW
Y0JSWsIXCQGl0W1SWFh4/spf8AeI2AJU1YZMqbhpY3F/48Y2yDOdPzwro7JeD3ud0xsnE/4I2JjQnuo70v8/
zFcuZ378itgJmEhqKTUhrCV6JJqkhDsK5Y5l47jsi49rVY+0WxSwJbEjbEqW6X/jwNKBkzdlTvNhN3vBHaD
q0pIRKGhENcBJkCyIur29EyGoEqIMpCGhIhEIhCeXil/wB4iJZbobLMlm3l03D5vjxjikyb86IjW4R2QzunRC
GsMD/glk4GK1Io8qQQX+f5iuXM79+RWqdhs3u7AJDpBOEr4BiWQ3SRXLHP8Lx3HYuPa1WPtFHYWNi2
BDFiWyby3RGA7hoiSzbvRsJTLdVEDWVJu94I7QdYIUEcRKKQ6IBc5fdEbWRLeSJEK4/t8UTP7xGhhIjkG
4um4v8Ax42EXRApGnUFc7JH/PJ3TpFHhf8AA0JDWWBYHfAv8/zFcuZ378isKh2LlEMmiHRbAFaqHYVy
zzLx3HZUelqhLSYiICAgFJmO0o9gdqliVh4S2pbrKJUxTA04BKveE+/CO2HfBFAzORBKsszsvvFLjPs8Uu+
8RkMh0Vy5G5COfx42CJ+AQ5i4kCudkj/nk7p7Anl/Ekby2RNGU6/g0EBAQEAiDmczvn5LamXBDMyMEY
EOiHnYhkMTgdUsyzzLmO5BcelqiyJZPPqfLqS16ktepmylnabI6JY7UWFX2KVTWZ8jW7f9NTt/03WTdKM
pcEPAlTHtH/R0SMt2BOHJGt0ipJEYhnLMjgK4WaInepr9l+juk32wpmF6/wCjctgXFL7Gp2/6MVmoxVDyyN
Tt/wBFNS0vA0QyKRRkbFvEyMKo6kIzg8fwl+slr1Ja9SWvU9uXo7l+RVOxc93UTq6K9HmJVgSFlV3qlSzz
L2O4i8v9rrH2lHjN51SikZ4FcYWJLYK+GNgtpvlCVYMgJy0QxKkMWc47xtIo1/SNkjtsGQLC0IeOIqMTv/
MVy5nfvzgNxcqmSh0Q3IsrkoZI7CY3U70VbHMvY7ljiLuX7WPtKXWJBqiWNIdxKMK2KvgiqxLZoYhjypI
EiKI2nSWIGmKw1KgynbvakpGsbeF22LQ1G2NjQlA3keb8xXLmP135E91ETlI2aiUjUUVCIjMbolNG6pxQ6
p0scy9jvQwuftdY+0GK2FCyG9kawKi2KWBWqWFLaJDIkt1fgaROWhBOUnWMJX/QNCWwQNRVjGo/g
NSNRVuKtYPN+YrlzO7fkVxKhWEzUTgbmqCIGxKRqBOCNhFEyxzL2O9S/wBrrH22xRRLEthGwWFWIx
zs4rkr3kKiKLbCQWpmR0JEMh/xga2bQ8UjeBje3TnhOrtRuBM835iuXM79+RLMVhWLC4JDUCQ8DQmN
yJEuiGhIdEkS6K5Z5j5h1PS1WPttkWNbR4U8CsLGlsoWBOMyDdEUIbPxMpEuJC2cn+Q2S8bEh4IQ1sk4H
cRA8aDJDT8/zFcuZ3b8iuKwrCZFykk0SVJZNEqQRiSIayFcs8y9juWUXcv2sfaLYDFYV678C/ggjArbBW2K
WK4iWA1rQZguIdIJNhjFG3PYPA77Mzdgir2Bl/n+Yr0d6/NKsKxYXfd1TpOBVkdhUKhPIZFFcsc/wvZcO1F
/tdY+22QV8aFt3YVTFb+BBGCKQ4dIdEEEyiLQllmJUgylf2pJ2DVHfZni30eB0d6M8/5ivR3b80qwrFhf93YF
YdXbCK5KJWE2qK5YoO5ZR6Wqx9pjVVfG8ZbCMCZK/gQK2CMGZNwnWJHKIERwFSX+Qa2LRDIeJiJ
W2NZ0Vd9Hsb/P8xXo7t+RXoViwv8Au6kOqZDHgNSRSBKRqMEUSLHOg71PS1WNOg2CVRXpOCGM
WLdsFgSkkLElIlh3VbYuRqKGpRISI4CmEVoJEECk7iGv4mv4nXeNbFuhucDQnhNUarf5/mK5Ddd+aJCsW
F/3cJQSh1lE1SkSGK47UNSNRVivSxzLw70NyelqsfbMSDqr4iJxlsNwqpwJ4UqEo2KWxThyX+6oiCTE8tgT
NyZwCobn+J32bxPC0PG1/CF/n+Yr0d4/JArUWF/3cN0SHgRROKiJktRcdDFelgvDuWU9LVY+0WJIbEpolv
o1gQxYHRbDcK1UpEowJSJDcCc/xs3bx6CVNRU/ioggXOJmIZDII/hd/wCA8M50d9g1hakQ8LHaqZ+f5ivR
3r8iuKwrFhf93VTgdUxjWMSkSHcRIr0scy9jRYMXo/aE5TBy+prrqa66muuogyDRyFjd9gVGs8UbHdVISjCn
FFxKNglIlsmNAVQICVOSKyKLnHdVqSxEmWzWB32MEYnYjBGY3smPA3DL4narIFx/DXXU111NddTX
XU5fUaps7x+RXExWEL/u7AkPAbq0sBIh3JdU8yzzL2OhD0tUJdmajqzUdWajqzUdWaoq+JidSvjWNW2CW
zIjYJEbTNlhKSCC5IqkIkYSJnjgikLbwPYy8cjSwQPYseB3EPYGiS4/SNR1NR1ZqOrNR1ZqOrE1pNOZ3j8i
uK4rUX/d1Ehk1Q1gnAqO9GqK5Z5l7AOx+1j7ZiVqlV3wId8StsFaquPYF/Ka0DlBWTQIHRQSMQNz/mPYo
ayxQThd9g3njId8G/Auc/pYr0d4/Ir0Kwi97uHRDwTsIomMiiuWeZewD0tVj7RhVx1LEr43cVtghW2SBbRbK
Y4RiET6R8gL50ZyVtg7fzpDsRiN0VXfYO+weDfgXOf0sVy5nePyK9CtRe93VOieOHgShkUdFcs8y5johnpar
H2iwodh/wAAVtgrC2JXJ2S2jIzUUxmJcRYNHHMbkiZemfAg7sGv55G8sKUjA77CSMW/Ylzn+YrlzO8fkV
6Fai97uwGqQyHSKujWBOkkCuWOZeHV6Wqx9osR0QSo8CcbBW2CtgTE5wKivsUtsdpGGh4jgE4eQthJG
E58Y3tZ2Lxm6N0VHfYNCxvE1NLnP8xXI7x+RXEhWove7hIWQxOkobQhsSmiRXHaiU0OrYrljn+F7HQ3
B6Wqx9owsOiJo9orbBWwJCWFCWwW3Ru1xmkPYpTcMY6GTwpbZGyiM8RqkYHfZngQ8bUFzn+Yr0dy/
IrisK1F73djCGhKSwnRDYlJahkVVyxzL2N1PS1WPtFFVXHRUT2orY0hC2KNir7VIRwOVWxLLCDhJFIW
9wTVb2G2R4Wv5zGsUDeBrYu9GsL2C5z+liuR3L8iuIVhF73dgEqJIgbwhDVRKiaq5Y5l7GhKPS1WPtGFX
GJVVx4ENixK2OyitRFsKon/ACog1sAhLWGht5CcZIz4kmUq8yYfHE3tWtimMawvC3sXejwNjxMbLnP6W
K5czvH5FcQrUXvd2AmiCaJjc0QiB2JFnceRLIqrlnmXullHparH2DEQVVceyDorbErVWeKWK+FVW0Y0JD
TnKhDBkKrUnGbsDloNKTrnNo+38ZrYwMnC8MD2DwwOjxNHm/MV6O9fkVxMQi97upOCWIaENEkkiH
RDuSNCvSzzLng+lqsfaMKwIgdZUDJBcLErbMrjxFcjYK9d+OBxCsa+xSIVGLnc/rClOQsVG8vod/4k0WN2J
xtZYXVYZVOKKO+B7Q6rnP6WK9HcvyK4risIve7saHbCrjtVPId8CuWOZc8A9LVVkkmnaKK6GsS1I1NC
WZDwIShM3DQ2yWZd5DsJYlYWNWFaiuTjV9ithHEEMvIgihWpiPryvgc8CHwQkJLYASP+ViG8sbtRUke
wSWVd0avwjSk0BDgI8BDcsA8n0qSSSSXo7t+RXFQi97uqZFYrBFEOkUisCuWOZex0Mfo/aFyWEtexGvYj
XsRr2Fz2O0UV0JYjzzJGSRZRIY2KXyN3CUl8OKxJRAlCLozOgJARKxljVsEMSxK+wROMRIhAhJA2Aus
kt3Jn3DrBBJrCCTdkZoUIgxnV5nAOdhbx7WNi3lsG8D2KU00+RWuQcg5ByBvNcjJHTV1I5vqEJewRr2I17
Ea9iNewuXMtw3VFcVqEXBEolEjuSNqqSURVIWQ2JkCGxXLHMvUWDZ6WqLFyw9oN0lFcTFKRzHbJL
yYFVQ3IuJGb3QX83VDNmSxs70WJWwbsCtVXxoiCdq4YCKEFSVGZFKs+I5l5FkJ5jkKLSlYGpuQCWCL
fXfE3tp2MbCMDT2K21DTNM0jSFwjSHwDQNAbSVkZJDUjRb7WQsNvMjuRXFahF73cJDUUiqKIbpNU4
G5rNUQWOZeyyp6WqLFyw9odurNpaoSVlAlZtiClZj9hJzklUKJjK4lmhouhJQhzQ6LErbBWE6KhOcKJnISj
ZkbQFLMslRDRKWafwJJCN/iewSnIgAe688TWf85jWF0O1cydjvGamNSJLWqInOEzsVW+1kLDeao7sVxO
hF4TG5EpJiiBioagSmiGsCVIE6WOZexsbdQnR+0I2o+MCsHZKczIzcOWlkYmebZGc1ViJbGJ2SDzlEmsizQ
sStsExVSkSjEr7MxoXFJneiFG8nKR0LZGW7AlK4xHAVEiEDN2rDdha2yQpOZqPvLHi1G/5jG8LUboqO+B
YVCMMaIoyCCCSSRmkgZmaRVbfD6Izw2mqO5FcV6EXvd1U4G5wCobmpXHbBNJIpY5l5DvQ0P6uKEm
zNYaw1hrDjM7RSYzJNtCHeKK2BWwO4QNLTojbEsCZOJX2CGsgZAWYtM7iJJQklsa1lYXcJIkEJCQmO
4Zs0elFBZGgOEjNnkSi2J/wTsXbGisiI2K5JF7KQCAQJOZN8NjZ5PpGuNYaw1hrBMJNOaO5fkVxXoRe93
Y4Q1VOqzIQ1RIdJYnmWOdB3LBnY/ax9oomKaGeiT2SeqTT8nuk0/JomgaBoCVZCQ1FDFhWwVhitsSuM
TwpJEwzgcSjirkGZ003NWvFxmdgUQhNCV57E5zdZJ/oNvYpsdscvAhvYzDGkQ4EOBHgJOBHgR4EeBHg
R4CKDgZd5/mK9Cdd+RXFehF73cIaEiEOksTkaEhjWInArlgvY71elqsfaKKZyJycDliUcg1Ea6NdHIEHIpaZIz
RcqGLCrbCcCq6rHBCFOiUJ0LTeEt5uqUuCcEcKQSI1kN5y7sV67/6T2U4pxIeNkoiSR3pFXfAm05Q23eq5z
+livR378iuJCtRc93YCaRVDFiPCrljmXsd6vS1WPtGJDtVXxKiviWNMmqxLQa1Ir0lwrLihUK+BZLsY3LFR
rAWS7jzzwJOONznhmiSSSSf4pHsX/KkeFiHfA74Fzn+Yr0d4/IrisKi97uwHcTGsMVisUh1SzLHMfNjvU9LV
Y+0WM7VV8bFfAqK20TGKiUkVxNWIpwOHmG1OQxsxZCQpJEyRUVRbq5oGsKlYgNsfwH9cYHfYyhk
Y4e1O9HgbJHfA74F3n+Yr0d6/IrisIRe93YDuQ6pDEiaEhjVFYarEElguDqPn7XWPtBPCh0VhX2Dvi3bVISo
VIWYkNGMBzzYhLKpMaiYhJZujFpJythKpi0kMyp5f3yPYujeGaJwNjewd8ZMeB3wLnP8AMVy5nePyK5I
hF73dVMicyaFekolF6ic1J1EOwrljnQd6nparH2ixkNCQsacjFbCrbKcqJCQhCYoD4BGlZu9ComJwJiY0WbGu
4FEBQrUVCd7EkK46lhf3Njc7NOJ3wLZnf+Avc/zE2a5jdV+RXEIRe93YFYd6IbxjVDVYHYVyxzFzDuWUe
lqsfaLGVhqaliTGhsO4nZZCYmKBCRS6SgTonuwGpYOwpKFhZqHUJ5Ezf+x7Y3/OHfE1I1hnOMC5z/MVy
5idV+RXqIve7qJTU74icDSEWqN4EiuWOZcy6pdy/ax9ohLYIoniQ7YksjY8EmbiYnA1UQnBNCuJ5k1ZImSI
VJG8pZmogj+9sb2UE7Sc9kd8Sc4oo3S5z+livR3L8ivQgi4/bCHkJjY6kNCQyXScCQyEQiCzzoO9S7l+1j7YT
eJOjYtgWdx5WxvHJYnPMkTgWYmVWq2ROZKJJdN0ibJETgETh/YyKsnaPYNvBGyO+JDeJ1uc/wAxXo7l
+RXEJiLvu6p5WokqK5FSMZNE62OdJ3FYvLuX7WPtGHfVULYLGniShJiomJISgcCapEJkzgJ0TgTkTqSJu
LBWwT/NJK/hN541R037M8bvsW4uc/pYr0d4/IrisIRf93YBLIdZFRjoqjE8h0byFcsc6DFYuIerehCRQQ4PqQ
4PqQ4PqQ4PqKbQudoMVsbFfYLGsMYck0QnuGMiESCGFsQhkSJioJkHIuIr/wBO/BJI3tCeQ77CR0ZOzPE
9kUpvc/wfCfUhwfUhwfUhwfUhwfUyUN5ZavyK4hWov+7qIkkaJEOqHWCMEogVyxzL3QqfS1WPtEMWP
cJG7GRKJwJsRNVIN2l4F0zJBrFRiVQiRMTYi4qJYDZFkGzvgT/re1a2p22UjN2J7FJf5/mK9HePyK4hWov+
7hDdU0OiHmLIlDokLIbwQNiuWOZe6Jo9rVY+0WxTMjcJieJISjEr0Qg3bOidFbcDVchu3Iqk4EpFmJVEhEj
E0JwJ8RMglmSZLEnFEr+idtI8dhvA7bRu25l/n+Yr1zH6r8jCFYbIv+7qJSNYUCGxKpMvQ1GAhIsc/wALm
XEFx6Wqx9tR41/AJCEpD2xVSkapAbkVCYqZghMTJyExMTwExKQ1/wDgDY9q2Nzs0DG9i3A3NN2BiG4
wN4USJHz/ADFcuYvXfkShWLC/7uEpLFx4DsJSNQJ1SLUNzSKESWeZcO47DuelqsfaKj2C2JOjeBMQmQ
wIEqoItgExCdCYmITSonBNRvtVSdtOEN/zG4G5wP8AgMkVsJqcJPM830sVy5nU35FcVhWLC/7uqJwROe
Ayw3NUIsN4JJorlnmXDuOyHc9rVY+0VGJ47BskTxpjWBCSxzcsTpOdHQsBUmqExOidU0NjQk9403bSaJj
ZLE9jNJ/hY3jbG8L/AIDdJG5xMbpAvd+YrlzO/fkYVqJF33cJlyFRurG6pvZFcscy9SS49rVY+0VHYV8aIIoq
LYssG6J1TqqKNwsCWCRCZKoTcjSo3l/FLoxOrZL/AJHbExk4nsywsQ9idPN9LFcuZ3L8iCsIbIu+7sBsijExq
iFRPPAPCrlvmXUdkXHtarH2gTo9ghvMRIsUidGPEK+xTRMTJorYEihND/jkmkk/ySTsXXdWdi7Y3cgeN0d
6eb8xXLmd6/IrisIsLnu6s0Q2TRUY8R3IIorlouox3Pa1WPthE7MFeidE8SpnmMqK+EsYlVCZI3SCKT/4rvspJ
HhnZN5bB2xvCX+f5iuXM79+RXorCsXPd1TEMgV6SSMYlA2qiYxNDaolmW+ZdRlx7Wqx9oorjEnjVN+0I
WGSIxkCWdUJ1dSCQnFCxE6SJf8AhtiY9hJKIeN7F0WNvCqNqjuLIZ5/zFcuZ3784LcXKLK5KGpqhukEOh
upqcJEljnWdi49rVY7DRRXo3AnOJOkZ1TnEnV6E+aEpUiVYongVFaiYlIkqmixyb6p/wB6Y0NRsncgnFOye
wnZK43S/wA/zFcuYk89+RKtw2b3cJjc0TxJwJ0VFhOaO+AVyxzLw7DZce1qsd1oqK9GpFk8ScEyqJzRPGqb
xFKRYFbEqIgbvFCILEnRPLaDYnQn/VJI6Gxudk74k5/xG9jNGJQO9L/P8xXLmd+/IrVOwmb3dRKRqNkFQ
3InFDoYiCxzL1Vx7WqORDIZDIZzZl5QhXrGeNUsIWNOBoSpzN0EqpYFRKRKiN2FFw3bpIqLeJonTL/xE
CGJwNzs3fAxuNpOI2XY8sbcUyw8fj+Ge4hkMh8CHwEcrmd2/InRZDGzUTguOsyNVTENCGhIdZIgTLPPB
Lj0tUKJSj1I9SPcj3IZaB2VU5rvq6p0d6ImrcUWm4atDWN4gTxSFVOqExVQSwEMT2TcW/rQTsm8Qxk7R7
AnG3gbqiV2n8Gb3I9yPUj1IfLCHI3XfkVEx2L3u7GRBOGaSTVIgkVyzzLg2OntaqkEEEEI7JbUhqiFSIdQiX
WKpYIxFRCYnYlimizvs5ZLJYmMTo2LaMlkslksl7FksnEydmyR4XRDxu4xN0dcj8/wgggggXNczv35FapZo
ue7sB3Ekb6NYGsSQ2SK9LPMvUdqe1qsfZKjthLYO5IzLmyRzgRGB7MVEiHP+skVWIdDJJoydu7YpQ9q7
42JDxt1RR3rf5/mK5czv35FapF/AdyRDEQQMbFcdsKHRLMsc/wvUdqelqhXxdkqO2E7ixnYgTA0ucEEYZEl
kGshiwrAIpZYU8icSo0TsIxpm8mj/jkkkbywztnTdhYlmPG3WRWHbBf5/mK5czv35Fapl3ARRUknAIedhKiC
GSMV6WedY7UXcv2sdhphTo0xPEiSSa2CBYoEzkgakhwkm7DN4lGxnITWFMlEEr+Gf4pGRsGido3jngKaP
ZIkQ2C/z/MVy5nfvyK1Ul2pAnA6NqsCqsJzQnSCRXp3Fa7UXcv2tgU4U6p4k4HmqpUJbAsKpyHohkhiuJNr
OKak2Z/3N0NzRPHP8or0b2RvcKjwX+f5iuXM71+RMQqLtDUlh4CBIsJ1NzgE6kSdwXCDtRdy/a2BLErUJ
wLE3C2ZDG5IGoE6NEBZEveJxQtmhOdgnFCc/wBrUjUbFuB7RjeN8BKBuBucTY3NHuETnRvDf5/mK5cz
v35oVV2huCJHgO1DUiUYE4G5olUaFcsc6THYaOx+1juwsStUnuxINQISxoWYSjITGhKMaUi2iYnI0LGng
P8AhywQSTUbwZYG4G9rONuBcdgY3NGxsTxr/P8AMVy5nfvzUmi7Q1JMDqh2obgTohrBNTsK53Bc6Hal
3L9rH2NE8DJdYxpFxXxogzJdVRYkyWS9pJLENiMsU0SSJ1kkkkTQ2qzjG9mgZLJ2jbJewuJDJxO1WJCUD
eK/z/MVy5nfvyXCFRdE6FmPATkeRcsIijVUiBkiuWeZeodhl/tdY7HRUV8So7CxSZoSeJJCEpcCUKKyIklU
ZoT+TmJT/wAHBS1l80SZZIgZ78Gb/wCIh8PImmwjVEk93I3F5IasJEyyweSHFfV6KN42SmIM+Pn8IfsjyS06
KW5/B6uQ1u8iSs7kG+ENt68kP2TO78DEIe9PoZrApcXwdHMkzjIiKqSF2FuH6Elk1DJpJ5pDT4EPYt7KEM
bnA6MnCMnF5PzFcuZ3780KhF2s4yRZ3IJFgSSTRXO6qOxcelqsfYqrDOygxSSiUYoojeQcbsjmOUfAL/hJvj
kI7T7QkEKTzQvhxRGVG8fs3KEEbW87r9pb8fukCHT9uid6+zInP6IzQUk8kIYVppHrVEbiX5jeiEXz8kkwO
s+qpZ8PskWoZHPcvskbJzRl8I3qaGRmuK+yTvF5I9+S7BmRviWlp+ngeDuqQgXRvEzMZPuOZ3FTeasybzn
PRyxu9EsTZItimreYiUhvG+fm/CxXLmd+/NCoVi+LaEjeVFR3o6K53g7ul2ou9rrH2oZGErjFsouiAzZVK2co
+/6JHiszVj+jI+SnafZb5/TF0azJt3y8ipB8ATP5fR2q+zuKW/H7O8+mNKjsfT9lrn9Hwwh4xiZJyQjQ5gitvx+y/
kZFLPh9nt0Irb5o7R+C/wAvsv8ANfdO8Xk97jSciZJpZ5ljkvs7xeDvhnq5McbiFJJyQR37808r+jtMEk4Hejwt0
VqN4XYROEjeNzjZ5H4WK5czv35wB2L+CMCvVBJDIYkNCHejolmd4O7o7DOx+1SSSSapKGRiImjQsr40
yQyCpOxNyZogE3DiDimauzJFcIVO0+0P3hP0NGxToZQ3xXuvpF/y+jtV9ncUt+P2LyJc/TPc1+j2XEMaV8fs
Tkzn2gYN9szBrXmmF0Mz6L6yJn4K2fH7Hh8j+qtl8PsyBk9DQxlxUUlqdg/DO2+y7zX3TvF5N/z9jOcrqLocu
o2SjssjzKhfYpRYt4O++qerky05eR3OxQ3VfkZ52PxJg9zX7WGJUlDq8EjEqTsHVsSJWwedjL8n4VJJJJLlzO/
fkToQ3kX8CYyHRDdEixCJokRJ3g7sdh2p2/2htJoYQAF3kOhLYiE6NC4YpE5LhOiJrvwouLJ5kVLzWTGhP
chj3Nvp2n2iNDfI1xwYlweyIkurX6GdZ5O1X2dxS34/YtTeDJ/D/BdkN0s5l9kuIRP+UNZqNQQQWufvwZlbp
gnXwzG4bVDdn7Fn4P6G6Lfh9ihN4mmSks2xOaJ0uU/EHbfY9+q+6FfIvI969uIMIEUmzQlBudLnMnDDJmc
9Tuvqnq5MutFTsUd+/I7HnY3SaJN94P8ABNRlgb2DY3IkWxGKk1dhIb2E0Kgsn6QsJAAaLMzO5fkVEiL+y
TgvQxvBOArneFzLB09rVCnfhSVSTGpGoE4FhTE5pGewTka3ioqE5xpwJjtJ3R3HNK8pCp232izz+mQPDP
wTTp6eSR52FjWY+XRR1k7FfZ3lLfj9jNcz6YlXIbVfZOC1+hbZnY7dEhiSi1IjgIONzJVt4kLOni/ZfyP6Heln
w+xVPK/okbkTgRIGhz35F3l9nnX3TvF5Hd7vI7x87ReTvX5pc5lrkvsl8yO++qNke2ZY6IneW2i8HfvyOx52ds
LK2BvYsVG9g3A3RuBsS2QlAk/L6WJ80d+/Ir1KxdolI1FYUVS1EzlQ1jQdwXMQbp7Wq2RJjUjQrfwEy6M
9obrqUj3zlsmg5iEdt9oW+aMkJdiQa7jsZiaLyn8ECwiecux2P6dxS34/YkMsyPeuv/CP4pJyO8X2P1PoQhrPInjg
O9EJ5Y3kuRKtBqGtPF+y7kf0O9PE+xk26ay6/wDBYZuGpViprmKXHZ2X2Xea+6d4vIzlHuZndpklD5i0G90
bOx2C+zv14O++qW2Cb4hZVvISPgvoUg3tjGmWr+him6y4s1+r/hyT2ETsXYSEoHsGxuazIg8thOdfI/CxXLm
d+/IhKiLtE4G8KIzoTkawG8Kr3hc8B7Wq2pCtsTbFsEzOqcCdZWB4lhrcP5pvoTGJCbp487p/0UWVt9PtkktG
5cjNcen/AEflZE2E9PIRv0JkKnnFlP2hcN9P+j1en/RnwaLeKJKHK94kKEx5pkZbhB1j+s3CyjP3RKksyNe6O9
F6iHe+i/Ra795kIhCVWF4Ix4ZcN4QudFJWxy5yhlRm/gY5MTWEjm5u6QMaW4pS5cV/11VB2ExTPZ/hDsI
VoHYzL+fs5vT/AKc3p/0RLepLWWzSJxTnRsbmsshUb2EVvc34WK5czv35EKxuEX6pDpCJZIiBsaqdEh1Tp
3g7sdqGPY1WzJOjcCwyKkLZZjOaSSKkUmkjN3JohECedIpLuRRDdJdGyq0a0anJ4koomVhucEsbOs45Ysr
YIJ3k4Iwb5GZLHmoY42TJxOjJq6t7NnleFiuXM71+RCNwi/gQQqIayJJYs7jxIHVXO8LmO1T2tVj7dhVE41
bZrDIto2Jzs1b/AMp22jEnWcU4jY2LbHnfhYrlzO/fkQrCsKxdqZItmVHcVFeneFzodqPa1WPt2JPIeJ0Ty2awT
ScKzq3FEJkolYYrJLohiJFnbFKsRSME1ikrC8iMEoTkipqxNsMk426J5D2TeVWxi255HhYrlzO/fkRArCsX8
ArDRArjeVEOkVNCyGJohiJO8LngHparH2zGnSVjTVGLK5ONOruJoTwsTVMrr/we24hqdEZiPB1dEjMrSD
KSRqkt+FUcR+SExDLNVam8yfeuv/DXXX/goNl1ZBK4Zu214+jl9f8Ag/uUIlUWOSyOX1/4a67kw91RJtwi9
YL9kY0USkNdePoalk170HMLFXYk6ktTLLNJHtk6iqWT5DV3mPbFC1/5RvehKnaz+BzryGzyZcSeSa0mm
Y2cOrNZdX+DUzUL3gQlksb2jarJNHfaN1vc34xLlzH6r8iE0SIuUSGhEkqqyuNkCHRahsik0VzvC5llDZ6Wq
xp0GynYtFhPYFmNDQmITqyzyXg7lngjvPp01pcCRaRxyfdRfERunA7CQldw2MM+XAlSzlClPs5074biTHrl
y4nffTpb+PJnG3G7h9F+iAHL940kt5l9kLF5zbQW5j9d+WJiHL8l78iqLwypqt7OnfLyO5FxF7zIUnIlOCjIxva
kzPho0Wmn2dx9HffTPXzGzcy/0XhCdV+Rsu1jzftHY3mm+i/RSE8092nPG3tJrNW9o3gvc34xHzXMXqvyK9
SLwngDqhvEG5qrDo0K53hc6LhntarG3RbJUJzsDUlhOcacCHgExORlnkvAy6GxC915O4+nTu0Rb8n4E0oY
SlDY6bNUVQnTtBmVqK8jaHJDzi/KKd+Nmng/DO1+zvvp0t+7z3cmbx0gU3cX4SESmj7lnId+/LE4L3N/Rm
Raf8MvxfYuc15Ymd0vKHmW1DCQr4UnUX5oSHUJJZNxK73o3SjtPsf00Gztfpnv50djsF4Q9deXli0hb5/tHY
V8DZLq2TinPE6MiaN7G6EqPDe5vxiXLmdy/NExIQ2b3dsCGowGhIagSkaFYZA2K53hc6LhnY/ax9iv4Swk
xPGrViqcFyzyXgnZZN3ZkHu1J3H06dyi7yfg3Iy4UkXv4QkzcWNZQJ5QSh+uRMW5M7H7O8+nS37vFmZ
XJvNdo1UpkWdGzc34Rb0fpZyHfvy6Xeb+i1y+2eF/Re+PLo/WXlDcBnLz5inDL8TpCvhmQrXEQtp9DUZOn
afZCSiCG3Gh7+dHY7FeES7qb8sjPFcs8/2jsbxvu7TNOc1pRDYicc0jfgbqkao3skqzhvc34xFzXM7l+Sc6FYRf
93USkawkVJwQTRBFCGSxEHeG9RcMz8n7WPtH8ROrQ6LHLJrFEW+S8CRpldv5OWz8o7j6dO5Rf5PxhX
v4R3THBCGiccJ8GWHgN0fs776dLfu8fMhreaCgkgVqageZM0cP39PAd+/Lpd5v6LHJeWeJl748ukfmXlESH
k51ohFx0/sUk3N08T9kALLMlzvGZzsdO0+0JEj/AAbVFL14Hv50djsV4Q9LKW38jndoy6lvn+0djJmNDsJlV
FidhCwtjY2SyFtxLxXub8YjZrmdy/JvEEJl33cIeQ3NYVEsmiRLwGxZjdERTvjfouGZOX9rH2jZoeVhYk6wQ
hPYyxPIYmMt8l4OPWT4LDT7R3X06d6i/wAn4JMQUm7gITaVPXodwKb3fowNlZEse23EvOQ5I5HaryjJzv
p0NK/Hk8zwyKpTkhm8II64tdEeA79+XS7zf0OSPivsWfgy98eXTuF5VN8hjTckd2/NPm3I0ylrLqTlKt8fRmn
GnafYnpoN1P09/OjsdqvCE8a/o3zh9lvmvuhtwIRMDe1ZLG+I2JSQqN5E7Bizq3jvc34xLzuX5oQiw9fik0SHS
BrKpuMIhisNiHYTzO8N8sLhnZ/aE7R7wmEhISDk24O0bZfylRlvkvA8nZNo7b7R3H06aQiFPc/AkQZ6Dvull
9dxuXNIR8Mi3ZiOMiDRaEWFJCiCAd1ztftHdfToSF5ryIkmpQ2OYfURznArHAk/wzKC8bbhiUJIhV3v6YlG
QnPeW+xfFLikvHn0p3C8iy3Qlws/Yx773NI53Lwc3n2L3oxz4Fisdh9o9HI7r6Z2/wB0dhU16Lwhz53ZHZfZb5
/tDWQ1MqJG/c55iANMPfoNZ4pwsnAWBNIkiMLsKrvsMp1/BurCVEkJB7JtzmXOr80QhWL+AxDZJOJE4
UjFc7w36Lhm48PtE1lLOC31OK31NR9TUfUk3s7BtUMWCap5YHYWxTglkkJakULQe7zH4KDLaf8ABXH
nkJobI3cJ+S9vhGW6jCQt+l7yE8slRiry0HpN3+DPeM5cUm20FcahGKCE10OX0JsLoLJDw88fpCSzcnYWj0
G2DJDr5vqjGQRhqeYghKBjNs6PQhFZp/BuG10HGaRjkJuHvo6DNye8byixtuLgNJfsIEy2g6DdDrHD0JbEIk
k8iYbeXX2PAlROHJlpMstB6HQZGLPTDOGR4SVTb2MiWdXsGTU1xeEcRvqaj6mo+pqPqcFsYalJ3L8iFQ
rHv8Y4FceGKRSKQxEnfF47FwztftY+wbFYUxk41bbp0QK9ExMlfwpkoyIJTwJZZkomgTwnsNu5nWcE0lb
GUZGQ3w/hklDIZKG5IEjJDfDZpOrewbp5H4xL1zO5fkVsBf8Ad1DQsrjrJFU6K47CUlhsViB0SLfMvHYuG
dv9rH2C2sDyKk4k/wCFMiidZomrFP8ABJLwFhOrgRFJG8IT/I2NzWaEhk8Cds3sG6+R+MS5czu35E6iL/u4
TovSKK47CVDVCuOwnA3NE6iJkt8y8dDM/J+1j7FbNEGcPIeV5fY3mRUnOzG89mVTncKkcRT6xuLk1ar
KICzsJ0eSG1xE1WVvEpsO8EoWdOBkqk1mKZJZ0mjlcBKIymsolCztsMyBYTqbL1NqMidu3sG8HkfjEuXM
7t+cB3DS9U4GKhEzkJQNwXGJjYlI1FYqgt86XYdxmXl/ax9i2dr5GvhHmHlOQySKJic4k8EUTspEJpG8T2+
DeZV3UUd0aDgJ0J1aSbnqaT6kuTT6llla6J/dMnLa8zQfUzFmmjiGtSwExK3dx0kWakdZZmL8hctx+00kPsP
U6jaU2vkR55o5nCvkPez1o+1Dimol5JPqczqQRzlK9UlWfU5nUSeFk3fQTnPZTgMqJIkVJ2bUiWCdhOHyPx
iXLmd2/OAzkXxKhrCKhuaGIhEEDpLpLEy3zLxsYzs/tY+xWxdQkilD6SBmxbyt4iZkS6Lh9jvSSENEidIwSx
PBDaSJipzcV5EUe5eEOSs4QKCvd4m1MvFUyaWhrzl0RcGaPF8IsP4+GK96fpkUs18SSDhTv/ov8n4FbiCB3
rvmeFfdPAy8EhdVOfAWlG5+C2QxCV5QpEkNSTJcd4pLlJONb0qbmK4gMyz3aF/mhjNwzZQm1ZcR4ZqH
oJVjDI6pJYmyGJUknZMTwvNTd+7Bt4vI/GJcuZ3b84ArCZxMTnAhCuNCGhOjExkiHeqp3xeNZUM7P7WP
sWONyN3K7mRFK7g4lkLCNx5lvl9jvVPOkIeRLFWcZiee07xeRMjR/Yt4s835O2XhEiHSWWqHZI8HwqfX
4Za5/TGNMWf0X2n4Sh+uX+T8Get3kXEs8l908DOz+xusvIs3mMZqHivIuIikbueWIuhfdNzFf4LXJ+C/zQ3U
vUfkjGyWTSaoRFJyoezIjA3mLXKN8iGocYW8fmfjEuXM7t+aEIVi77uwCWQ70gdqoJJwqwyK2+dLtQzs/t
Y+0YmUxC4mvMzF3LZYaQsjhN8+AlzyQ97ldyOyjJ3wzgJFXdjQMTE9j3C8nYPwxFrm/LPA8KhKKSQLP
geX9O2R4fhUfX4ZmgHMhHN3indidJ+CLm93z/wRuRMlyyLXL9LCxyYpzWYxu+f8Gl+QjuV5Nw7s8jyzxv
skRoSEnkZZ5PwXuaqg+5TPHMjCk5RJqXhJHQbENYU7SREYG6NXFfqFARnuHPDq77DzPxiXLmdy/ND
EIv4BWHcTGIeFFYonRXpZ5l46Gdv9rH2oVJE7RcKFnDRlkkObeUuKHI43ERhKPsa3WMcw9IyTFcOX3sI
2CeRO37heTsH9m4t835Y3a8ITq0NM8Q8n6dkh+34VLfj4YkCTlxnJlhG0/wCkycxs7mjmMJm5vwi3yX2Kx4
GNUJgaWSLqSJl07leRWHdnkeWWeTy6czj5m8Ft8/Be5oZKIsFM5dvfEbbsydsEjsQQxLPA3hnbvAnaURrL3
f8ARCDHlWHxIEPFf5vwsVy5ndvyKwr0Iu+7hDwpEjoiGIbExsTGQ6QK5Z50t5Fwzs/tY+1URnFC5IsTTzBj
mJaFjN3n2CfsDl2IUmplS/wQjgh4Xl9jvjTIpKxpkrFmTi7xeRW0i4P7G2RjVtT+JLfl4qnWxfAnd+i9JHi+EJj9j
wzuF4ZKr3BGTOCTyXuf0i3y/RlCPAztRsTJQyk4NeROEmOZq4cnNfLGXT+jYqbZEy45G60fgvvVDvA7Ct
8DJw72/JAnNhuok6wQSSv5TdIpNHG8zMlFhzTHJujTWTJHiv8AN+EPDcuY/XfkYuoRdomOqG1WHgRgir
YriyvOhjuM7P7RK8EMhkiQ2W47VRKWLchxmZMnCGNCEHE4DvskMfCGEnmcEoXQnyb/ABjFtp0HvIe
wTIFQnsCeGCcKZKIqeautSAF8Qm2pD278EjZYfIvvg39mXTRnYfCoSPg+xHlb39CU5kiWP1C40fYeaXd5
mdo4vwh4WfUsmMh00jembzwwKBPU5Lr8L43EsDD2bwUg7ShRCFyI9IjLjIVShDkJR4JYp3Lh3J958D3ar4
Q5lzjbG9s2TjN4Uwxd0OwhrLmU5GL818jycy4jWGRHbxd0iXAkSJEMShp6osdX5FqJl2qQ8ECdDdRvArY
BXLfM3iwY2NHL+0LCYVUztVFcy2ssxxPJC0hEtTKLyaNjfJ+CCYkjzGmWSJ3bRWoaE4E5xpwJzjG4wOZ
YYk7/AFHcjb1G8SVZurG2+5kxL6sY28EyYlcvRvASaF0N2TbqNQoE0M18jyWkbGErJ6DaobdSWJ0SNaVk
avqZizdFy4ryNEN4ZG826s1nVkzW+Plivo+FQ4LurNR1ZqOtZJJJ/gTJAlG0GudiULMztZMbZrISgcDCM6JG
s1vJfANk4d8Nr1ZYklFqju3gG4vVTgdUN1SmqQ1FEiYpIiBsnOo7DsZ2+s0WLlh7Q7NTeJKJ8S/sxpDeQzhL
MzgLtwYZWDbbbe+klhQxTb1jdZJo0JxQsLgToTwtVn+CScO1OAQyGQyGQyGQ6kDGTIYkbOY7zRMeS
RKmXhbG/wCJ0jA3sTY2OZQqFm9Ba5MUTEMzGCw4l4NyDJNfxHeSUPN7W16shYbeZHc0ITNxeEhqKJ
DqhqidERgHekIiBMt86zsOw3q4osXLD2h2am9EjnnI029SEyDL2Q5utVRmshvPKuIilZkkY2baSxZjVJJeOSX
ja/kTobJYmSSSSsSaSSSSTRL/AJ4WFumVYwN0SIHMsJW2dxrx58RNkzTjPFmht70M4ATk5l4HleX3W16s
hYbeZHc0K4risXqiQ3BBvIQ1BIkQhqkiomskiuW+dZ2HY9rVFi5Ye0O3UV0Qp8WR6u+JN72ZQ8icoLSkTz
EKa84kpN+hkCzDyffL+maSxPYyiaRijDG0kzJrL20bOUTjZOxbolViZOVctd3GXfJlouXGiMiiDisyxkNl931te
rIWCS3mR3NCuIVi9RUdyXSWTWWJjWMRFO8L2WDtR6GqEtQNQaw1hrBvyqDehUziSaEvmzOWoXE3
+EPIJ5uId8xaZtt6v4kshkieGCVWcZ2qka3g03vyMZNV2FtMnDzEAW2kab35IxI4jHSbKnEcdTSe/I4LPfkU0
qWS460XuhxH2OkZrMy3OTWAS9wuhHzA1ys39Gk9+TSe/IrmFl4VHtd568EIVClPyKxJyt8kRizQpiRU0pK
bXK4lq2UOJyGerMri0UpX2RtmK5GCaN7UrVkmiZBh+TME5RnB4gFISqSMY9zqzU+J+BrDWGsOExx2E
6pNncvzQriFYvVOqHhNiuThJ0V6WedZ2HY9DVbGN43plz9oTpTAhr3nxL+jkQ2xibkbn7hxCt/InkTSCBEk
4JJeBPIklYPM8DtOWWQtrM1039ik+F+P+CaFdHYITzV4shkbzkaxuFh3z2/2lnx+xWbRnu+R8R1GcsunifZY
PeNc7mScBl1FcTzTyvwiQZTP0aoZHy3S9z+kdn9o7H7L3NG871eS5ENuFvYtRdX5nZ/e1miWCSR3wTsHR
Ud8bd8T7CUTpTNUJmlGQEoZNGvc6+d+A8N6O9fmhXFcVi8IeFsSz2BMZFIdEsy3zqOw7HqarYgrjmxcjn
kURtwhEUZ+P+iCd/Ady/8AOlEoZBFE9nKJRI/QfgWpLaHA5Jcch47R9MScUZJj4GT4/CIeKjtJ5H0Is+P2Ma
s2f0aXYaabT3U8T7pCRyd/gmS938/grj+TceR4Q5w8H9Ce4Sre5/SHNiW77Eae+H2eVDud+vJcjNds35+07P7
2E0SxTilEodI2MolDckCJQ3sXkXa4r7dYiERXyvwHhTNczvX5EIVxWL2AikMglDzsQRSBIaqmQSJUs8xjG
h2PU1WyCGG1GoJsksUm8wQExOf4owmxOBuiewjAmNPzeBKyQiZQJTW3KzX/ACqypcERdlj3KgVK5LJ
Ej5fH7GpnCGjUN9xDOtPE+znCHZmRhw0/czjZGXM3T7G48jwh8YaM33CQ2poubn9IzEnC4EiyZe5o3nfry
JxmKTvvN8yfblC7M7P7xZkuolgmhuiQ1XPC3hEN7aBahwfQjaGNNZOvkfjEbNczvX5EIVxWEzYBMamk0
TLiQh2qJTQxVTJZ5jHR2PQ1WyBS45Ib8AoDuDMpnCnAnP8AQlO3DzvA/QHIQ53asfIfB+KE8xJ5A/skvx
C2HMihcvh9jubi/oiLGY2NPwfZAm5/QjRO9i0vi2bo/s3HlfhHmfQm0nBlS7z+kNDXT7LPT7L3NG879eSLQ
OgPPIvt/A2SuK8MeOX9kyJbI3jRibihuf5HEtAk3UEZHubr534Dw3Lmdy/IhCvQ2eicDc0WAlJaqRMWYkN0
mhoVyzzHQ2Oxc+s1sQQqRx8DU3uL08v7WVUxVRgCeCK+d4HoEtokacwUnrQ/FFdHYIaPj8ITmrZfD7Ew
xtPtAuM6ENkToNSLHMX2e1oRQcTKj/R1lm3ItQ15HY8r8IkkcTb4NZ0Icw+BA+bn9I7H7O1+y5zRvO9Xk
ncTCVlkhuovsz8v7EtmB1y2RvAl/G0OUJVXzvwHhuXM71+aEqJl3lVIZNEzRYbnDInhOwrlnmO9DsOxdy/a
x2OSiuZbvnsoCZLF/PJLq1WRYYF2IoZLdBNOfkJdltTLcKymku9+Wo5uU48IklksYqFMX+dTgJ1Fww8RTi
aK1SmPsTk0P6IzGZXKO8e3o3ILN+EaA0AxmVl4VEhBZu7jLLUfu6d7fGo0CE0vI1INyiZzHTTc1yHOpXg
NzqJFClq42dk8n7fA2SyX/DNEQiEMn+fzvwHhuXM71+aExCLvLAd6q4yaoayEMnBLJFcs8xjHYZlXp9rH2
Cu8cuG0kn+iScMkkieCXWNhL4jbZLJJY87kskl1jG1FhUgTazVZJJJ2EbOcJOGf5PO/GJeuZ3L84CL/ACwH
erRIqFRDJorUdVcs8x7ywdqOx+1/QCf8iY9qtlJKJRKJRP8AFJNJwySidsQyaNbCP5fO/GJuncvzgCPHgViKJ
50eGCCMECvSzzHQ7Udj9r+mFcn+SSdqkkkknZzWSSXs2xMl1bZO1kbqqEP+95X4wmWOaO9fmhWpuPG
IkdExkOkEEOiG6GsDaESWeY6Hajt/tf1gnAn/ADxsExvAmSif/HlE4If/AIbdfM8IbnC2TmL135oQhWPHSKw
6MSgbxE4ExqkUQK5Z5jodqG93FCSSQj6X4Q9L8PZH4eyPwWNfzoTE5/mjbCVG8IT/AK28AbEhKjf/AIgn
BnGrwj2R+Hsj8PZH4eiPwfsX4LdKIz93IWOa/NCEKxf5UTgbpJFDdE4wEposIaJobFcs8x3odqOx+1/cCcf+G
Tq0MVGhXo3AnI3UnVuKFgNic4xuBOcRIiKjc/8AkPI/CHgaksczvX5EJ5CFYv8AKqUjqhqqU1TE5Gpo3gV
y3zHQ7Udj9r+8J/8AHEiolRqRId6SRRsbmk0TRuhuKkEUaEqNDwN7DIy/qb2DyvxiXLmd6/IhLITo8dUxkE
kQTOVDUCZCGqSSyXVpCILfMdiyp7Wqx9g/pTJ/8eWSyWSyXVVghDokiEQiEJYEslibGyWSyX/4zZL2N
zm8RcuZ3r84Qv8ALAkN0l0lk0lkiqMSGS6K5b5jodHY/ax2uT+tMTn+uaSSNrbSSSSyaSSySScc/wDjuidl5X4
xLlzO9fkWAX+VTFYd6q46IosQxiWdLfMdDHc9DVY7XJ/bIn/emP8A8nP+mSdpd5vwHhXLmd6/OAIv8sA
rDxISGLCgQ7CuWudRjuexqsdrk/8AAlkk/wDjRSCCCHggjHH/AIjZO38r8Yly5nevzgCL/LDDpFTQhivR5kO
qaEOwrlvmb1DHcb3cVj7B/wCEiUT/AObL/wDKbG/4fK/GJcuZ3r80K1CL/KkCyuMTRGY6LK5KpIhsTihsir
YrlvnUY7i+7isfYP8AxE4E/wD5U3/He5vAeG5czvX5EK1CL/KicDeBIhsSkSwJSNRROpoVy3zqMdz1NVjsc
n/ipwL/AOSb/lvc3gPDa5o71+RCtRuPHVKRrEJxhJwNzhSK4uTmOhjMvqusaZOT/wAaf/kDcfzr3N4YrlzO9f
nANxf5YwnOEENVSGJEKquWuZZQx3PS1X/hY6mYXuSM/O0T69sRLTlt/wCj2UslibxNJTji1EcvXHNZds
hVDSk/eG0V2EnwFmP7Nug7Mni/9Vsn+e9zeGK5czvX5FURe5CIVIHVMZLJEUawEiGhXpY5osoY7ntarG
wJF/MmuTHueZ23LLz2MmaE4994kEWhvJKjvPjqQMf+skxVVbmc68PIximI3tcSVylOb4IaZnVn5gapJzaf09
RQ8NG/TgOY5iIzjj1Fbykm8m1vLQydETVPiJqIl68GOpSp36LcOU0xv/FqJzoDTl2klHObP3uJzM3fPL9J1Zc
L/K+yRLHnmubG22oXcz1HoW/MSDCg7zvYhpva8jfITO+eA+JLa36MUNkb3uLcCAMxG9riWAlDPmOlW
Jmc32IPRqfRv0gbd1MHnOvuZAuYe81xMx3C+b+ENI4mZzb4CuRliUs5cDNmlaHd/OZIOBrdMfM/mZIrPRt
x8MkM5JO0rdkO5Ye7MRDN75vXiTohvizeEE58rCAsx80NO5hPe+ArplQ+PA4o8JSJWTkvLot+G29+g6M8
NfZk1Ru/6y6Jo5eQ1ruUJOUs0uDfy/EMVzaM4umtN+XyLrNCXku8fCUjOhRK46CaWJTnORWea1bllYWL
Bxfz7yGZpk57/sUjEZZuef4JlmErZb+O4jDknx3QpIPNOVvYlzE+Lgb3Rd3lQiRknC34/HuQ2Tepzl2MtbZG/
wDzQ8gyfwnFynmuMDsqGtZ9gyRMl93v+jpSTT353GnFLe9ujVIuaeTwTjJv5vJ/jFJcRleLXf13GZ/gv9/03ub
xFy5nfvyKoi/ypLJZLwK9SopHap0mivTukWUMdz2tUKBIfSkepI9yR7khlkHYP6HE1294sR8B4TwfuYxtELr
fpn5N5hwE3OZnrcu5oZd6hZPOHkMWnPJvUZHMp+2PdM2eqdB4Wac7+DPirjeNDoiZn4v8kmrT6DT5q85
W/mPlfZcn/wBO8Xky/E1vnwNM5zzjUyO1+kJtmmeokXKT/DlcPrv7QJFth+f8HV9wcdXPYdpOT8CcQxPP/
BYSpuN6nexTMKV3YiU3rIaAyVt+dh+8rN9icfD7N6c2t5J9X6F17pTvE0eVpxaO3wQI0fkaE2q8MXErJfLa8
e7zdNfoVz4suu6wknXxmd3chDWp65nEDWZjSe4qouzta2UfA3QeWLPssZ/Zc0ynyh8G1f8Az/pPIUN7t6fAk
X3LL5Gktkx0UFvkvLN5v1m1v8DwaW6b/ZLayyE8MecdSOTwfk79eUZqrfP0T9m4naUff0PLPWZKfIMnv7
r/AEciOK8ai0381mMPF2/jcGHHNx4LycSkfOShfpJuTco+DN3GUXv8DS45H/3591FYbkk5iQ5TzGbf6CyDB
re4kjk8DjkP8GjgC+XHYyqXB+TJhG6VOYzxqOGXb1l4u6QMoDaSc+W744jjd/SyU+IHuSPcke5I9yR6Uhxq
MZ6HcvyK9RF/lgDuKquOkEkjzIEyR3wK5b51GO56Wq2iJ/yIGY05T0h5P965mdZKaWmnL2xOiz9U/smzpc
f+cScpUnf8owXhON08RbFUs2nqi2hv4fyhQOW81GXCF/oweUjdpxGM8TEZTx6DrITXB8USnMvOzeZbyV
53saFb4i6zfwfBjW0uco0W8jM23b9JqfV9CxE8tY3CWqKjc8u4q8cWtks93EQOdJ5prOHwa4ch44G3eL5+Fx
N3anwLDm3az1LZ6JbXAarys90RY5jxc23uytxJAxMRCb4lgJyz4SNnec259hYYsrJ7tSJE5258XoIuzeR5RrNx
YrxMbm7SMVumukryOV5idzXASHf2Syh7tRYSzl789MxZs83d5z9omnqXwcv/AINvlmnub3QvkQc9Qr837A
wsm84bIG1K+EmWilKeTyzJY52323/JPSGk8s97fAd2ySLc3nuGZZ3pzuXzPIno87DH9y03uytxEfllr7G9o3M/
EfA6z853S+w0M0J7o3jmTW5yIGS98z1kd+VO5J37DRJppn8zG8s6efHeI9eEvO2Q2nmJnKP9HmZuDiuIyX
DZG41fAnmNjLKXkTu3xWbY2eWsyiLLiLxUFvUR87zg8RlbM5jJzy3q6/4TXllhENSpW8UWpfCX8jSZSnc
5uNnzme5r/TJ8geXPPsOFQj3ZiJJnDRo0d5ZNX1fAcadq3PPObk8ZueW/dnwQk5mc553WXqEHnO5fpn/Te5
vwHfDcuZ378iqKxf5YIpI3gThEhrCrlvmPfQxnparaon/56dEkolEolErYzjzkQUKFHPIQgskkotfL52SglKHOV
ENaUPderg1yttZZ6ZjmmXBcv3fjklEv/Fvc34DvhuXM7x+RXqbi/wAhDdEx44omNiY3hSO8LnUdz3tVj7BjT/
8ACh7xQLMeVzPcQZHDUaa3DZDakPcNRcjWsPeS4CZ5ojOGJ7jITTRkc6JSxcKbpOY5VHkxRIszPgQ6NR
ekZwZTDJW9izsbpFE3E0yHvJXEeRa45RDsWuOTNPMlCcmfAd//AB/M/CHfDcuZ378ivUVi/wAhKhrDFEp
qIaxkTJdam9UZ72qx9g/8dvCmQiOanu0GzsIlQQyc5bkOkQr2UTmv0SGhzpOfK6+xlTEcFFlNiIodt3P8I7ZG6
SMvn/hEESv5Qou3L8ElQ4i+66ESdPJSxMTKh+BgRyrLhks/kaeVrwJBvGhZL/u4hKkjaWrL0hzhQplTED5D
Kvv6IfkRHw8/f+kyhZi6ETSj6chWIShJG5XzMiUvSOmQpjMo8z+CDdlnEiPtnDiLMfuWFo4jEona3sk25yZc
uBGPmZgVEHxb+Ym05RcwTn8sWXunDMrxyvI494Z77hpUaeUPyJZFyy3BcXU2yGpMR43kK5WcX3OJy
E5rLgof/TlPuD/6PF/waLZ07fIgZKnRCKLpNp2W8bIWnHhot42LU8oFJzEn+wZHihW5vMllWfk3CWTa+gh
4siiHvFbpGl7v4EbmIm0v+CaspSayWgiz0yvn3ITmRWs+A2ohrxx/8fzPwh3w3Lmd2/Ir1JyHl+QnFDc4EQN0
TipXHYSkaiqIorljmsAdxOn9rH2DYyT0ZNV0FsthP3jVdKucwksv8v5c3MQ1nh9segs2mn8DyndC8scmtfoW
FObynN/hH7Q/lxcRzH1mJ8LigScs4j4f/RKbz5RCQaFwRb7XYiJmeVlBZSTqVyDyOHhDnd733gcRmfNe9K
OZE7e5D/MkWiLbuQszpSeZuMi+czceI8fwhwRK4uEJkOB7nEf97CtJdp5Y3FcJTot+g/Y9N4whXbaXykLF5
Tt8CRovMuRSjtlzHYynZ+8LEk27l9vBPKds9eHW3Qmd6ryJY2c+SPcCbfwsl9nlQvZ2hoeR5o8jgfDck/s+wq
1kk5+hsMkRPRCQzBeLjWdOSL5Tl28CFrH0gXeZQNzEb7xCQ35he7siEuYvAraohW3bxgTCjJ0F8db7pCN
om/LPzEiEJaL7F99ZTdp/I0zuJHLIyf79IzJJ8EJ83HhPbmKXPP6EM2suUfztUghm3beZ+EO+GxzO8fkV6EyI
L/LAkOiaJYBXo8rE0SJJIRB3xe8A7X7WPsGxRdJIhMg/xSXvAjXHD1jGg5jKE9O28RGt38qWO5iKtqFGfG
RHZbzlqPgapt0W4ISo02bz+I+BRmtaShrd1KGtyVhQ6ttxw3fIshb4wv0j1WMvkkaOE3HLZy3HyiNDcxaNeR
JenyX6xRUZJNQORUKMt8whOcLqnXQaZoWeX6RMU43OwlUs/lPTgMkZfERyE0mLdv7Fv6lWS/UPim02
+eYlKiYvyzEjRLCYnS+CUjWiIL8ZFnecN6/glg0lZpRE/JkLM2W/Ju3wSrUr5Lux6rUr4Scx8cRKS24jNlPOV
FxJcn0SC0xv5kls0VpIQTlcBAi20nwi7a3mXbbczHHcIGRLXgSyie/duHVcJi2KluQxJ8ud0Z/Yts02zavyz3FrL
aJC1yyy6/8ASZaaSzS48x1WKUKH8wZBzQVcg7wo98GSdZT82EzhauKnMjRk4LSUPDjc7rDsyebceP8Agvs
JEpW8zxpLj/opzJwlO7Jr8JiZN3HNvMyu2y6K4ss+Xkc0NOVm/wCd6uAVn713GbXvM/CHfDcuYvVfkVyR
Ccl/lRIZOJMborjJoqOkiZ3he8A7X7X8CI1gI04iakLJuRIJvplwZSRYnOJ/zQjfNd0DSeTJJJZCGkxZWGNJ3N
0DzcslxAnGDdA87m6KJIfyQ3pIx3HcZHw3lachhd55nVKKPM3yaiSWaIyghWLSjfRMUazXjf8AJLpoNzek
w2idEyf34saUp0+xt7/+EZQRlAnFiCM5HxFkSRSaQv6J5BAV9X2vmfhDvhvR3L8iFQrF/lVDuJYlRYCsN5k
VVzvC54B2v2v4EYtd4taWXkQxvcMaRl3EShRTPAkNX/8AXc+ZDSjMfI+Np5n4Q74b0dy/IrCvQrF+udJxk
Owh4EQ6K5b5m9gHa/axp0GxlbYtLzZKcyJXmTcCsZ87M2NMkTLwrz/9fPPL3mLbxIhw9n5n4Q74bXM7t+
RWFehWL9FkSOkMgVx4kxsSomhtUVzvC94B2v2sfbNgs2kt5E728yLcjPFlmLY5/wBJbUsYgVu58hJK+CG
6x2/86VekVh2/9zOG6lDeIWRw0fY12XmfhDvhtczu35LBXoVi/wAhDZFZQ2sEVaqmOsCud0XPAO1+1jtcm
wZmWQsR8RDyJTwCUC91hjmslkSb/wASwehINqYj25bIcqigWZoZWpDGfvD2f9GZG4mIok3ulDweQ4/3f0
Hk7jX3ucCztmSmCHuJcCH61SDK00hjhZEPePLJkcBZ5IadyeDU2j/qHuMpa5bp1ehu/wDIWN0RGsCoXZjp
u4T2PmfhDvhtczun5oV6FYv8qJSWGRgDWARcajE2K53xc8A7X7WO1yY+ZnTuzSKZOQhqbcPY3vEbRLs
dTmdwhT4lo+f/ABGId77bzj602ly3dBTbk2n8P19B9ZvByEbVmpyXAiVamOzTUXJENtwvsSR1yfNpuITqW
kpzvP4Ip2lOWW8VhCfk2PKvRme3JER3uZRUttZ7suJCebTOfQjxG/LJR7qOL6Vms5evIaohtJuWlMwK3Nq
74RBtBq/z+CrJTWIUkaCWratK93CCI0nwsiFZSiOV/JNpEoe7JkVTh8Of4OaXSSfWCKdE4S4jcJKy4Z6ch0
VXmz33gXENTPP2woojZXjPcG2ZI2e/j2HZqbl5tcEiXc07nnkvcxAGUvz/AMmOYhKS3W5DEaL/AIMylbH
M61fhEzhtczu35oVCsX+WEWANzU6Jjc4IIornfFzqM7P7Qo02FgWSWZrMWuTGxIcXusJdt49u8MinyN72
KlZzDGfAKkibhzUJE/8AwW4N6sZKO5mqqLiYnPmM3QefJv6+xSjluM514C53duexGXrcTZaS91yJQtu4ylb
5M0Lfq3uQg8ZHHXg9OB2S+yDRqbPwKCMNX+CmOluM7ZpXsxbWWCenYRX1EfO+/uhapJPM4XNfYy
pXlOqQnSOcb1uGNkSWV90/NxPZJG44bn4CWJh7uKUfKy9kvSHLNbsyayG50lfXkZcLfG5Tv16o3kto+zE
MKlWi/k4WG+UxV4G1MLPu90D1Nu3cd4QM5ruuHwMj8yz8vwL3JkXwv+iS0cX9FkdI+Xl23idVJpt589Bj
3TEeF/47IJN5NjWX4JTYY9qWeNuKFWbxYjKKKE3lyju35FapWL/L6onBeiajWFCGqJDpLJdFc74uY6na/a
pCIRCIRCLXJjek23kEW/wPSoqVZGoomFeYhXzEM1hOt+sed6p/+AnDklQSvkb53jEjxzEclq9xYmHHFyT4
pTOTYm0+IzMkd+tyVieYgO0LOSdTbtLzH8jT0P8AcYzlj+RnLF46WLjP58cBvmeLRLghJ44S4zFsNXJkibz
b5HrFwdtyEZ2jp14/IuPpLVkzKp1EplaV2IbDhZdEKWwk+DgvB1Y+khk1MeefH5EmJkuG7iTCJcJJKY4T8j
g5D3TxFUPS5j6XJ82NZza7zJkpE/8AkJykkUcNmIb3jWluwsmj5+bwhJEIhEIhFrmd2xWFQrF/l9VklkDbE6N
VJjsIjGVzvjfHep2v2sdvkxR3wNPInLdkLm6yItb2b0Ne6shzuEfEGR+WGSRW/wDRkWFuyFDs9yGlTtpcR/5
LH7JoNNSuAvfiG5C1zLdRk4L/ADfhCw2uZ3L80K9CsX6nSazgQ7EMzFQrUiiud8Xujp2v2sdrkxSz7iQXES
YQo5TwIdN4om7uJKIXLqaUKCSXDYST/TlvIQBsONJz0+CXSW3YX7Mk/hON3EUcw38suAyOw3ZExu3
EhYwvfBG8fvBDImzvxEwuoeBFgy5cCNbillqOAJH9cvsTNZeb4/8Ad4+M3uP/ABMYkme627R8RYs3ydIvq
NMHCz3W6a9Sb7yip4amfSRrTISvLIpn6GkqhEvgo87kMs0w62knmjKed+Bu/JtZ6STXSZ8sY4abEBY37wc
DyZJKZ0/RSyJabfGQ0vKHGX+MWXzS/noTotE76fRn3Tmyv85MmVSXv8GfOXn/AKJZTK/SRMzh3n/BE
wlD0hz78kp8pLmw/d8Zy/8AHjOrkSzVnmNUlt/IUN3GZ1sOMV/m/CFhtczv35FYV6FYviwIoh2FQqK+Enk
NDornfF75jY6P7uKx2uTClOS30gTEtxnDOPJMM8/sbctti2Xtw7kuZF7l2SHApG5c7KSSSf5U4zHEZNpPNx
Gd6CGlCjjq8o7iQENy72+iWBW4XyI8ri/LGOqGGmKnqUk/fky5xlnOiF2VbpA7FtS8ebG+gycsve5ng4/YqK
3prPfbn9EdzbzU2e8t28VMp5f5n5Mk5iXmveECUZZZ0ZfDRcjz+34Flz8FoFZWRtvPVjiLcWfwLd5Tean3h8
8jJyfoLjVG+Lc5Pl5N83titS8X9mZWr+xKTKiNRIne4vmW/wAHmBJO+9xejkThy+h6y0k4jgLBsbmb3y38C
OJnLyVs1l7xFWfYmuefvbeZO3b+0h9tiNGpH7jtWgjREJJlL7Fhe81r7o5jSv8AyIpa6JdzNBcC69gd4xX+bwh
YbXM7t+cArF/lhTGQxXpI1NEN1SomhtUVzui9jHT0tVjtcmGMmyzI1+BpcveXS7MtWXkYpBfDouMhiKS+
Qe2TJVJX8EjyzItxJm5hKUkIbM2ngMRIJF0e80Km4lm+ZIyTiztkZs0Nms2XASMlbyPMbv8ASYeQ23ba3o
VVsSV9eQltcSm8fED1O1L1EtQnFIkyJlHM8I0Jd3n/AMJTmz91HNN3xIuyXHANoNkGMzkmHzJjP7J1JuD
NyuJu/QPty5Ql5Jj3EjZ3ZIo3CRZuSDlhFZMuE/n6H/5CE2cmPe+4aGmnAvW3IFVk8V/m/CFgbLXM7t+RW
FQrF3liQ2hDeFFUx0iiud8XuhjQ/o4rHa5MGcOBa2uHtpN1xi/mND4IYzYVNuBtmuJohA8H8KeAT2TaVyG
Ty/6MEN8v+i3Kmd3/AHePquS38NRpiPKMyA5vFHK3DlXN0oba/wAHTOJaESqCl2E0LOwmnmqTmkSrIl
EqJJRkcMWc3CmYRMXR2MyHvEnuM7wZMxKNKOyhLgz0mG10YzPEZtYTl5G6Sd28h8BQ2hS7Gf8A4h
rpdwiFp0ztZ3EuezGOe6w3+b8IWBotczv35FUrF/DGwImRqMREQd8b/OhjZ6Wqx2+TvgYpBUnAex+JnjeR8
QHqTdc4BUczCCTb3Ez/ACkN7ATuJ4eeVd88RbLMDfvrfAdGkxk3DtcTYG78yJLeR73LIBaze+ciTSXLM7z
+Dx+6qV4E08T4hzM/PuQuuzeUuXvtvLQMi7fpHjJ23M36hpOXlaMp1FOhksvn/lxY0pOEs7/A6fepvdlnmxS
dpRt7+BNiPNm1nkZ4UJuyt+j2e5UuBK90c/A/qiGieApLmQhN6aynkScRmrXgSswizl5S/kdV3ubzyfv/AAS1s
5dot8C/xavOW4UH3sSG2ke5/wCljySed2Z6Gkskm39jE9cJyZAoN9CFTRObUgtodpP7M8tG0THkN7d+YxS
ZtjUVG84Je7xsU2N65i2olt31JV5JQ4z4SRE8O0n1uRO6cvO08JfqF5s/LlOnEyLV3TdwI9kmUJTlqMq+8E0y
VmN7TV/f4QTM1nx/8E3XM11Yz3nMkGeatyFJvlfUTm2C/wA34QsNrmd+/IhXEFYv8qJSNRiJSNRUixcajD
EZiZ3xc6GNF36zWOxyVbhERvvsR8ZjlAlwZE6E8kDFeBkvgibSvuH/AFpE6JiWzusJjByiSXA0t/PgPSInXsP
FhJd+EfopPwM4fWRWUzSaz4z4Epl0o7jrM68Lznr9EiLMtTO/dmJjJGUpvPLLwh3WpQuo3LIQsnltLddZ9yP
nmpX5GQunLzRm0LQTm2nMaD65nBNuc/dxCYcZ2eeQt0lxnzyFtT3Zoe+EJYuuLeRtIg01pFnSzhcEsvXxEi
++Y27++BSqWTKIjKSHvFUnklLqJnkRK3NBCFd6zst3th2bI+7ErzXl2Tz3iFn7tS46yZQ4Gc2b4/Q8YbS3P7v
7A5AZW/XL/ou4pzRDzgdlPHf1FeJfCnu5CL1CeTf/AILZnATM9rcROk7cnqv3XoZLqcTzzki2Li8irnJKHv6i
OqL4MiglCzppnJwGhbuD7IW8pWc2y/SLiWZcZrdmpjfqiaUc5ebiZVhbzdvfPN/SEtrJsv7m8SBnfkSMWedGL
vIaQhPwsngv834QsN6YvXfkVxXoVi/yEiw2JDqiw3OBJJOFOSDvi90Yz0tVjtcnmiUmRQKTFC1Q3EpbcZN
fJ5jUJ4X6r8FJeSELt1kpQ4nIk21qSpIvI0j+xDEsbfXWmlJY0I2duYoiE4yfJI4DzIygmjU5Md5N0GuBtK5bpS
F4Gk1BLmWLJQqRuo88mJQJJKKcBEuIN0U3zgRYT4Nx8BlxNyJxYWVYtp/Y2S8a3IlxRvh78CVKUyOV2
FjTtr3QWKWF7wExLe6Vv834QsN6O/fkVxXoVi5yos7jFYZCIRFU0Vx4BIY1RXO+L3RjPS1WOxyVTaJIE
4JGhOUUTLJDddjbYlH/AICtjgSSt/4iUW/8pBqDZk3SURJL4jbd63+b8IWG9HfvyK4r0KxfwKw70TzHbAxL
PCVhk0Vzui90Yz1tVj7R/wCfJP8A8PI3RMbn+K9zfhCw3o79+RXFehWL/u6kVTor4iRvLDDqlmd8b3MuG
M9TVY+wf+jLESif/elEolEolD/m8jwHhvR378iuK9CsX/dwiR0hk0SgeZFErFBNESd8XsYxjerisfaL7wtFc1iH
ElcdnBGGCMWZDI2baV3jWRK/gaK7NY1jWEj37WVWdhCyeOVjlUbUbFtITT2UriSuJK4kriSuNYMjTxfh
Cw3ndvyK4r0Kxf5CUjUVTQxDYhvESkagTwK53xe6my79ZrDOcC55IlJOydvg010RprojTXRHL6IRaSz0Rp
ug9SD/AMQjBrojkdEcjojkdEcjojQXRHI6I0F0RyOiOR0QoLLoiA5dEaC6I0F0RyOiNBdEcjojRXRGguiNBd
EaC6I5HRHI6IWpLPRDwpWWiOX0RoLojTXRGmuiNNdEaa6I010RprojTXRGmuiNNdEMHDSjRDnjJ/CN
NdEaa6I010RprojTXRGmuiNNdEcrojl9EcnohozldENkllojdT2RyuiOV0Ry+iOT0RrLojWXRHJ6I5PRHJ6IbO
EvhHqQ9SHqQU/QjW7I1uyNbsjW7I1uyNbsjWXRHL6I5XRHAjoiQCz0QtHojk9Eay6I1l0RyeiNbsjW7I5fR
HK6I1uyNbshYlfREJF2iNbsjldEcnojldEa3ZGt2RyeiOT0Ry+iOV0RyuiEZnfRDMkZaI5PRHJ6I0V0RprojTX
RGmuiNNdEaa6I010RprojTXRFqF8IlQ2nGiNNdEaa6I010RprojTXRGmuiNNdEaa6I010Q1zJfCPUh7kPchLy
T+EcjojQXRHK6IZoZCWdlmOM8N65nfvyK4riYrF/kJl8QRRKRKiGqJwXHgVzvi91NHparBOcEe5RKhWw
78CZ9Wy7g+jazutpd8Psd3s7DzR32VznVFvnst9Gtn3C87a1/a9/ZXeWC/g3yb8Qxs8F65nevyITEIviRahDvUd
qJwJzWap4Vc7oXNj4DGWfrNV0IOAWyti34Ez69l3B9G1ndbS74fY7vZ2HmjvsrnOqLfPZb6NbPuF521r+17
+yu8h3rfwrJyhCbwa2lb0tTu35EI3BHiExuRImMsCZyqJbNXO+L2O46elqqM5RwLZWx78CZ9ey7g+jazutpd
8Psd3s7DzR32VznVFvnst9Gtn3C87a1/a9/ZXeQ71v4uQpRa6UtHdvyIRuCL+A7iSJYhqCWSxDWBDolVXO
+L2MYz0NUKN4hrgjmhW2G/AmfXsu4Po2u7raXfD7Hd89nYeaO+yuc6ot89lvo1s+4Xn+u27+yu8h3rf2CDf
DGzsWuZ378iEbgi+KpDoqOqHbEYkOwrlrnUYz1tUabHNG5EkkkkokkkVFBDGmLm+CSSSSSSSBJ3hlzE0
kkkkkkmk03eEkkk0kklEkkl3w+xs3MkklEokkklEolDcol1RtSSiSSSSSSSUXOZDIYmK486SSSqzXeZfjESiSS
VSSSUSiUN1EZYJrJJKpJJKJVdpVZpJJJKpKPCXpJJJJRNJRKJLvIhkMgv8Au8kkklEqkk7xJvB6+EndvyKm
4Iv+7sCsOiuSPYiYxuiud8b1DGNSKVv5oWpZHz+HoP8AD2H+H+g/w/0H+HpP8PWf4f6D/D/Qf4f6D/Ce/cf
0Lodw9hnuM/yGSb3D/Qf4f6D/AA/0H+H+g/w/0H+H+g/w/wBB/h6z/D0H+CTnyfhKnc/D/Qf4ek/w9B/h/oP8
P9B/h/oP8P8AQf4f6D/D/Qf4ek/w9B/hEAGpO4ew/wAP9B/h7D/D0H+HpP8AD0H+HpP8Pef4f6D/AA/0H+H
+g/wtQH/ofh/oP8P9B/h/oP8AD1n+H+g/w9B/h6D/AA9Z/h/oP8PWf4es/wAHJMzmJeXk/B/634f6D/D/AEH+
H+g/w/0H+H+g/wAPQf4eg/wX+t+COED2Ge46SUw+4ek/w9h/h7D/AAX+t+HpP8PW/wCHoP8AD1v+HrP8
ON3PwYTKfJ6z/D0n+H+g/wAP9B/h6T/D2n+H+g/w/wBB/gv9b8PQf4es/wAEnPk/B8mweg/w9Z/h6z/D0n+H
+g/w9Z/h7T/D2H+HsP8AD3n+D/1vweT5D7IPw9Z/h6z/AA9J/h6D/D0n+H+g/wAP9B/h/oP8PWf4e0/w9Z/g9l
dz8Gxz5D/Qf4f6D/D/AEH+HrP8PQf4ek/w9Z/h6z/D/Qf4M4AX+we46Ahj7h/oP8P9B/h/oP8ABf634es/w9J/h/
oP8PQf4JDldz8EBhxv+Gc+m35FeRKhF33dSCBPIaqr4UCY8xqMSRZ5iXEGNqPmRqQ+JD4kakakakPiRqR
qQ+JGpGpGpGpzEakPiNanyQ+JGpGpGpGpzHMRqRqRqRqRqRqRqRqRqRqRqRqRqRqRqRqRqRqRqRqR
qRqRqRqRqRqRqRqRqRqRqNakakakakakPiRqRqRqQ+JGpD4kakakakakPiRqRqfJD4kakPiRqRqRqRqRqRq
RqQ+JGpGpGpGpGpGpGpGpGpGpGpGpGpGpGpGpGpGpD4kPiQ+JGpGpGpGpGpGpGpGpGpGpGpGpGp
GpGpGpGpGpGpGpGpGpGpGpGpGpbeX3kakakPicxGpD4kakakakPiRqRqQ+JD4kaiy3ioVhBKumNTRNE
USgbwN1NSNYBEneF7EGoGpGqRQ0QRRBBBBBBBGEIIxASjDCxQtrGJiEIhEIhEKiEQiEQqQiEQiENC
RCqQqIRCIRCIRCIRAgQIRCIRCIRAhEIhEIhEIhEIhEIhEIhYoIVIWGMUYYRGBoggggggggggiolwIoJCC
C5+QlNCUDvWCZyGoolNUpLUXHRNEQdwLmxoayHKIGIGiGQyGQyGQyGQyGQyGQyGQxIgghkMhka
EEEaC/qisYoRBCIRCIRCIRCIRCIRCIRCIRCIRCIRCIRCIRCIIRBBBCIIRGyjZxsI2UVcshkMhkMhkMhkM
hkMhkMhkECRFEEou8qm4IkdDFehKRKKNCY3NUUIYmLk5i5saGshohkDU/1AAAAIwxijYxtIIpGJ0Q6xJ
EDRH/loo8UbFr+AAAJGYkxUI3Cw4nRcmMiJN4xXGi1EE0SGiRUgkVxMnMXNjQ0Q6IIGiHUh0QyMQF
URgEMlQsQEfxAAAWxACEP/wAYCAAAABIkQ8UJbcAAlsQCCBp4QlhCKEmPEBAkQJUJCCVEzOs0Q
7kuksmjosCSSarIDuwzTZomkaZpGkaJomiaJomiaJomiaJomiaJomgaJomiaZomiaJomiaZpmmaRpGkaRpmma
ZpmmaZpmmaZpmmaRpGkaZpmmaZpmmaZpGkaZpmmaRpGkaRpmkaZpmmaZpmmaZpmmaZpGmaZpmk
aZpmmaZpmmaZpmmaZpmmaZpmkaZpGmaZpGmaZpGmaRpmmaZpmmaZpmkaRpmmaZpGmaZpGkaZpm
maZpGkaZpmmaJomiaJomiaJomiaRpGiaJxUaJomiaJomiaJpmmaRoi4Rps0iAOeBLKrWAxDeWAVh3qrjomS
SMRNEiY9BEiY7Co6SJ0bMxUbJJMzMkzMxEjZIrjEMkROZJmKiSSRMYpJqVhvMmiokzpmSJ1ZmKw2T
VUIbzJMxszJFSSR0zMzMQ3nWSaGIdzOjsZiGZiY2KRkmdMzMkbJJMzOieVXYzMxUSSMkkkkTwN5Cox
MbJGTgNUkkV8JWEh4FgSSh0h1Q3WHhggVh3ohukMWVxkMh0gRI8yGQ6t0TJRKGQyGQIbwQxDeJJkj
Yh54IYrjeVUxidEhvKiRkEOqHnYih3oxIdqQQ6Q6JDdTq6RRUdxUSwDIIY3VZDzESPGRR0SgbEx1bVYqr
DG1WBDvSGQ6QyBEjuQ6JYUPZJTRKiawGiBolDIdIFlcbpBDqsrkobomqQOolSaN0aEiHWVRvFKwIEtmP
HBA2qmiBOsUQ8xZDwNiQkSMTVHaiHmSrIlA2JECsNUgdsIngQ2JkoiawJCVECcUbQhuiQ0RgSEoogRG
BMlDdJQ2hEobpFEIlDeBbItUdUJ0JjdZomN0gVUXoajGCc0kic6ojMbqd6k0SxgrjY3ImROdE4RrAjEsBEUN
0mjdU4G8DtsBvAbHVuicDcieAbqJSNRRUQ1gTIo2J0NyKw1gJTRYuIdDQmJzQntENRVOk4UpGicBqiUk
DovQ1GBqolI1GBUNRRPCJxQ3IlhEhKKRTfRjUCcUNzhE4E5G4EN1VxqRqKKw3hJwJzVIxIaqlhG5Epoe
NIZGENwXGRUkNCcF8I1gSxBOBuaKiG6JSNQJVQ0JTRMYROBOaE8A7CUli4xWqNYEh1Q3IlI1GxO+
ARcaipNE6IkZFJExZjyIkdIFfASqiiQ1FFam8YiwnI3GIN0SGtgJIrEZidCRMZViiQ1AmKsiY3RImMqQOqcY
SGqp0nEJ0mqY3U2RVIlQ0SRVMvQ1RVSGqisTW5ahvCaE4G8EEzkJUJ0Vh0TgnAQ0JwN1gIaqmOsUTG
5ExpVSGiaS6IaJFnceWBqCWTSSXSRqizuNEkukuk4iRqs0hDbwTRIbIVJpNDvV1WdxkiHhmioxEIhDEh1m
iQ6JLBJOBpYkEiIQ0SJ1IQ1U3VCGqSSLMbIwTVJDEMWY1RIdJYrjJokNxhSGqJInMaVFncaEiEMl0kQ1h
l0Q1SRXIqQ7iWwEhMdsSVJxRRXHUSyHcgQ7YZohrIVSsMTGthIrjwIeOSSaSSIdENZYRLKkUQ6IIGTik
SGiRDwCGicU0nATScSHWcE1aoiCB0SorkDolkOk4VYeIQ74FcYiKK47UQyCBsVx4CCaK5JNCsO5A3gP
A3hTyHeiQ3lU6pDESMQ8ECGIazIIG8ZFIwRRIdDxRhTyqrjsIZAh0iioVJwpJHcRJGFWGhDeWKKK+JGw
IHVI6JjVJwE8h3Iorjoh4USOsCHbDDIZFIESqRVDE0PErDRJDIpDEO9IdFeqKobwwQyRXG8qLK48CQ3lg
SSiaxU70kQ3lgTIpKrAh3ohtVNVTokO1FkSO9IG0IeZFFYeCCKpoQ3SBMdE1VDzIZDomqJQN1iieOGSN4
EPChvBKpGBMZDor40MgWEmpMdW6JDWCMCRMEqkodqJJRE0TRAhuiY2RSKJDUUTJQ6obEsBNUp
LDrAr1JkTRGKCSVgTo74UyUOsEodqiVZokLIuNCY8CY2JYUy41GCKp0ShqreBMdIokNVTRFWsEE0jB
GBuiUjWFXGhqMTeJMbkSGiKoonA3NIokQ1AlJYbwN4BMdJGqpUQx0TG5EpHgIqnWCKpwN0ikiG6p0T
iTIqhqiY6oolI1GFDYmNyJjwExsTgbwRgTHU0JFi41FIJokNCUjRJFIolI1GCaJjeIi41AlRWqbolI1AmOqBIs
N1kgVxsbkSHU3RIajClJYbE6m6JSNRRWqIbnAJYE4G5woJnKhqBOB0RU0JSWGKhDsJDUCRMYBDQlI
0JYRqBKaHjSHgEqkpGRRNE4G52JIZBNDWKB2EhrBFDsJwNzQ1I6IEJVGsBuicDc4WhKhqBIdIwiMBqic
F6HUdhOBuRKR1SRGY3NTVWqmpGtuCsMeIVh7FivtQQxDthBDor4ArVWEd9gd6LEO4h7Y7iFR2xu2IQ
h2wnejFfbiHbAKw70exDthO9EO2A71Q7YTEPCf/xAArEAEAAgICAQMEAgMBAQEBAAABABEhMRB
BUSBhcYGRofCx8TDB0eFAUGD/2gAIAQEAAT8Qp8cF3LqWeZm49BZ5mZjh0S75BsxxrAvuoqS6gtho4E
XUd1FivMSmLg6eHTM9ZmJmC2YclZMXMuO2Lg7Zd8GLmO6mvEaOKfHLq5d8RolnmJ5ywUzMxKrmRt
xHTKfEqby6jt4WJZ54s8x8My3SU+OKfEDNy+MzEHwitwJmKU59EZrL9V1HbzOng0w2Sq4rizzxrKuGrht4
EozFxBwfGsEDiLiCmPhmGPrM3Ep8cDths4qlVHRM3gdsUpzxVynxKfHM7eal5g8SnxFREzDRLPPPSa8Qs
Q0Szz6Lr0OnirlVNY6YFwWzPBLxUzK8OnhUxGKgLFTMG+QMNkSprEWCiUhuAYbJeKmYlrJqAqOngL
hqMsGlModysQkC1su/eCoJl4AIpYKZgGawLho4jRKRGoogXEqa8Ro5WlEYZ0gmDSmVlZWPRGGdIJiVB
+kFcdPG/CCK2AqIriFkFsx3BMrWACVnhUwDHUVMxLWQ1KysrBGdJYQKOHTFTAPHSCYNKY7ghlY
STtFqViWsl4bItTLUYvDREEUsNkFkYYbhoiCVilhsjrzBp8e0dwTEGIInfXLpg3EEVvE7eATh1KxLWQ1KQ
V89JrBcACV4DEWoNzeKorKxCS8FszwRUzHTFTLDgVithchgmeJeNIWgpFbzOSUsWuBQQbOHbMYIdSs
rFaCiWsvEpAtgQgg3LWJTwMeJU8CglY5YaI5IbJYcB8ZbKY44oZlpN+AKOI0cOmKmFp0iqLWOJfjJXUW
o+PUFHMOJTjfixiU8myVmgRpBRxVqXj3gWxQR0zHpibkNErDMvGhN50mvCSZ4jUm8ScDXmzxLy/IFh
mBEkuRTFTDgaR2QwQ2cLUvpC+5Yy8MEMM6I4VLwUS81xVfodpYy8FEdsdMC2NOC0FHC1gri0QtwB
1YjZvkY8aztLGC06jJaGGVlhwFaOSNSFzkD5QKOCrvjWdo5J8p0chaIr5axqxyxua4Fp8oVdxqz4RU+UKvB
qa8xc3wlkZL9wWnZwVNT4RucgWhUmefPDkjUitwLEW2FTXDc1wrT7ahT3gUR2zPHmfKdkvXU++58J2
Rwxqb5Vp8IqRuxwwr3xBbK33G/UdnH0IZhViWcOsoRbeMc+IXYKSxwBSNWOWFEvE2QWxscChOyfKF
XcWifDkPrgbu5njzGpBbyArQqT4Qq741jqNep8INkauuBpnwnwipFULbDRPlPlPlwEvuoFEaszz5jpg0y9dT5S
9dwbOTZEsljgVvqJTBaOI4IXZrO0HvyNtY9I10T4wb9pW3IFiDZGrqF3XAs9IhR88xhU+UFM14i5uGWNS
OmDcsRbeC5uF3UWidk+2peu58ItsNHC0Q+DgrZpljuVUMsakFp99yt9RKYVNT5cJZKE7Tfg0cNSBbPlPvuf
CfCZ58w98cEbk3nSUIFEozHMam4Fs+XAoQbI7Z8I3NQaeRQg2RG3EF/SNCfCWOALQuT5Rua4lRLHAM
Lit4u2CFTLHA+UCjj4Tony5FiBRGrqGyJdkrfc+E+2pj3wXNwu6i0S9dQneaxqxzGpuBbKHIrfU+UMQbi0T4
Q8HH4RbYaI6ZWPeKnkDohkjWGGF2Kk+2peu+AbRzG5qd01naYiDZweWI1NwLY4eKuY5m1yx5AbR0R
zDEvLH0wyDXi34AbsCjiNECRLJWLCLctIgdw1DEbkvFTtG0FPAzmGpvHPAUhT3hs4hqMNYhY4ZeOC
Ws1nab8GjjPEKvDAU8DCDWOngah59RdSXgXLy7iAH34YIH2lsJZhEK3BbKDgVgURYw8NQUZWJuQb
8xWwqQycCnO4lkTch59TJHPASJZKCb8BWSll/VAT1DWYliQhZJrwCk3hslCGzi343hSLbw6g6aiXKwGLq
RWRY8G5BbMe2GmWkFMGRwRbeO0oYtsGEzzEhBpjaOpvO6JWFl9okm0bTtG0CjhgtINMcwL+JfAAg1F
uCkdnohbAEdS8vApbKw2cQ1FuCks/wCyj7xQ8uiLfMh5FsII4Fdy8W+AVzG2VhphSV3LGJfgbUysrFbEVko
8CWJSyK2Z4It8WlYbIqIy8b8AqUjpgthBBqLcBIoeVcOiXimBS3hFcyXK+iHDtgHEeiXitmaKgpmV4QEtuIs
1naIYKeHURYlwUxFua8QKlZRlHxl55IrYl4a4ATWduEMCpThTN+N+QVLQRGXhWxBTM1HbCawUxHc
35oO+paC2VmGsTENG+oBIoY6YLYQcAU5giXgx8wSysIINS8vLy8RXNwo36Y3cxccAEUeJXHTg2c0eOI
2yjxKPErh2x0xRVw1XDzwrbmIU44quVKPEo8Sjx6LfirmEBiO2IU44nRHdzeXDRxR4ioj4FTPeYaeAKMS3
zExLl1Hdyr4DRBb3HUy6qG6cyjxKPEVMDENko8QUTNzG/tBaXDRxR4lehclbBG86S69AI3msupb5h7Lm9
lEdPDtlXBklVxGiMVFb4N3MdYmZngNEdMUay6lvmOyKLfMQpxwYmIV94NNRMZR44Nko8TExLfMu5
dS3zwLZnjWdpvzVw2RK0Zi++Zb5l1MuFHiaXriq5Sb8AUYi5lHjjWG7hpgijxwsJR4ho4NnCjfjpHRBb6DZD
VzfipT4jplcVcp8SnxwI24lPiVKuY7xM3EVEs8x2xSnPFVO3AinxDR6HVx2xQmZT4hslw2SnxC0SmGjgGz
HBi5jnTNPEEGiU+OSzzHdc0+I5l0ozcEaztN46uO2KU5hs4NkNXLqWeY7eBwu5dyxAo4Nks8y4bIavmzzLP
PFjDD7TPWZiZgtg4lnng2Sqgv6RW8uq8cFnmWeZnrMp8cDtgNmOLedOHRw7YDZjjWOrlnmXfDtgZlzXiri
ozBbBGjDpGhMm5dS7lwWwcQGzHFvLqZuIqI3YYlPj0W/AlGY7YuJhFnmO6lXMIs88U+OKfENXDbHTx
vwbl4NKYpZWAYtQbm/NTgE4dQb4QSsrASOmdJrEWa4vEGGyGuaErLQLl4lQTEqAqVloqZWDcqEWAC
X5NkNRBBuXbKcKIFxK4EwAR0w2RahJO0ZYlciGVlYNzOL8G4B4t4a4vNSnAXEGLUG+VXBDASbzW
doywUR2wV86ztN+V77eAuXhrhBFLKcTpjuAsvBRHbxWEnALFTMG47YioqYqYl4aIiwUR2x1FEdMdzXi
eKjtl2QEjpngipmK2ADi7EHhajt4s8CX5hzcC4lTXmtHTFTKysfGOSXlDGXUSR2Qwcws4G8LQ0RyzPEvG
kIDqysdkcS8vA3Y/jBREDHZHHpaSvIlOJaj49QUcQ0l46YFsvDz7lYNkdsrHELvDBNyCiFEy8GMFkoZ0ha
GiVaOmGyCyXh59ysdkvDDEpwF8BL+YazHbFnELIG7CzwgfeXeFTBsmvAG41ZWZ4l5QwWQ8+5WDZK
tQLFolYKcDf0BbA3ZWFo0jshghsgsl48AGzhaxyS8x8RKmssYaJnmGZeUPDSDZGrM8xxHRGnGvFeKmc
WK8xqQLh59xNyJTwaIYZWV4BaXhgi7hsgslDwBRLWOOM8RqQbGBXfpA8HRPhPlCrFqZ9kz7gpxFzcK
u+BSffcrfUFPE7YXdRaJQnbhuwKI3dz4Qu82J8oNpnnzDLCrBSffcVOIoZ4dMGmWOB84LzHccZfTi4VeOk
1jVnw4+ELsVOBQnZBtM8eYVd8KnAoQKOGpvlWnwnwnwmefMzx5hV3wKT5x+SLbDRC1oNM2lDgXru
dkcMxz4nwljFSfbU+U6IM35hhjc4Kmo0D3itC5HDza8D77itzGzhUcihBs4cEbkyZjaCksTshghsjgionwlb6gojd
mOPEckKs14ApG7H7pjiobIlksTpKE7J8pjjxPlPlKHACk+EMkaupjnxC7zYnwjlnwhsiohR4FXLwuxQ+0YFIq
RvHDHTxJcCpQxWcRWOCXljOkCpvCpHMuzzduKWXhklY7JeXislLFthohhlrwwCuLx2cbuVibkvPiS1Eds
KnC1iojCjHEXJeNSDTG3JUjlhiF2KiNjjXmx7lZWUHAFMtIYJjmDXhUS8W+DRChUC2UkFsIbwqTPMV
WoFsTcg6sfHuKyN2GIZZScbw0/MsIFEdsrHZGxLdRbdw846JeY5l4OrKyiWECiLGLeN+WzAo4K8NpWLq
S8vM8wuxURtufzis4d43xCRUQbJ04KkMkbxwS8bTtGzfEaI7ZnjzCrFRLxb5rMcxuRoHg+vPRyNeEz7Rb6I
BuwKI3ZWLeN4b+YNk3lpHDKPRaWLbwaJeNyC2VgVELxIkINMRRrFZELChUa4mstZrwED7QYCnCQ4
kuVgtFtho4zxKTkCmWkcPACPoikvDJK3HBLwdWEG0CjkIxURtwBTLSGIh55rfgOF8DItg0wdWJuRtNZS
wyQ2RLJWJuQ8+oupFZEsvDRxHSewRYNkrHX1gtibnAbRdSKyJeBbCnpG19oWLlryFuWErxjmNyG2N/M
/CGSLShk4SyBRGAplpMcQyRbBbKwhQxbYaIlgF7iojbgVlY4eHTw2K4FJqIqC2CmJ5IamvFY4GoiwYHk
WXr/sC137p0zK2iRdF/ruftj+Z+lv5niT+vMWcfq+Y/sf9zvfp+YWdH78z9l/2Hv368y39v8z9L/2eP9vzFdp+/eA/
s/mW/o/mfpP+zB+z8wv/AH/mBP6vzE9fo+Z+x/7KOf0fMSv6PvBf0fzGj9n5n7L/ALP2X/Yr+r+ZR+j+Z2/o+s/
Wf9n7L/sav1fmWf1fmP7T/cDr9XzE7/R8y/f6PmAmr9e8/Qf9n67/ALK9fs+Yr+z+Z+s/7H9F/ufoP+z9h/2dn7Pr
P0n/AGX/AKP5iH6P5h+g/wBy/wDV/MOt/r3iz+r8yr9X8z9Z/wBln7P5lGv3fM/Uf9n6j/sP3X+5Sfs/M/Zf9n7j/s
/Uf9gP6P5lH7v5gB+78y79/wDM/Wf9n6z/ALBfa/Xc/Xf9j/yP/U6f6PmP6r/cB/d/M/bf9nzP68wNP1/eY/0fmB6
/V8x7/wBXzCrX+vefov8As/Zf9n6L/s/cf9lf6P5lv6v5n7L/ALDS/Z8yzP6vrP3n/Zn/AFfmfo/+yvq/XvF9t+vefqv
+xb9X8yn938z9d/2fp/8Asp1+j5n7M/3MP6vzCv8AR+Y9/wCr5h0fu+Z+2/7F9/u+YF+r+Zbv93zAv1fzPB+r5j3
/AKvmAn7vzP1n/Z+q/wCwJ/V+Yh+z+Zf+z+Z+s/7K9/s+Z+s/7KP3fzHe/d8z9J/2frP+y7f7PmUfq/mBmP3fM/f
f9gf2fzP1P/Z+9/7P1P8A2H7z/c7n7PmfpP8Asf2n+5+k/wCxD9n8y7s/fvP1n/Yn0/P/ALnu/wAf+4fpP9xZ/R+Z+
o/7P3H/AGbH6PrE8/Q/vB/0/mb9v17yyr9XzDNv7952PNpSV7ot0YYyhf5hBBqOyIMAnIBx2jDBzKmsupdz
WKDRCFHzK1DFV0P5iodYmNZLgpTsdphrpAbHSDCpwQdopGaLy0NMLcBXUF/hN0YRkw0NEGypuXO
4tPwEtip1+0xzSo2xSo9e8PZ+0+KviA+qYdZ7QM9wJweGKwPZmS1jNGP2ntJXU4uASv8ASVOgjboZTH5J
41mGzfxHHr9GIOv2nxwr1Z8cp4/aU8ftx0dQDx+0p4/aPmZ5U+06J+GUdhcfZ+0aRQ6SvjPhnxzGMuscteXp4
TBtErNvE+P7MK9H6Mcdfsw7vwlL1p9oENX6SnjEf04j2ftG/X7R9tU9hx2On2J7BfZKeP2lPH7RPifSoUkHj9
o3akIxTQ/aNDX7cWnjPjjd0g1kfaI8ZRr/AEiPH7Qt1n71HLAv4izQ+095Y+1P2uHsVKkn2ZnmkyMlldVlWM
usp44mbCE1agl2IiXPX7S06UFxghSclEWnPguJDlwS0FtdIPrGa5AZ8qfPC+8ISvKWA4ym4zligRwIkuYr7S2
/TSb+iGqmsqLmW+eTRO0q+XZKuY7xLviEozDZwsPw/wARyVdD+SasddSkYGCX1hnskNaRkUIlZEB2fa
U9MCGBjdph/UmXWJR0/Eo7GHiZayP2hD2anwmTT9olNfiZdfiVOol6YA6ftK/0lfH4ntfiI7LJ7OV+EQ0Svj8
Snj8TBp+0r/SAvB+J8JQ6j4vxPY/Ep0YiPH4gf6RT/wAx6AQPSVXUx85V6Ti9tlGi5Zuko8opAWJ9x9p7DLJ
UOv0gD2+kTpSVbPxDw/ie2y7p+080ntZRq0eyQJqviVPP6RjrNHTG68PpD3PtKPn7Sj0/ae2z2H7TwV+k9tlH
TK+LinY+k9p+0Cef04PtP2h4n7SqLJrKVuazWbN5Sh0v04K25C4j7g+k+XPYftPcP0hdikoeftKOrlmd57T9pT
34j4H7T2n7QDy+Tg1mvE1lFbn0h4n7RPv9uIp0iew/aV/pPbQu2+0r4/Eo6/Eo9fiFWn7T2H7Sv9J7GKYr8RhV
0fiU0j9oCu6ntP2ntP2muvxADrPxKePxB6fiF9jAnUfbPhNsGIF4Uw4LR9QxjIgUxsrCVD4TMwN9f15dfRGu
0VnEJRmWeYpTninxDVxpKwE47TpCCK3g3ASf8f4lO8H+ECipYcQ11uMmoDVBrxPCI4YD7QKWhKwu2
E9gib1PY/Moe/Aq6qBdVKxZ0Svj8+iCBvASrs/E+BKePxPifafT9p8T7StdfaJ6PxPifafA+0+B9p8D7T4H2nwP
tPifafT9p+1T9qlfH4nwPtPgfafE+0+n7T9qn0/afE+0rBno+0p5j6ftxUjLx9p9P2nwPtPpga6lTRPp+0+B9p8SAv
RwGej7TNqfElfBKexKezKeJ9P24K+J9P2lX/xPp+0p2SvQT4n24Enj7QL4uV7qU6qfE+0qdErWK+0fFAL1K
db+J9P2gez8RB1MvE+J9p9P2lPBKnj7Qt/4n7VEHA/ap8T7QKw0jOPoRr0T4k+J9p8T7Sp1MPH2hb/xPp+0q
7iB6lPEb6K+JWYePtAMII+B9p8T7T4H2jXxPifaHkH2lHR+IHs/EfAPtLNn4m2j7TxH4n7VEd0/ET0VKBkt
mbUUdegAUQekAQNWpV1KMh+IyaIYNwIagBFahZxETgqoBPsQNwlTXitxeBa2Vg3N4s4C+B0haXjjk0z6
N/wh6cBBdIQFMsJgNUfbjWBA1oT3lTX2J+glf/CfH7JXwfYlTQfYmfj7E0WH6Qt0fQlDo+xKf+Er4PsRZ19
k+P2E+J9iF9h/EB4qb8KeH3lfZPugHqpXwMpekPgcLe0t4gb0nsB9YeQMy0BCF3qfBlb/AOvQM9h95X+0+j
h9EqOj7x9g/MK9fZPo+nJl4lTp94+wnx+yfRHKEfT9vQN+59H1n0fTk019nJ8D6cCmMfUjfx6B8D6E+L7XG
/j6cCn/AI4fEmXR9D0T4H1OT4/ZwKsb+PocPgfUnw+zhXw+8+J+k+K+kqf6MT2AfmK/pPgfYn7UTbR9uH
7VMfH2h7Dhl4n0fafH7I4eYF6qfFfJDpR9I+w4b6/E9wvpK/3lPA+sr4GUOjKeElP7Ss29phsEgPCYdfaJ8XP6i
U8EC9H2I2H/AEhnk+wieg+xDyPsI54D7EB4PsRFdfYmvX2JWtH2I+VfQnVmYnGpWYGY32hBwXU2YM
QOnUK+pS19EGEFEtYYJeBeIL4FjHTAtljkDXh2z5QqwVH0Jfwms8EwsdSox3LAxuGzkdw9uuA9zP0Y/oy
MEtK2SlX7r3ghhPpf7gz9v7z9U/3P2j/c/XP9z9V/3P3f/cer9H3ifZ+/mKxbaY+jb0aMCA8tMUx+pFev0vefu3+5
+5f7n7l/uP63/M/W/wDc/W/9z9L/ANz9c/3EW0AIHurCaV0z7kfrv+5+t/7hX+595+5/7n7d/ufqf+5+t/7n6z/uHb
+57z9Q/wBz98/3KQz04+7NeLkR+zP2D/cf3D+Z5f0/efu3+5W/p/eWfo/mKbT9/MLf0/vHv/X94D/o/wCs/fP9x
03CsrXi8oMWKPZ/3n63/uPlv18yl1/p5jT+n95+u/7j0/u+8D/T/eG39X5l/wCr+Z+t/wC5+i/7ghbgB8Bkw0kH99
wH9v8AMP3H+Yu/o/efrf8AufsP+5f+7+ZSfr/eAdX7+Z+8/wC4x29Zq80w2QC7ANMCsHzY4fNRT+n+Yfuf8
z9L/wBxL9P8z9D/ANz9D/3P2n/ct6/38x25f17hmI/v5hulcHyBYz5gD+BP9wr1fr5jb+t95+m/7h+y/wAzH+z957
V+vmP7z/M98/XzP3D/AHD9B/mKghaph9bgKj7YH7Rf+z+Z4/2/eX/t/mfqf+5jrB+/c/Yf9z9d/wBx/W/5n6X/A
Lh2/r+8cP6f1ivLhCH1YEK2gT8JH7z/ALn7v/ufrf8AufuH+4hsf08xZ2/r5i7n9v3n63/ufpf+5+t/7n65/ue1Aj/dgE
IyWIonXc/Uv9z3T9/MS/T/ADP0z/c/XP8Ac/XP9z9d/wBz9z/3P1P/AHL4HdWRf14SfDwgWFSdKn0It3+/7yn
X7fvP0/8A3Kf3/wAz9S/3Ldt+nmZf2/vFD9T7xZo/bzEfIU3jQhECiq4lYGiigQPzKTiVKpKBQMzd9pa4lJf0Q
xLEGyNXU+Exz4jcm/OeI7JYx4AUl45g1i0Tojn9v8JaHvKziYkurE7gKDFjZnqCCjqXvAdAQxZQLianhCyy7
GYNIqgOtSviWuklA95TxPjKQlg/gM2gwUK/Rn9D/wCT+h/8n9D/AOShTQCjSfGfGfHi+Mr4nxnxlL0wxWw
YUwxdRDWAQp4gfEp4Z8fxKVr8EpHxlXqU8SsU8oNUVuLGZsKYQGDxlfH4JXwso7JWKx8ZX25pt1A+I
ViO4Hqbscv4/ifFifDAnR9CJ8feB8faIYCEVj4zAYchdJh78tWm6Er4nxlIrFfErFI+M+MFkukfxx/8/wD8h/5//k
v/AOX/AJKZ7noH2o+wJ8BlGAkfGfGV8T4z4zrismo2kxchSx9uHF8Z8Z8eKniV8P2lfEpHxlNxruIUoGWgX
L4ysfGfGfGfGU8T4z4z4z4xABDYScwhpAAJU8R9sqxSKRTxPjK+J8Y4QGtRfE7QZEuAPBHLf4SpCGAe
GU8MCdM+E+M+MAATAgk78/j/APJ/Q/8Ak/of/IRrYkAyqxQht1D2z4ynifGCJqq+sGaoIdwdLLX64gQmOS
8ZtZAR2EcUDOparHG0JKBxMTibzuZ2NWb4bR0TPMrHMrCnJiGiJucBtBTwFIE4tobOz/VwsP4lYxwkGOx
L8k74GkoIwiIIEQACFdpkW6gyZSLBiRVz0zFhJtnpnIpALuX9obEGfGfGW9oeQ+0Z1YFlG8B6NJ2W9ov2n
uH2g/aKfEt7T3D7S3tLm6l88SbgSre01lpaWxrE/WZb2l/aKfEtXUK9RlNQq4Slpv7Qd9T4y/tL+0v7SnhfzL+0v
7S/tPgfWaEZ/j403xhl7RelQR19091MfHEW7PtLe0/WZaDXqVsINTXpPcPtB91PjLrol/aW9pb2lvJLe0Q7yZi
VH35N+phoJf2lpf2lpj0faFSfrML9EUxVijf2lnqXvrjb2l66ljxLRp/Ut4/EfIfaMvGIb0DUS/tFviK6og66g6lpbzLe
0v7S3tL+0sU61YzO/WYMgpf2l66l/aKXFEKy3tPcPtE8IrcTlTW14Z7Y2Vl/aW8k9wloI8S/tLAhonrmm+YN/a
X9pf2lvaX9pb2nc1iUKFONrplmX+OCKLQWXAEcpobwRU7xU6ratl/eNbW0nncSlbJ7zEHDOrhnudQ8gXBl
q3HKoljwLw3EpZFM7cUvMDWeLxTxfjv4TCvaEi/BCoqX17T6pHMtWpigwIpa7EQRBAAJWO2ZLtrejIGh
ZMolaZi2SVzTZHIolPeJPafrMp7wO+4CSn50PoB2RZDAkfGZ7gDhlIDjvK+AQU+MLOWYsvxS+Z8eGnK5
TGVQE4kEqaliN55FlXUrKQEqeY+P8ymWs5Y2H9zXqFPE99SvbiBlZT3+8vKMoGVn/Y/iPjGA+/3gSbxx7
mvvDPMq7bgAPRZuKH7uVfMpKxLEa8RtP3mJ9/vKiMJmefzuWlPEr7/eIhWNoV8SruAJWFdU8BpMp7x/T
CniVdz+Mpxy3KmsQ90Qw/ZTEXyP3mWlSUTcr1DCU94h7ZaVjNghg+WfhC5M2CSsrASYyruDSnu+Rc1z
gSVfMAd4jfxKexCUENBtrYUy/wAcEUzZGqzIKKL8EUI1FCuRO8u3M3sa+P40m+Ur7y/6ZRPbwajLLXKo
XLS8UzeC/mMo8cGido6qXct8y3zDZKPESoL+H/CHIYbtOnzLjBCf+qae87QZGDCbEQCCAASnO9/uWo6
Gh4MSKoEnhYslc1mDSKJTwSjxK+D7SnglHiA1dv49Js3Jq+D7Svg+0odEp4JXwSjxKeCUeJR4ga5ouVUeJT
wSjxKPEp4JXwSjxKPEQ7BlPBKPExkJHBLR4lHiUeJR4lHiU8Eo8SjxKPEo8SjxMISLg1PBKPEo8SnglPBK
eCU8Eo8SnglHiUWY74ZEYTR/Eo8SnglPBKeCUeJTwSjxKlfB9oa9EYub0eJR6JXwfaV8H2lfB9pXwfaUeJR
4lHiB0IZ8i9Eo8SjxKPEp4JR4lHiUeJR4lHiV8EJqnm5LXwfaUOiUeJR4lHiUeJXwSnglDolHiUeiCpYDhJFHi
UeJTwSh0Sh0Sj0SnglPBKPEp4JTwQ1FS1E+j0SnglPBKHRK+CUeJR4lHiUeiEKCe+jbR4lHolfB9pTwSgOq
IVYpKiy1KPs3BFPJQq6ibU0H4IUZkKlUtqdr5YMX54T2HqILPCYqoS5t+JlbU6rhqpdcGjgiWXLqXAO3hQ
6ZZ5l3DbKfEp8Q2SzzLufgP4TBftDX0Q/lDicX3Q+6RRrMC/3krDYiAFIABOzTKXeM6ExAMSLo2mYt2T
naDSKJ6Pyn8f8A6ptctlMZdMbs+eGX4J/H/wBWPvnnf/6O/Ls8FR89369t0PsW+xBkyqUb0yjL+NYCM+3VB
24U0R4YARFVLaravlZum3CRXFFaYKXzO/1m/wBJonG2VU1lyzzwpTniq4Pmo6eAuJU7RBKyvAXBbMGf
2fwhs/fUNfTFX3mma8PR8zQi+3GHGQ2Vo2IggRAAJih6Y2VgK0gaGJBWSxcQuex2INBS/wBNP7lP7hKR
kpxaZHEQbS1oLSWPiV8nb9XwRh6CQBkUpNT+3Sv/ALpb/wB0/uE/uE/uE/uE/v0t/wCUE4uS/cVkAFXUfa
17iJBkKqTJP7hP7hP7hP6Sf3Cf3Cf3Cf3Cf3Cf3Cf3KJZcD5DgKSGAVxMPhdmkoOywEuf3Kf3CU/8AdL/+6
f3Cf3Cf3KW/90/t0F/7on/3QrVO3+qyXfVeLTGwc4FIORERHSM/t0/t0o/7p/Zon/3T+3T+3T+3T+zT+3QdKX
PlFta+MqigRoo8xPBMO0G/7p/Yp/cp/bp/bp/boP8A90o/6pT/AN0doEP5IwrbWDdnoip8oE2jHeLCGjNF6n9+n
9un9un9uln/AHT+3T+zT+3S3/ul6TDyoYWMQpgzUG7avUbP96f3Kf2Kf26f26D/APdP7FP7NP7lLP8Aun9uh
68fsVSiAC1QNxtjMFViYBS6UJX/AN0/t0/t0/t0/t0/t0/s0/t0/t0/t0/t0MufFihqDlGBOhiQJ9NOGK0CGA9z+3T
+3QX/ALp/Yp/cJ/cJ/cJ/bp/cp/cJ/cIjGMJZEIjaUPmIv5AChsFQkWIjqf3Cf3Cf3Cf3Cf3Cf3Cf3Cf3Cf3CJhCB4k
QU2lD5CX8nXtSoxYWe5Ui3IG2W/wDKV9f1S/8A7pV69w92FxY4GWM30UP6M5GgqqiACUVUtqtq+V7e
N0dw3w/9EdX5hpfrP9YI5a+iO5rEWX4txGyBcFGSJTjfkDfgbLyli0jr4R+EWfjP4JZ8GYh4m/DH2Ymqdzxze
wUoawv/AJKzjQR4im1x59CaFCt3HZdXxI89kir2b+/ymDEVbuKC51yrAcyddgeDdjysy/FuwBNZeFdg3i3JW
WB4s6zS1J2yP+DR27Ns3ZF2JWuMywMdTqePAyZ8VfZ4csnBqRHVPbEyMSENhho7JwbMk0/EzefRNcW
9MQsEuqGKuTRo18EDHPXDHb9PjEg+LNtCSA75nmFGxNkEcRvSUMI6ZhH8Ux8Jr93tL56uCEgkIZAhrd/
Q5XLFT2xAr4VGLoajuPeR4xFs3+AxbFy9BoxbvJMo0xCZ5sWxeSWA2+jdu3b2z07t25bvdZlpYDm3LkqcS
7KywfFmS8Iu8ybAny3zM9ct5+DIjMDr9PWnINeJZVtryLcNEdSS0/A7ZUibIbv4mFJ2/GsNRJwlIqZXgDcam
+FbkCt9RonvMceIXdcA2+J+L/hNDnEw+iUNeWGwfOJjM8fkzAfeduXTHfqfQzXDphr/AOo4HyhglQu69AV
PQtelu7mj49FctlDBKri+bvlslp1zekbOrZnuGCPCXHfAVGrNPmZCJZwly9IFR2cXzQ8BXByn4is4BQmoN8i
nIDh/zn+DJ7xxx36LblIEdMZjMVioX2mV4x74ApGrM8+eDLGpBbgazPEpOCB59RdSdveBSGyJZGAvPsP4
R19MP4z+eCvmmczWPrBRmvOC+PSbN9Q9+G/aV7//ADqgfeVmGoxuHqvMYBXxHnT45eXMr3fT3G/aGu
azBv4glxqPJ3Es4csQNrjcGzjI3x3wbeG7DECRYX3XBVotPtBWoWUz7eg5N6g3aWsS536AriuLIKIllY9kv2l
+3/yZenyyT7Kc7bzG/JMVM0TSvaY16naztKGLbDRwZZSQajBIYIbIlkrKzwRbgJFDKcaT8J/CHHwiv6YC/
WfeIpOLXzM4FXzv+PSW7/8AoC4lQE9CoitAqVXA3fFcbSq4Co4Je5s4cwKOEuGpbvi8zrisRY7iVXxOyAb
Tcc6gtqFJTxACUeJWVgBlKqVOpWVi7lQjJZzGj3AuNHMCVFonjhx5g3EsgUSq+vFZ9SolUVEpfIVBu4rJb
y8VmE7lfWAfMrEyhtl4lb/zVcCpjPH0QtY79mcKlxgZTbNH4ioTkuBU34tKw2cxuVWuEWOiXnkhp4nbHU
RYlz8J/CZds0PpE2TAcddX5IqjXnf8RVNi6zHX/lymXUecelLKAuyDaoTGZG7uWgYWswgWEG41YJXWd
GUWcA+5dgtWBfi0Rsvqs6tFKgBVtzCpEqCJMLWWFNXgZgHEsLHqgymZeqn20SoOVVmlB/8AALeAhm
CX+eUuUJXot1zce/UMxYz3OpTm+VU3Pf8AHDEoJ3fAXjU05mfxHVdkxL7i/wBFDmcTnJvVh1HxPmwqE
3R0q5t6vruUc74ND12UM+0VfwSj9MvxEdbKNafHVp39YhHJM5rVi4RhiCjF6yPf+o6wVpmhMz0PqRQ/H+
j+pkAiBEtt4W19Zp6K4ColzXFSniUjcxiexuKJpHLUOVqvQhlWVHU7E3p51P8AU9/RXO/UCzcbPFKZbx62
CYiBMhxg8+YJxme/a2DQO1Kl4JcG9jZerr2MqEaTDIEtyAQNJi/8ByCZhm4jY1Gj5myf6zGk6+G8BJXhAR
Tx2lSjxKmsyDgDPtDWJR4jp4ds/CfwiEJ/FDv5n53HP/RxvLzo+gObAe4S3QGZioRG6QFwDvETEZQ7SoG
AKDYoLoi1zSeHWf3UHRhVZaXGgd5IVbRKXowoWIPhC1YfdllxGox4koJkQmQiLTitAlYCUA4wuxj3A/z
5SwYpSsUAWr/zESy5vzUqPc+Iy8+3DgYqPn0mcxLhfc16aXLtjkgIeZVRpL+JbuflKNkr0VMR98heaGxtJ9W
F0W+SsP8A38MWgPJpIVvD5ljILBZFgsqLtiJRYrY21iXVqr5XM95Qm5Kohtpq5VHGs5Zj1hYaVVatY/8Ax
1HiIVPwnT55LrPG+dcXmBXDRL/iF3Xp+N+lagg4d43KvqBiNS79QQvRErRUGPOLqMhbUFd02rKZ7juK
QA2LDICyUMF8b2pWqr5b9G3Z9EuMjggtj8ibM1eH2JLfMu5ct88OngNEuo574qVUq5T4hoginxyDZifjP4R
SfwQ/lz0/tIqhWcumH0cglgih7eTY9IMEixXntAFLuwvCNhYR32B1iEVcSVjKl00FMg1eKhSlOc6lwYhUSpO
p5BUXJxf7uo2OzMkYCgbpS2FMXZQ2amffKAZWdtNj/lBsxwbIYI59LO5dQ0TRm7i7K7pdR4LT2qe+vIQB
oPbExuXx/pw6fQWELfSKICldQy1An+LEd1fY3HTMJCPgrV/LFCCKEBpAK0pnNrzgEGJAI2Rpumnd13D2
pgNL2bptQo27vG/SqeKW/dePquv/AIxVUcFwyR3yZzEbfENePQOnrZrimoFcb5deIgHv6ExGhcpQBnasajW7
KSyCyGUgigg3rpCKT3u1c+75f3v0rdn0W3oX778id/maPxwdmSnxAQvuWETPqGvMEMQzMeSDcQQblJa
KmAZl7A/hMnyqb/Cd/mD73HNWPyTAqePO744rOpo5AVtP16bAaNYWia7d4NMA+UbFGU5jbVTaqCiIn
YUtLAitVxtfAmmygClxNF1FWW6Ngng0ldl2p1Lx29bcmmw0Khxc644weAArYoqgC1Bs/wAVWQCcXfDu
vPG+at8Vzu4uAO5bSGA4l0y5lViXg103aljYx5ESHbIN3ngKJb441LHdyneYE8f5hZMKkxxqEaWwoJFbsVJ
osbeUZw9IyZNgQAZOnFFcots0Cy9XybVFVc3lPaLRdSh6FTwa+vCkuF37f/EhjbEvL+m4Nku+BfHo74p6Tv
mkpHWYAw1USuLgm5podppUWiFt0CyoS4EEngNB1QQbERlIUgOWCh0DP+IgVa95nHjU+xYdvynf5n8T
MI5WvgIIlrIaleFHAXErdRyRqRUx8eoefcVspJnmZ4l5Qyx/Z/Djb/CVL7s0zCZ/zQ0M6mnOS+Jt+/x5Y88pY+
UitjqygELSOJkIUqwsUcRNFVDdTdFqHkOqVLggMRsII5i7wobVaoKrFhSBnpqamcNghkFy83hNrLYJUo8u
BRjamnyUIZWDZj/AFzBmVQw1Hl3fid+0+D6HPUpEQ6vbFaNXYvUASGsyrX2lLqBZkS9VZbdSqgXDe4
meI/aFG/8AONxLKxnGZaTM9gnqUXG7QvRBesPDOVvIBlruVa9kgChv2gW5i3+hVYi31q4B4NO+HBriNV
7/AP8AZTKsZaTuIr7TUCr4154LuNINn+BW8Q1Fo4S4FPtxeWWjL4I77rGqx4DQ8V3G1IBgiObaYBohMQ
u3Ilera7eVTmUHChdS5NPyhqe4KqK8NRssQ8+4rZSSsvBjxNC/UK6geU+U+Uxx4hhnwhdn4Y/CYqnVljc0w
zPB+8NwKHnBTT9udXEyegei5FRA4RGm+pbo03a4ICrxZkpzdxBYZSAc64GSkVsTaxM30tKTco95pgo2bm
SewMpIO8WQuzBRqWPpWBFoBYBoVLuApRgkllEQdig/DkLfSV+Z1DN9caDlpU75MQySi7YI0rcdiBRGr
MvlKXlhV3FbUYFS9xr7CGy5WacMKO/S9LfQ+lyQKQRdwwRzmhpLAsETO8Sl7a6kGqeBP08QVV6Yr0ju
y6qw1KRN1jk1hzop837P/wAlLSe/+NLiGCn09+0vMYBSd+hiX6Es4p8wdLvl6SrVkTVJtOqDY4yK9AFb5Ci
hRuz3Qc2iRrUFNraqu1fXtdvO6JcX0ZjyTxmPzIauOkhw9nkuAUJ8o4Zb5jghZVRv3PlLEvG5z24pY5iQgt4D
R9n8I/sml9iLBMTFUHwftFUZHO/45LBfpxpNqjEANWDkF5XYosVykKWYyWNIliUmEioC0MGLwQFMh
TPUPx8TKQxmhBfPUNHkYXa02U5gsNCOhZsZd/1XA0+ijisy7w4cfX0BXFe/BiXUvGaKD2gr1VG+oj4uA1
fn/E59eX2TPtKuOMMDMNckuz2IJd4bxd9Szs7J4E1+Y2JbJUdTQwYOrfnbwM84UZE7knKP9V48N+3/AM
SX9P8AM2h6TNcJZCk7gVN3wuveXmuNfLjv0lOCqjRgmVV0VeeqiqSs0YzCggob8GI+QLMXL0sXOsVTQ
YUP+RHx6trt5FuY/eYwY4J+bKw+Y7ub5jHHvgLqS8zzKzPEdkseN5WAHAfaDfjhDKy3ExX8D+EOD2mZ
+CBRhtIIKM/mOx7+hsj5b69FG/Ds8x1SENI2iiKisDmKhQoAcCFWiW2BaUpxA9gmQCyM5HSCd5xxmUH
AWTV9yFieDqKFSKaSlRKXSgig0PcrFMgYsvLSYpVrKl9AtgD0VxV+i8zuUvfKKP4l8Skf8N9ayQaX5/xqk
4YWd3C3cQPeVmpYGrjMI+ZQPE1F1IKq7pSPzCUC2bsxFEKqxYBcSwbrLaUWGSK2bzOveZ2yre4lV3M0
W5j9LrxaolA+Za64d+0CxDi1Yh8PBd8d+3CPn/4qlIAR4HuzHGYr9uNVeeOnzK50TL29C1XvBrX3tXF6WU
ZWjGSGdT1aWhspwU1kDcEbMMGKAMAMAdBzWJT6Nrt9FnBZ+eUb3f5gmI/E3YzlqeCCmYKZaXhsiX
BTEvFuOophtlCLCo7Igy8KeoA4dfo0lfYrENx1+Y8ZRx3A+sGJ25dMN/4CSsORbEUYRFE8MWLURU1arb
DK9SGbrwAy9xLrnRHNCBg7uGf+SvpIwAEP0UaN3XAjIFYNdLVdDRpb2M+eLIA9XteZqa4ZV8te8MkU
NzDLrKBX+BPN/qgG8Ic6WEG79I5fQW3l5GojxtmzUH8yrfxEbzKPGSOS3fiFpcTS1Gy3dxKwKIBREKShE
NoKXeFFDNvE1MI0jJOZiJvb96R1wlIumZcEyt7jr3Zk1GleY0mQrj8zA+Y59pglMbNZhff/AMtKzPOBUq4t
YNQ0TfCxd8HCA9GHcQLmGAVcUAOXTMnc7IhQLox7q9JWDF9VS1ULICMZLc+mhar6wU8iN3ot4qkhr
jY9o9yr2CIfdG/1iXFbEM7+8d8ICXinm3zwYmJb5me8+iNnAL5gs/Z/CCqPaa51+Zg4RfPuWgLuU+JT4mK+
P8WbL6MCBYBNAc1nTDfDaorUZEciQrlDXUxmCzNLCi8URA7TRZIG8WRsS8o3AWESuQpdkEUtBrMp
Be0Ni1lpvAW6y3AK6lVxuVfB61+8NZnygVFQlUxKjMOGCl83KxfoaMCKI0LjcVl6i/UftPv9W2u5SR384h
TqW9sTRXZBqLcop8T2uI7l3uIC854g3nH8I1FOItBnQzhrcu4TBpoUra7XUW0qNmwa6zzaFvwg12l+28eLu
GN+Zdc3C/pMnkmXxHKDC3X/ANAsSiGGalCLPFXK9Lpii7D0bhm+XWI+qCstzaAQztPMFCy2AGgzReB
6N+qrjYmEtDaU+JT4hjafE4j4ftmb8XOedMd3N+B2yjxNuNSjxKPENVDZLPMuGyY7xM9Zhol8KU54NQq
+J/JDSe4cDWapZuAX3l08lvLcwLS3GIVE2Nchx4ywpm7m5glNM4mH+E7WXOBCKe4MVSZGNWYsTNg
INC5rTODBUaWwGkdS9K7oC6bIBsFtInUF14YzmJelCyVigGVaIEMNSQyYgwhV4LdjFtzrzHBCO+Vrp5N
HFxLz4gVHUOMnio5JhpaQH1mGM4xP9ueuBWepgx1PhU8SG8eqpVYq585hb4WL0Y8wG74B11KD0DtiY
vuVDcUQIAEtTgAKroL6lm42Ir1oFNReDSjDkX2EBZSqpH5CCA2JD5qVzKNOSu8j+t1m6JjErg/EH3xC1V
MNEMMzKPdLpnrkN+AUhYzcMr8RDaKJrM+5AtlVxdcZcvUFXX+BLIU9Hdw7JvlBnwYP0vm4+Qu8LWg
e1hpdNVAQVBe6C1AXF0ACwLDKWFixFrKN9OsHV+pcMYncD9GmkjLgG5liNAUGuXz5oqiV9wpYRoy
IrLlYMhWLhqPfkzZnf5mytTK/q6p5ilOeDMxKqBTDwg8dJ25lZwFrYBZ+C/hNHxNSaRYnvH9aiJwpKoAB
XzKjf+3c/QH8z9x/3P3H/cdi4UpAVpzEf4bmkzphgadBHUNQSqOg12VSoBmiDsDeFBF3i9AaSuLoZO10FtC
YHu+pU30tSxTk0AQS0jSzMbYh8iyZJZY1Z0yk4Dw7iBaTFLYZZuXTxfpWoe3i88mcmYJ6r0Busd+8s8sM
GmFdxXHp3xd17gVuDe4hcgvXFZ+YlQLYbLl5ZZXvPZNPeVn5iVDc/CXe2PAmYNx1HJ7ENymtUUkEj0
CbX4iZsl6KSJqilqqQbAFplw0MNJ4zD7L4RwAUGuhY5A7guNO/EysA6mu0/wBd4xb9uOhgXDNO5aVXtC
umItvCphuWPUa6mG8Rb6qDk8z3TOoAj3EqVRTiHmF/Rw9vPKCDfI3/AI2scPor3lfXg1cwFq0grhDrgGR9A
qxtbsLLhRRmAqpemWmAUUXRiKXnqDZylwxTrlVigYRpPcMnyT3/AN9v5n7j/ufuP+5Z/s/Wfo7+YKMKB
HxLPGr7cvyZ2mjN3wzGnDLUrFb6XTPBB1YMfQDz7g3xFBcMMtODD438JsfE0XidfmHB7sx9mXh8KmY
TtzgpR/g/EksZxiYDGiUruqgyCrO0jp1yR8ZvKo32HaK3IJ0bKC4QUXdWpL/DYoKNlWwZq0usFRuGcMVR
bWFNk4oqMm1pAiyZw3kGt8kAW5TK5NejThl06haHnCj6e7Ia3ERlYGCnk3mIYjROyJUVHV6fEKqu7msQ
b3mYGKYH0m8zhFuas/SPZxkynUWcUkcs90S97iyJegqXpPcBRl6CWLnwEFVyrY73ANmmQjSpEKqxdfW
Ed3RhuOoEGEsqi7GDWUx46pXW9TcnMftdYV3MtagtmPhxUTL7z6MzHvNviNCY5lY0ZlqzwNHvAyYYe
8olYzk6lxVXcAneZ4OYhquHLiNXOXjTubIKItP+JjY940575VEvTcM2oPpkk3bFJhiNEdJhvpBqrCqal3NfNq
g0dW0ZatVXLxawUS+Ubshffryxsj+1wFcHVUfKZw2j4h2nNOAWl44l4s57R06OVSfCfbUFOIqa9Bn8L+E0f
E1zr8x0HxDcl0e4gmF85L/DmwHBMnauqFkKyhQTDhjn0ECpFTKU0aRXe4ni5GCU562woiKLD47FgNhka
GnoosQce8hBhVG+rDJ4SN5mCHnMdQQS0FpYN7946dsJSbB7GVoAyqkZdg2ryC6vs5MEtWtcU+YcWkK
Qp68iXHCXCK4FscPHzh93iHwR8COsqyXOzd8/Odkz3lhWK3BT34LFwWyoMW/aFyOGV5zLzcWxxZKU
pfFkaXW0LAReUmQotW2mv0xXzmlGz3eKVgsdT3yD8fnNB4FrcOffgUaglEZFr2iO3+rG/tAolXuLJ85V4/M
ssRzC0rGdEqiOoURgpvcC3ASnhKD3hYu4eJW25lF+kVvcq7IoOoH0hhkuAOuBaJUcTwJd/wCJLjjiXnXBwr
62mItWW+ztUYMwi1QmKFFNjaKy5e4KBsZyJVHN5mW887VX+DKPFc5AyuOazGajycPb8UYjVjlnwl2Q
LZ8p99xvOpeXjbjtyl4MswrIO3p/CdWa5gQ2OApx9mp/pO3Lpi9K1XMOZVhjg8pCswxSfUsiLIqFayFbKLG
7Vs1iKTIPiVODHHXSc4CYVgXAmCfRBNRSA7eApEq1imQw9pYbFgXamKstlVoAgQTIwDxM5UogK01
AHGts74Dcy0J5JUZtfrcEG+AqFFZ1GGsrHqphpc+fFUXcW46Zb7ypHjH6PF5niNHm+GqQy9o4eShUMsFM
YBcGv9QZl3xGzEsTYaPN9R9LpMAQM7KA5U3KcY1Gc1qFaaBduS8eC2IdSxLBaNLQfbUc21fefUYQuH
Cu+T+34T9F4wCalY7Y27ZX4iVlQVLfaUMbPG3ZPbFXeoLQWrjhfFkNTXFwgNTNXeIU0uPhmWSsStuB7
bm/mWljxX+O6iEUQxGW0LpHQqUCmsN6iXMDBC+YOmGJF0phSKqVKtt9vF5rmvd4vNRl0/Pr2hxx8UT
Oo2ZlcxEzJzj3wBaGyVlYuvMdkvDz6leURUFsrDUtmoqXhrnafjoK6mg8zWZFOEuj3YqjXl0+p/pwdzv24GP
CajPo7BShbSplEJ0RZilRHz3HNPhRLadbl0g4oi6gKSS2wKQLwIJRD9GvHOB4DKu05ocm8gF5rOgJZaC0s
wO542+WpES8DeRmeIVW6stg3ZZC8qychLMQASv8OyBXG4+gikmo3IRa+JhhxEHUvil5i9IbdlDCZWC5V
2wPhw5v3wpl2QEjuVjnifOZOcysNilx1L6+IFjVxCeimlIuRRY175xcVZfbDohihhNqGKxf8rmm9NazIoYvKT
WzBGs20aTLXh3ATa2VVdYhuBGx8Ri4No3+ljAqIMAnoS4FRtAVHDEhMmFU3QRctrqUI/JIU3KwglO5gl
ysVCCDUvLYsCmUG+5Rs6jekraY9krtNTpWOKb3j1pcColzww3x2SuiyheCUsHcPtEC1jhsVoAFtouCgoSt4
OwqoaU03wuSVnhWcOoZOAr49eWUweKam+UbMxuAyarh55g1BTMW1ENS/A2plYFRDBLEpZLzyTRX
NpWAHF+G/hN5omswL7xwlY/MFkFXy6Zh6B7pg9LD8aamGAZtYGjIOMq6jtGQiKq1f/SJHIAjse/rDoq0FI
NiEqWvNegUGGQViCSOFGfLuYpPYzZmbMPmxQ0ZBYFCzRYYkVVpgBaMRQR3BUy4ACrdQBAKlY
HRNgljXzKhs/wtjfUM8YnG4F/M/hBC9l3K1ZmXUNxKQW5i7FcGuY0tCAimEi54ya6gBDJq4UnvA+EfveA
aihLhqprKgVw6xBtPCo7IXs26vRnEqaZ4dWpsfhjHUu1wkHbsICCgyE80mXEpNG/EFocKuqTI1WoC9bFwB
KtZRL3dRNKvPSq7NX+9wAbojwX7TXte4KrICbcSs5HpNy61b9m4eXAjI7AV3iKyIf8ADSCWAOUMwxM
+o9G5l6IDW40KcxK+sL+iCr3irKN9cG4hlh0j9xLy8wdpayxG3HiXidQKmX+AQJdqTKbq619Y1YKfirCFVk
38BCMYDIira0V7A4EdIcJbzrl1ieT/AAzY1PPNR7v8z8M29YldJyX9ErAqblQ8GyAI6JeOyGzijxKqdOQKM
R0y5tP1fZNHxNSdfnjGI4zoM7c7/j0Fv9uBpnMCj0Klr6xWGlTR2jqodrbosOv2aO7Ysj+L9pCNYgApVzWo4
DoQQouLPRuFMw1g6IWVzVWcfVhmAcaCiIWoIrbVVuPgLwgfvGjKVnhTF5hwjStKxKr/AALaGuCGTU+
crEcBwKHSousK/hwYZl8DtAqUfKDmwzAWiWz4swIqhjCJDOBNcp8kHoL7TTH3cUeCVxVyq9FnqwGvhg
DsCGAQa933hfSa7DRNhtIKS9fiGwTrY1AeFDd3eJ7f3MHYkuCAs5pv2HeBaqiqg0Q4Y/yP5hnsB0ywqtVs0
4cHDYFbMQaU0x0rdYmh7fj/AB0ePTV8UeOBZPhEMxGLgsjtieOLv0BZ8RbmnvCjDd+ZgsYlXu4YMStO
Usg5r0LSmLXQg3QCZDJcMBCgAAhAmQohViBrNpcbIvGY4aht6wb9brpKOHUN+xOFT85+E7fM1Y6+B
mfmjLBLfMdkqO3m3zLvgRFKc8GmZzHeJd8mzgNM/Gfwn8Udn2nT5n0kdRHR8wtYaXnR5zC2FOE7hk4v
3rjSXXF19Hp3LSH+AuYv3hfmOZo2wKdcVM+MEgGrPEpjxxvLzBuYtS0FwgHyyxBy94MFXwy/n3I0rJA0
L0Z0R+BNdUkshpP8GkD/APas8+g3UCmSL81Ects3Z1874PLEX8RbgJmVlZjt4KvMHH8Qg7n+8yfMr6R1n/
ClysUTuqmj0Nd+ubumXJa3H0JsxbmK+Is/RwinxLPMBsxwYuZdS74QZasQKnSaxBBuG4B4/Dfwmj4hoI8n
vU6OuCrw+6R1AN87/jjMQUcjfKrjyrepvZxocmOYWPt/hFXcKqCYAOYAblWQMotiDh4MjfUBrKofOOLJ
ncURWlm8Qgwm46Z+HPXCp4+x8wz7TdpL9C1KVcpwtc1cG5fKCVg3xeLlZWAYNxa9GuKwD6VXytQb4
ZYTePR3BDqL5IKSuDGUoCLSyirhvMpWIOGXR7xpPeXipZnXnhoyv+Jux+ua9F5YudRX6DRbhriPlP8AJr
3DhPzDufSQVWNdGYN8IOLysAx+Lgru42tQwysrDgAo4lwVFnN+G/hNyae4mjgzi5w+Z0Shed/xxmoOuUg
9+UnpvNRu4Ssyj/H1fiVXGoHsxb3uAwlDq5TwbwWGW2M22q/QexwAumU4QoVNkMHorPzKeXOMDkv
ZMfw2ZuBWXmUgthkeJRgEqvj24uGL95VQ1fRDPBXdxrq/Qh4gD5jjmJxVTFe8cnKFcrXmXfpFnqF5eKfEb
+I91Ra8UG7nY8wmZiMKxcrF8YjuHGeN9VD/ABU4FiGveVlj6psO+M7tfE8VAw/Me47LzHb+eWs7RpFbA
hKwzDZK8CgjU3wLT774FiLbC5uZ48zshd1MQ9n8JmIrhgJgGYTPRG7nlzkpmufq/S3d8JZDHFZvnJv/AAK
8xhmHzUWtal2W5mH3YYalrpuBbKxFTFuddwNoXHsSzOl665C4GpYl0wnco8cODgqop4huKy82yunJn/mU
orcSpR44/iXRrMCx9p4dTT5i+065W4RDzwNdXKeJfjHApl8bz8JjhSiXXDylfXgbdf41TgJcZ+Us+nAS3mP0S
7l4qXpy1N8BePMf4xE/yOF9ys3O/XNVOUOHmn5nu4/Igt7IIKH8chTgb85azCrv0QaRbwYXDz6j49wN2Vm
OJjFG02OMf4TcgoPcuZJxrIjZ8U4rLOcF8TEcfXv6+orddRai0nvLBfAUehLh6B1idzbgNEfXDHvL+kLJhZPa
MHMy2JpC5G2Kq1tZVEz7QFhTqWq8R9qmDD0OWMwohIHnUolhAr0DEolkNLsz7Pcc3L5p5gXEo9517w
BmAsCzgxG5FTiK+QX8xxLzcbnN4qdOA+86gtgXytwLmPeHFt6xC+/Wlw5KWAJqVlktUSqgX8Rq8RV7I5
Y5YzAb9pVYTHLFjh88Xf8AixLxs4y9EotzCKaOfin5z8jhOXwxo/fngty0jhlfSOCGiUE7cIb64vFQai3BEtTEo
x1Mn5iVqC/cH8JuEVh7E1TMhg2k76nHSt/M+1KpKClWDYVhtisr5FWrKVvWugIRtRV0LiZ8bKiMvB6K5
qe7UA36VqF+gTeJ3iJRqD7IVnUAOCCBRmOlGwM3EZariFYqpXfA05lYgIrxKr00B7RF3u+BHEFPRvLpI
VAF30y8Hcy5or3lzomj3nUbEv8AHoGoVeY+HUpeJcuCnkhjZFvi4OZVZ+3qqpufSX7cOCYcwb/wIeHMaLj
wTrGpV6JXAqUETJmVl4Nbj/kNkR+IQt/yNxSKiAC3KQCKKxz61ZJi+cyHZucBki00iChyYvRR9vbzHP2L
mB95lx04EcXgliUsitmeCYJeOTdyjxKPEVOIaI+FbPwMNHxxeHFiphPoTV3l2ZQKiqq2qrED0UwAAB10iRr
HQIIiIlnNajxMEw+nBiWQL2wD3lHKy8pfIvZxtMdNy6V3Lvi3mDeLX+I0OSKDfUCWrscEbOTnepUoMxw
+zAPmV6i+EFcbFEVdQ+b4Cjht3Ut7youpcHskhq44yai4ijNpbu2flDzbsKrwQu4yeCGMBWKjoUvbHPZB/E3
FW1upsGzXeqa2xBHug3gDHGKkA5QZNGFkRMUiIKiNBTiiqg9xY4A4LSxh9pgzGhy4UOwYTDL8Q/qM8
EsDdnghgj+7QAUR2RDohsllYjNBuIJFQfAGXuOxjaA+jHyUHjUYAKqdw15g628F0nFp4jqKtWYfVIMJueF
QAyXCgYBXtDk2jBAW14D9Y+ruuogM4BRyJVTnxjmYR3cDqZjAFMFet8KkE1hsXUKxU3gfpuAT2FmIb
2guqTuEJkbeiwKpszWICQ1UE6Mr85s8QH9wukQ4FgHOO55F/vy2A+c48RhMGnQ4wSvQp8zwwlKYOztdl
7YZmemH32UlGMgZCUqyGYOBgMEvDDLmANMGhlKXwNTcLLmYp9psnwifQl3tr/GaOG+YNrHDbqO
+d47ZdzJhpnncGN1/iPcCoQoFw2OUGECJuLN7OQAAEcAIlEf8de1biwbNWDWCGo/+TPzOZ6OMq4aYC
HbwbOKqVcqobIOHbh5gs4q5R4iUM/ReSak0mqPBxR1+vFlnnf8AHOZ0iXAqNjA95eLhmVcshX3lV6K9Jb
MuVZEXMKF8hdRsl8D0qQtdu5VPCzfDtlh3FE/9l1PzlVK9Bw+JkQWyhteUQhNkA9oYkTCrUqKuVllO4Ck
oGstBFFzPSw0dOAozAt7Ll3coBuK9M0EL0AqmUFtYtg0cJvBAMUTGKuC3U0BlJTqdleTQ3U4/JD9nXAX
PSkwE2j+dnvMTG/CyoAFuADRMTeYxAEBNl09zU6mJ2bOUUYI6axLcN0rM5bXgHACgAAJaBUzpoaFg0
jkI/sSvQiIVKAaZUoHKNex4zs+roZqxKum5Vnv7CDvvFDom8YgNhQU6A0VDP/qZCAqwAWqrgAy3ipfep
kBS5LLsAeoZZBMVLsbCQHVr7Aau6dQuAnZ+KC1YqgaQSFFwM0AQAAAAAMHAtiUwFjZDpHDF0rkc
PO40RL7hR3LqXfr1nabzIlV9ItsGXHb49PWPrG7HZ8cFfiV6xfcogr0K7oK+3ELPh+15M0cY6qZmeHbKPEr
0KnuGzh2TtOnM7Y6YIdR1f4/wmaTX4TRPzcU1n8zSLfO/45zX6bqfGJvxdei+UvHcCV51Fxqde8E4iVK4rg
LcT+Y694no2OCWTLLDdTEnSYHmOov4Qs15gqHOJTT25q9YlvZLGBcs0DtiHMDVHamrumqlzyBqvAPt
Fa2uoCtXmrYwroMAWECwApP4hhptpGJqFStVyTehhx9BZxYg9F0Sg8GBUompJbukLVhOlEJHi1BFEEV
Q4pdSOGHcPcgPMygWB2S96shIDDMERN9M3fhWYpYOHUdBNt8PR7b2QFBgO7YsLg0CwWCIPuIBM
WdzsF0JAs4NLra9lQPAVkZuB4Cy6qy7nZH4Cn+phs2Wm2ElSOdVcpg8OnC39odaELN274FLODAKpaI/l6
pNrUZIS5boVbbS1E94rqlgLOx4AUYoUrWmCPzoaUXRODfhOMjyQ3zu0CWCdESlEiWvedq84gfEAqlWG
898BczlSq4+MT5EriuK5rLhwuaqJf8AhuoLbIq9yob8AdkbfeVUGj2Ytdypc/b6wwN19IlntL4uOYVeXTB6dbf
hYY//ADzvw6vwzRxnSVLSGJTzDZLmsdXLuGyCyXnkjuCYKIq+KxaUQfR/4TR8TW/M1TVdTM4ej5gsj6
53/HGZWtRB4YP3hKxC/cR01wlwvlNv2hwPVfWd3ByLHcyiCHzsiygVnqLff0lquGoAIU/hDQW6/nha4Wp4
IwtAkpAtbHDED3EEA8LUcwe3DqienhldBbFUapcalxXtOEdNVpSqWEx6dysacAKKu8XDe6MgyT2KEexu
U7a+GhmuymzYibguTuDewZ2GRSKoKKVAQFm5SIeZCOncM2GkyqLzQliap4agAmQJlpES4PTIJuHAV70
MANjT3B2ySdzTcSyt2eIWQ2L8SrfozIfpzaaLFi4SBeyEIiLC9JbVjcgl2GqERpSDWKAa8dMXarGtIgAVYNP
cfkEx2mgByOHUS/tT9bMSj7PEul+qqb3CZvUvB/0XAbQaqLfEFSMmruNrbYDg4tBNqCDkPFCjmQ9+u0B
LSPTDw9ow2VAGNNGfygFQTGLMhbNwqL0GgNeB8KR0Hnx5puACQCsbYH7iWy+1UgQFLMhFmmJc
Acdwqx7IXNy1XByIFzUKrMzuWO9y0+yCHPxOomPqS7fWyxKjVEHjccPzuUVFv4giLcHp1PLcWnXOmB
cZ9SqiJr/HthTwHwl/8s/ImLCv4oajFqO5sgo4vwFrYqYiVBZupjmF2LUXSDYOrBs4ckvCy4s3s/hNHxxtiafm
YTPRNCDJ53/HGZxCzH2hfcDPAv5hX/BdcGGUCXudzb34qDn2ij1L0lRWvaIG7lHCKn7DLm2r+Y4ij7IW
Uhupd8HxJVSpmYIhmV7phnZL37T2fmNGot6uF17wrXrwbFWBARksSwUyPsoC1vlaTYx4DX7cUCjxDTZ
EVlzDqwXGrOhs1F56059FQKCojIdESKZQCgFtGheL3MJqcVTgR9sa6ETem5IlcM39hAlKEipZx5iKLqHQj
Tegpq2r9NYaNa4pNQJZJIGTuXVO+F+d2/wwCLYCMZnKsYUncVAei21GwDhoG9gv/uXiRm4yPZFhR2kF
6ZVqEcnBMVJoEvITEwiG/SJe4uAbhSEGpYLQRZkAWqMBmwdAhNtzZBbedJs9XBVlQWrO4qY20KLjy
K9miIme6tc2aYwIipBwKE0Ce3M8N0aJJP07WDsZdEpBV4PlkRbtiE2nAbhcKCJsSDS+Orl5jDJNRx8QYlD
CjL3EOptBDiL8yq7I+EIOMctCfBg36XZLwzMXUtXxwXIlotsGysr5KIZxxW3n1v0223Dxis+h+7iO+E0TNe
NY1ZXjHMdEoZ0msbmoNM+MV9VwFaFSGTnSZfCPwm0eEwENl7zEIOj5jqHd87/iZBwzhdchbwFG/VfF5
gW54qiXiGcVwLZdYnuxGie8+ctPeffcrfUCiKz4TLr5b+Y5IFFQK9+AKYmHFLzKMaksxHUR0nuxFw953m
nmGGVZcUKCdloEAqrJcuAuXbECiH84Lq8XUYfy5gKWEwpt1VLR/wBI8MLLdJUoBkrUnbQgRVaqBUZj
ZSCoB4lmFXSt06ic3QCYR7L1XleBCUsCIkAbUsUCyqRJlJLHRgtq9w0Go1ljSngCNtJBMq+7Yu4ha/kqN6
N9mBgdqtfkneeWMKJ12tvGs36TpAz9fWXZjRVudbiCNIHqFj6u8Oju3QwaTTV1fWAQIMo9geDiLaECF/iL
Q2Zfqrs3iPmu26wQKHXA6RjSMTLsuhdW1HODB7Qmdc8vszgxPBUIF1qvfhg/Zhs8JV3j0dm6L/wVA6C9R
to+RdDVtXFtzBoowwtluqruGDB4AbevN2dCsiyXnGAE67VW7FZuqO6Bm5+3s6FZvKL5LEx9PR2bwiRG/I
Yb08m8sXQceho8uqEiWigAg/xLyVbxK2W1lQbtmHEPHUSpjV5faP1fHBG8wu88D5zeN+vQNQagXEplY9
+B1B1l5rlL7rkq7iWcTeXrFbwVNS3zxpdx544vUv6+0v2/xTmcO3j4duPjGkY/KYTdxj64oRbePhHTBpnw4Bf
VysrKx8e4efUrBTDRBrFRLFR/a/wm30gx7pkkOIx9+aPsZrO3O74mPA6WTuFdwH0Qo8JfUrv2gZ+YKgXcr
abjgi28MC2OsZlOoLYFRgFcPbilmO+zJ9FCX9UfD1xVswwxSe03jA7m52I2czS7YrJeKi66iUy9Tt88lkteZY
M6qIVaiV8xwLUHyqdcb4Cv8LUlXFWlEXFOO4/1+Qt8oHwBSm3i0xphowaaLxwxqOptK/L/AIKykaI39JuU
GsMVK949DcUHUpd/iBXbH2qF1mWPvMN8nvDyZaPmVZHDiBbBqAImbipLv1VcMbRnJg1HbOmwGEfsl
ESMbyqJUpXESv8AFctuHhuPjWaQcx99DQmb8AJ7+hzKTkCmCuKiMsS4FRhi3DRDZNJUk1/H8CaPiaHt
MXIu6vyTR6G/44j68yqlNQ4gVFrc69XcGXEw4anZ3FjWWJC8YKn5T+0QMJmzf5hj1X5yGhycRy+3UA/S
LgqKJSsTKBTEVRLMXFmZsQygJlMYIL3LnT4lhuBRwbhfm4mJqpdtxLDRWjZfX+F/yo+YepLjdiumWNy
x2S57x3uU/SXcJlfeZSUH+pftLuLcGoVWZdOIRlYvjDTUPXkxLgJM+It8LfC3BEbcwGpVLv04QwU+iNHP
x+ahjD+CaniPDzOOIbgtiLcBUANwVxLgWoFTeUeOK6ju46qXfBolHjgFuHP3T+EzfhKh6I3V9zNCYqc7/jj
NrRMsoZa6iPWIKMxL4XrvlLlHlmSXbiK3xB3tgV7oOczApgXUbO5czx3L2ZSV6U4cN81csv3cdQafbzE37
QXCpog2oqZT4lVxazqXZqU7I/Zw6Ybqf7RBuWG4N4a9MGIblUPeBUeClXBpDUWuv8zqGj1Of8CHiol6jA
R86h/Cb7s8x+TzAqJU1KtiZrzKNzHqbl10cEupZF6ETO/XVyjxw7Z4OawYuZ9VEpmC45QLxEA3n0MpLs8
7vQwj+bP5E3jGWX69ZuKqVfAaIl8W+Zct8wXzHTL47TDO4GJR4i55FEF/E/hDifwTV+eTz0S8N3zzv+OM
3ggx/gq+Lrksrmo6eLvgX8Z9Cpd9I7lvmL0KiVG7QoGNoYqKmph3mN9w9o9PMuflBr5jRneKnEq2d9QLw4
SCrioOKZZpAYcOIaOfbgGDZxt8Qb4e2ly/tLy8vLy8vLxDSBbKDDLdzf0VXAiflLkvLfrKr/G2I1JdgieOsRVJ
4hr3mDzmOCCMpctndTfDUcPJTvUt9OoNfPDk/wANHiOmULqLfVSiOW4JWdxxnZPf8TQOznS+6ip6rpoV
x+xl+k/kT+DghlOxJb5lvni5b55KPEo8SjxLPPFvxdS74jRzbTP9ukwPiaHEoOoLr9JnO48c7vjgOE/w4Wh7Qb3
DC5d7M/EdynxDcWsdcV0qbZlLDR6bmOyDupggB3uMbDLXzxgS20upmzJNzK8CXAzmWLUCviY0xFe0p
8Q0jpm/BSVBTw5ENXKuJfZqvpFVndvFrEfaFXOpRECS2IIaWDLieNxXzMTMyt1wwHAxZnrMp8RURAR
CnEq5g5lTbTPsjl+NS63mU8yybiz3IHt/hSyfUIK+GYPBErxKvxUyzK/CXcdSnzE9vGuDGYt+j2xa/wAGhBR
UA7lGupp3iXWSOZUN4h5xOFcUyfQaEdcGZts0+U3Z+NMo4flKrhcjZFZKfEqprDcBJvx0hBEtZDXMLZh8
T+EvWaH04tMNxHX7S5BpfPOz4hr/AAD7VUwjfcRIlB7wRLav7xMyxK47uprGWCj0LUvEqNNsu/aJR9ya3
WX+fR0lYlofNRaalvMUvcsPCtYIV5zKvuOZdRBi8blu4t1BA9+It3PxB3xquCR6XtwMkVwaJa6YqMdrwcL
UA84U65dTPE8kG4LUvHBBLvUycTvjfg3LQ1FiGWjUBe6j/hq3MQzDBghc8RF7QrFys45G4l5jnPXoC4lHv
wbvqIPcqj2g3Bv0OpTlNw5g6YKY4jBpQ3mDGl/EcU6ZV6RI5huPCTbMFz2Y5YfOcgjuCYlQFemNyw1wFs
oYwfHqXhohmOI6IFpl8D+E7HidCYxpgRAqMDtm6dwENlpIOkYahKBW+cKKGnZbUUyIA7Ujv/BeAWjQ
7JpxKxcWw9oWi1SGHvw/UhnmBeD1DeuEuXfhwtsW6hi97Lohdi1MklF71NF3CyOEp1ipklVKFe8oxUW2
W7qCGBHMSyeUyV3BuFyY8lP7qVlzG14zKzm6IukZeoTUu1TrZd6+sFkEDyteXMZZUFEDLxsl5Q8I2Vw
mJjjnWVZiliVAZSj34WoN9P8AgS+IeouZeQmN1GITIwcjR78rb7xtLGkoHFwUekWSoA6jYy7LeKeIs4VOZ
YkahLY0uluBFV0RNpNOYopEduQAJ3hcZoCk+T5gvojP7Jn7k/g4YxnC4vBR6Y7SsIJHBGpuDTLHA++58J
2QwRyQqzSH7D+EeOepjTMx+YMYp2FJ8kxfXJbsQC4GC6JULmgZvmjJkwgCC5CEBQp0w3/g/wAVuKsD
DzueVQLRwwb6mWJY9QVxWL9K1FCeY681NdR+Li13cCkQ0iWgV2QT7kyLmD3lcqzwyx3Au3iY9TWdk
b9Qz4HqC/Z5c3FFfiLKCS/eMoICRTfBhvuXjhXaS4Vuon1ncu+avXFPidSsXwr4hw+m4GY3dwyRaIWalQu5
YgVSUmiEC2UP8KXK3MGaEIGUX3hxdRuwp4Yi6n5cbSg3Hkb6r06wWMzbm0Fl+eLnZBaOGEkf54yThF
U5BOohLctvpTJlFmIp1RtjxIblCyk7Y7v3GyfdFShw+8yi98HVm+LE7J8p8p842+ZQ5F0wWwpwDz6gp4ljDO
XH3gv4H8IaPuTQ+k/mixmPsRfuGKovm+d/x6g9L7YbS+LplQ2g4piV9YNMF5j9HvC8DMdksfSbgXfF4qHo
XfU18THvGHUQzwi1HdwFZxMPkjZSBcQkqudswtqGqjhgF4Nwo7hs4qWrpuHTHT4jCz8glJ4mTXc1miGF7
YU+JX4RJcNkS8LzolVWWHOrgnqohPiMVxesyrfWlz5MTcgoI31UIsYkJtMQhjXUv/AlzJ7EUu/GWJbEP/J
W1tcVcqolxG+475dSsXAsYqPQlwg2h+UFWxzxpUGoZZfSK/TpSxBcUVwx5Ey+SO78TY+MTL4+joqS8vL
y8bcumDUZZ0g1BTMW1EAkrEpZEuDMeP8ACXH0mp9OIfUn3UcZezHhEV53/HA9WekDJmW/aFqXjMu
Bc8kJJkoagYAIbIlwByrgQKPMq4GXFLzF4E8GXFGXDhmCpTAqaYwSTY7qJZEyTrHM90rphlUzmJbfFSh
Ko4CB9fQp1DWZdS78DBEE/B1CANrIrMeTKfMFxVLa+5K/CW6hfwn8tQ1MG5QueuG0QYFRDKPSTNf
MBp3EVqFieWU8Q0QWiXlZiXAHK1/qU7gliUslpeXl8Lct6zWd1GDXyjK/Mt3Frp5FcrSa6lVTLD6xa1qFV
O/UhjRY44iaiAe8NsNviUvEz9WhBxJk39s2zC4tOoM5zoloKZgp4rKwA9Fvni6me8w1UuoLOHTLm0u5ev8
ACPAmj6cXT5gqG/6oMQaflzv+JlbPqvQNQxGxh3MghlI7l1HdzLUqW+YaJR44XE8PECuGCtxfGYjfcutai30
c2MCiUMFgtMSh+YZ94LfDDBzEb9oK+qiO4tCJpQ1GzVUeZSezgWT4zYWjzLNP3oIoK/MdkwI2/Mf93H
T5rUf4xJQ0oiFiJi2yrsg2e/eKTgV7eRVVmQvGF73AbWps6lE2UzcrXFA0bzCDge4igjeG+N4gUSwxApwmz
Me8/voln88/voU/3QrBE8jO7jhGfWXmpdTc3lRAtoe7En+8itpPgx8eKqCyVjMQs4o8SjxDVcCK9scIYQU+px
jh3mXipWI6OVllsMuYnhWD2ILc3B9INU9SFmOuCJR8yle7BXpErJ4mO17navvPhFw59kVjN07f0SjxMXH
NvPojdxK8/SOnk6TtN+Z08n4T+EFP0J/sTV+ZsfPFXRNCdud/x6B/T5lXF/EG32m2ONq8cdJl8f4KrlVNHvL8
XfO/pKXnhrN4mFzy9DBdjX5i0V3AtiVKOoUDVaTOQGXvMXhmV2m3vKPmG9QE+J8bgrzBC8fMAgQa
Mor6c15QVlJ7aIlZzYQWe/UGsY+OkiIoko0Al1gzWSeCpFdA97NlKzXGyqoALcABBaZ+X3c2cKygwVdQ
UGSCmQOomtEKKxEZHINJgjubsLPpB8qfDLFW7oDVAEA08R7MQB1StXDqZHALEAAoDG4cuM7ghq
WaSMlsMtKXq1F/ia+sqbXKhyVuu50AFddaAAHQc4bHBBlV6f1F0MihwKGFVALKqHvuaRGuniIfsFAJblR
mY5AXrARIqDKLqoTCLRFuq1MntHXvDUckSlN44jTPmKk18o7YbIrH2mTmWL9NHjnEJh8xMTTG5rfqh
sqJTLS9Nxyvv17JQ+Z8Tp5mmrnwPSlf68st/f5n5E34myVv/irrinxMXMd1w6OA0cWeYNpNL2fwhyR2Pkmr
8wVXzwl0fM0J253/AB6P53FcLqBYWyjIYtsNX3yWOol3EV6bPM8BmArir4tmbC8qgd80PvMB4ePal/3Dm
4q4WyW/gFYWWAElwMHbcuyIqDD5OoMe+4VmPz0XbEz6ZMFWfBvPUCIGtBSABuJsHbuDaEn5+nv8O
8iQECIsTstybJVxo6+soeZ44qRavbyCYulTtBaLGwctVhlUoIL+YwqKgUrUGSbxbbQvLDuLS2j5Uv1YLwGF
PAidtEM0QqBoanYth8oCxLUdRGr4PLEsDEMA0L0ZfaBCOJYjDAY/QtKwsFKOarD45kXWNwLYs4q403
PhBFuaG1hSWtiBQQW2olLiOv0MQyqAOUBQCujsZm9wQE5YZeXjSJ5JVQNyjxLJeItNMxcxrtArDDHrNs
17XDFL14m8TcSzMoMcDR7x4dzKBpzH6EFk4HoFHylLfDDy+koHcd+kQK7uY8La/wAyfmTP5w0vibuK6
Sr4p8Szyc3Ud1wIYNzWBcvLxKhoiEiiYxYb2fwigor4mj8wLXiffxy++Ogmz453/EzPuPt4JgaZ9iASJnErNcB
SXqeTcEy8FHLqUHhmfNyqPmMGmO+BDLit6lVnzERjuV+YWYzKVFC7HXzHiBS/EwI+CYUuxD01iCgJ
gjvYuK+GbJF2GoF7VFTjLFgh/JRn97Ej7JF1VkAAVVwAZvqJue2OwoJWKrOMZ95buLanmFNsJhLLRLm
OARsMoAWrSso7h0d85t8DTqwdXVx6FgE2Ama0ghhbpYxB0TCAJVzGyzYxsChhRVPiZJgkWEBFsSlgC2i
Laq5mFpGuoVSIxuZmxRKSMq/mNFO4WLhuuo7hlzCE5ATyIuebOfv+pCrEOADcKAGVVoDKpuKQAoij
mN4iy5uZfX4zlBCV3rgbKlHmYv2m2ZV48xdRBlOZAQdZgUAI3T/6krgHOB0wEgd+6DjA+ElHzBa1cIFXy
Epco5VcdTSEkC4FzT3lvWLmAvc/mCYTuXQtRlPEppGKXmNcVfDsyzDv0OmbTHBXxLw16dKOW5ZTq
VlHsvkhymNxUws5S031PBFTMVsBUvwurOISc5zWWLqcBgN8RohhjolLMvh/wmKe5Nj4mn1j+5D2klfc3D
YTtzkviYTcUESuyHcuy55eI2lJp7w2RwZ2oFem8QL4Ww9uDgG8BTDMMMSs3Az8yr8HinvgzBIYe/BE+6
WoNivEOyUwgcfMO0JVl8XLO4Pz0zH9ai34SVEHnIjk0BkM+ZQMOiqqEZETmTpK0Da4O5j8J1Uwkzwbh
rhnuK81IVqtjAmzYfIFmbICYQCCYZ7MzhTwEQfIltwRLKjAwBatMM3KwiqdDm0WFbMMPx8Ci2qoNAq
rUKsDjJuOe4fdB7amcE9RDC/+bjClAoiiNMz77kfOWGuO3cA8IlEAGpqmGPMoDzHC4cZCw7qsqAgVLQz
EQsgJksql2qtqtvAXh07lG5gMVAAAm8tVaomYhmTVT4PKYS4speOFovjSvMSoF1KqNI2M/wCCxGZ9kxF
qnASJm+45v25VPA4ZgxuGDlySlms0xEoxderpShoRA4Z+D7GLD8zRio+8NOcl4+vANscQbzaxpCF5jnxG5F
afCfbUFOIqalmYtEM9TH4H8Jlb2mr6Q9e8GPzNPxLO8dBBSnOCn0OOKtYJUz1mLYmYkLL7c4Gcz5ekdF
QT1DFe0G9Ig51yaEbu4YOB+JQ7lddQIAeVB2lVxC06jKsYztlYJ8IBxlq66gweUn2TQ+GG4foQfloM/wCtRr
baJgkTwrjRpSKodssG1y1eYlKiOjfT9/iDj9uLkipzZTgHyTI+QuJaQgFoLJytSmowJhbJrboxXBrtDOKHhEgIb
LSJYILGQ93qOhrFyNAyhuCDAoEo0XULB1LE0PaEtLf18JgfAyTX62Xm3uVQaojrzCzyiK6iqDZrM94Ya4
xtmpSIsioIqIxADAeCO/HdJjYfXO9YM3R/7UvSxtEbixkcBRVttkW/R1qdTH1jZ7w95RueRKvUbRt3iB8o06l
bwuQwcq16bdNRzH5alZvixBp4lZjtjU3zcvFRaPPpFIIHSCvTpWEfCx+f5IMPzNGGj7RW5Sh8I3jDR6BSffc
VI5lJBbKx8e5eGyVhSNyG2aXs/hDHogz8RWfmYRM23iYk7c7ILfmO5dtS4rfEosvFRtPYi2ymUv1BmXU6
mnEGuVeIYl3qOn5rgKJaXGzfodgVygsSUMIKeMgpY44kx/ajrOwqGdw/GILuZNB+SlGa3kLngFmfchGdau
NkBaVQMqgbikQLI4IWjCPQRt/+Qorrs9ExLUlBR0IW3N5hjB+eXngaZdZbdyNiJRGCgRysd7v38wKpmPU
DQuFyVFUrERqiEUKQOrV94Swo6nAidlEM0QqFfZ9YQe1Ab7uIRu6S7r4PQfzCFC2VkSg4ArVGWJK0/V
d4HSiNcSf1/l6DeDbHLnZ8cMBUORlrsHVUFruhC2jbDMlxFQWAAeIaSISI0KCdJeYaA/o3N0lkIrgpFigEbu
XiuMCvOZccyoS4Cy3mXeDisdXEtzuPjw2gfRMuqgXeWUGWRPx67jxECdRtPk8P0ORqLfjnD6ekGpl7HpQ
vzT6hGEfFodqaPBhSMl/RKwU8DJeDXlgupHUUzVu47nSEkCvRtFX6dI8kOBm77z8rjqUGa/MAHxbgr/jT+
hT+hRYDL7x37cdbgfZ+ZQlcCNmLthH5DVC3WuBEyZhySl+i14ie4lPGSx1j6yrcRKlkASjwZH7zuWbQx6C
ALdJcV4ccIH1lrzwDKC63iVruC21Z/EzHtuPvuIHzFbMYn89BKzD5J/ZTWsRaazBaLcNHvCfYTTLJQyaC2i
4U+OEufzwWZlnfFlQsBhS7YthEbnhfVDGhaX3ER9yHeHacxxCGQIFeIluQsXg2+V7nZ+/9SoIjGmymxRcY
NZqWTcZB5HIElZqGkdRvnf8ABEAisDvajJWHYotBPHKL2W3X59DuC2vlgXDLjEbHI0L4jpWKMSYtBU
0lwALZLqi3KG9L3bSQfYok7iA5q/lSgAlNXqMauVCXEID26EqII0zUbjY9H6kwXmBRbqC0AJE8ag1MjGJ
VM1DDMMHAVEIFlxBgVwFXBqXg25iV8Qb9Qt7S7IaYlLFxAvgbiJBrlKRflwpNmfVkUv6TS7xnkEWmQ
VWO1LlZRugeFh/Cn9Cn9Cn/ACFFRrVD1sDcf3kXDf2agw/E38MO0QwUwFcU4dEdxDHTxc7TpLqW+Zb5
lHiUeIlQ3+/Se3xBTUOJplFAQSPZRUP2xDvGsBB0BAP3fxP3H/U/Q/8AU/Q/9SobJc1plETsWFzR7wHc0V3
BNuuqM0ZpSms5lw7ghYX762OB4RDjoQEFsz6O/RdQyxU/7HdwN31DJNfWA1HKB4hV9Q1Mx8srCAeJE
plXN+K6u0MpbNhdQ3V6zLuELsuDuXia45/PTGw8VSTUHY5MQklDmASGZVdzjFRFHLC21ldfiEJm30iR
s6sS47gdH1ir1LeOGG/abPCsI5GzzZqBVl0IvpLH1KvANRd53CEHVpRblUCQKrdCrRaO6SynsTclHNhMJv
qUmTGwePuP2RFQGADQGiBiMOhfw2vfZKQSg7xDw7uaAXxHteZS7cRonl5lLA+QB8wNEI2IhBbgIXUu
gfoN3AAqghMkT4TE7AYM94DzK1HI92FVJM0JAAQXRd01W9dS3r0ARYkDEVRQqlxLO/8AUaFNLAH
UG0lVOkJszNzS65Nys3EMGaqNGogylY9oZZQSjxHVQOzEr1Y2sovDFufJUdbqOUwguLDqK3HBTxKvIQ
Os31K7r5oKAbASUXVq4PPFFeaoebS/2AdSII9JD1AW/rU/Q/8AU/Q/9T9x/wBRbf6vtADAQcqjBAfHmlUH
AqacK3RM47f0cJv2m0t88OmKKuY6xLv0nbkNHOs/AfwmufgcfzJp+PXGw9l0cObzruCXMfM2tasqcA3E2L
qHP6ZRT4FiJEHVDyovHtZRwM4bD8IMlejWU7ge9xKjr6NDnzGgSy49ZTep8+DQGFZbgOQHsK4ra9REP
Yr8zT5jjE34p/PTH5H8QbfVhHDJuri+iJmCcacAJbEF1HVgsKExYFeqvUuipZMwsiNwtkMHs1osqlbzCjbR2+
IjFY2Yo2UMQQGhQx3FXYrBV+6PSOPNDxkKwl4wzFtbtj6kQRwCb0Hoy0RP2t+/q11AuL8TA+JpK1TM4
AygoJtlgYgLVLS2vZ+9ykdattzTAmW5TeAg16/Uj0tjGLdZFxSN3Stvx8+0BxGQkBFUREA0CxKzWYum54
IX3FpPABUFRb4o/SbHiL1AH4mF+IU5I7nceRWnwm1eYlFdxK9Wb2mSvMuxdSlZmnBt8TLPmFIVNQ6Sv
T5ptp/BtaC1mVOvwhaFzGrWu6UAqERWyg0ToLsNgG4/MCoV6wBqWF1fv6Afyn1afoI4ApMIbHzPyoZ7/
Xjf0Gzi3nSUOL46TtzGjkWfh/4Q/JUwEU/KgrzvrzYeG7Me8PmLeeiWwFxRN1xaoCjCxOkzahQMnigbwqe
MI0vFP5bB7IWIkXugUpOva2OBqmwGsvF/T0KiFmdTJNsqz44JuCamD2iU3PsRPqGGT0jYq4aJZ5jkntSqIA
oFjkWcY+6w+8dIoj9aipop4vxcM9VxD+en73xPjXgxDeLGy4AuZTq2BZAJQAo0nUb8gEh6CA7tXIFOo7n8
gUocioadXXU1RzqBZpPqItS8y2MubFgvyirCyC8DHbTVwTLBFOREsjYhmiFRe3U2OIdKgLrPU+UVK7aw
PtEq+NMbhudBIbweRbYkqCIXaD4yxCA5QOmOQvihlsj/AI9eEe60esyKYhSwq6qLbfmJLFWrGpfFtFTyxKj
DYfU8NSwqSKNg07d4xbt9NVBXxFCtlcMotXtO4tQbnb5iW5lHtGnBslPiVU1mWPUO+5tKL2nxqC/iXSEC
MRWxwrPDALz6WAv3SLVZFcMrVIQJhaQYGgAAKQmTkYO8jSQF1ThrAlJVQyYwAovqjLF9KcamgOvs
AKwS5dccflPpfo73qTDDdG3nfjKBxxT4lR0y7lx1AtbAM6RhKxWwFS8UQ3Pxv8I79gmiM0zTLr25AupuZU
r3JXuSveYy7Kfm5sA1/qLti8GzQtESugMsa+x6glooACZQ0AMnQ9sIq+BLUHCFohLS8xdZtlm4z5Zp2uylG/
bvhajhKf7TIIlfMz754pNJQwFZfXiFNlwL/wCek0gC5fiKCe0tLlXANQbS2pprgUTqLqCC79SzrPpY/nuK/wA
RGQqdbJAiKSxEu4mQMvggI6oNBsblCgCodI7IlpthgwgV7aZTty6p8S0QZZYjh95ht1MtbhbWYmmwQ1zdr
HE2zCBcMqtyd9VQIisTZTYolUAanRPkK5s+2IKGI7zKYKQigLUtB9XEPbnV7sKAYDQ27bXiYOA6vLdU
hEKuCF4K4Lz9elxiH1xpRglWqgpaMqtagT0jmUmRKN6p23waWGlcEDbywGHN1Mk8QVDcpqoAeSBuUr
RWHZy4rMd44Nyl44qIYM44SogpUcNdM7lWfE2y4ZmUvuOYg+3LLDRKpvcdxuWPqK6I4xGrw17TBJem
or5lYvo2+I7sgUptDgAChzaJBzafNSj4BloAteYittwgiRrKL3a6AhLGGwhwJlsBFdaguuIaApzoQofa6AM28v7
3/PBl94yw4cWwH7zK95XvKvvh91LwbpjYXM7e0wuCy8yxzc45naXbGo01uIy/C0oiidpvwLJQ8C8vEpg2Dc
Fkwgv4n8IaHxNUekzEUKrQXnMzsp83sAF1BRdFBF2jtlHrcDJumMuONwhNCOmznOFvmWo0EYyIFhvsa
7hldshsZYyvFL2FQPfKZBKfcG7Qw6xbGFdyStAACq76swvhDUnG2GsJPoxCOVqhxe5Zp3lkBRtfaVcqoS/
HFYl5eIaxO9Qb48s74ckMEC2CghaGidkMJ1KuPsKyV3F3AUjuO41EswGOh/MEx1Y4YKyG4H89D+71IfSI
iqa8rlrds6V8FTNWTaIA/P0lBt1ailkBVASwJbaOqT3tlnshl7y6zLzncPcSoh0ZZB2Pa1VqIXgqkLYEBpQRLA
XZRLRqoPiDRltWi+De67jjzoQtyaXW41UNMSCZpV3GVn2NS+H7UFCpmTHQYcxc/je7wOcVG0lwKDD
Ktv3H38+WPu59UaHSJuhkgYj55QABQGgeDhmYf0nvMANBTbWng2bMayWgt2lJS5pDTgaQSwlW1jYYu
0rMqoolmWLJlzvxQ4ldZRYfMIEzyImACXaLk3SBHXd2oPYgwmxacmxKSpSNXYPZr8wnPB1/IsIq7pqof9
xAMCFgRKTCVWIV7wDHxlHEv88uSMuD2g1A3/CNMscGLzKxNq4dYhYi3BciQTuNWKcyjEFPqF7Jiz6y
zT3MhGv0KBNquA7t6zH5uvAhmDYWSChbKYLlmc0iFpXGFKAszOv5WVq402MAt0VFGmqKoIC7La0F
oFh/E1aaXboZRehqJN86VlitKcxquhUVDbEpCoKVXOBdC1cCHAftM/cUdSWCeYpKivLJkxGIM7FkdDP39
6GG5Qsp8so/V7pp7IaCZ3Dh94Kc4WQ8+5rxg2cZ4lLBZwLHlUnwnwnwi2w0SjHGkdfF/hLWX4mqKoLKKl
HxPzHR7zA5yUz98Z4sDTD8yr+I3NQbclZdOwpN08Aa+qGDEqTYa4dq2KaYfwpow0zU4Bgpw4ppgTcTFB
TAqjeC7xGcRxV1h2tLgfRlBOgqSwgJlEpiBAYDmLmNSRMETYiMLSl70/mPWKfnj6/+QUiLRK0hdVqDU
e253ekjL1FbKEW2aIYOEGN78QKxJl94jtIFpa4WRyt6bl47FeiqZ/PRV+riHV7lH0jZYcncR3kijUQqlsIIUtAY
OYWJjfbBp2FqiXDJB6DIJh5uVmR4grNc38hhnzetTFNpAwjW1lbZrBSBJ5QPOMAAYKPAcDWfEQKrWP
8A3+eHDxe/KedrrMp4i37c5zw+0rvm9espGSA4AtqjLAg1K0eIKbQAuqlGcC5fbhjygiUldSuUWQ4Au6AxxU
vhuI6SgV4CLDAAJV0Wzp4e0XIb71iAyRlkmcLljfsmvoDGpfFrKts1KBmKOuA51AolyqtFd+3LdlUYjU3KC
OevSswM4nn2YlUxc1UL8nQZfvAV1rggsboqUJ7qKLABGkBsUGq1GnatK28EBYW07cW3BdAGJiBGBWi
KtYTFELYLTjRwLFAwAYKxaiwCNnAmyhApAFVQsL3ebc7jvQfHoeO30Rp4z5vx86PjNGPD7RWvadY4
Gsas+E+Exz4hdipPhK31wqIOryAKeAhMcy1mk/G/wm/wTAPiC4qPzMx2RdMNCducF8Qz/A3FbohahwPzE
N4u/OZSbXShjD6AYb7FMvhs0NReGJStj8RPXsb7ghRaNGrJkwgoHKtvAAoqUNKI3DIvCEMNCSmyA10x
SIZVATKotAy8GrtDw4uBsCaAWAONRLI6nmIH6TNefThbp43iWVlZoxL11D4le/BnCbIyY0qJheI3WZ7dzS
BLvhajuU+6XWWhGGLD2i5bVuGzPA62gcyXQ+8rHhjMa+soswWYG0JDCqotNVt1okkFcCyuoAPSEftZN
oAW7Qte1ZaJUHlMyvLEqIwbR7REtjmEqhUoiim1ZKJexMQTPuV91ttlVq9zAzuCMLWFXxFqsJ8MwyL9F
78xglUonvDui9a03BCFO6FRjRdQtq+nwHh3y7phTeJvdvCLca6lRm65BdKwWVLIoCGwAAaiRNg7n9BMA
EaukcyxNpZWKHuOlm+vAOK4rQaKlBMcaGWhWxVIKNstriubxUZXaURK5fLMKsWa6iUY74GjUvfvKd8
aILit46iFMGuVs+Y1jeGlxWeivpDSGLQZfIAVDAXM6sbwkxgdLazVDUNAvIKmWlGDkZWcxUhsbFYNA
H2AZgyvaulELHeFlwgwbISQMr7lEgWlVlGAMKGCAwKAbaG95LMW/ryFxXhHccdvolbzuHmyMQQ7JjL
Nzm0rF1IbI4eFvFrxrzbxLgVN+LR08TqfYj+Ef4TM9/AYR1GVj8zDE7c7OF94gzf0tJVHxBU2GwQw2gGG9
tBhWIQQGktjkKk+jBBIDFJczYEjlAmlpBXAYm4RMInTZLe6rULJRIH2YHYSl+fC0bgXoLtoyrmK2t3CB0
Q9s+ZdsNekbo6iDqFGOo7ODiU3cCuRnOZhIbMCjYsyYiD4iKYafaKEu4WsEw95eOV9ppLxTwgj4y3CPrM
cRmyUi6mXMqQb1GwdTYl9QCsZDXnqXfovZ/I9AT6wU7h9+alTS6mainv/AAVn2iQlI+m3UXMt5gVwu4p
eCOD5iGFdwBhwvop8zLbcPHiG0szzovuJCkw4hyHkejXTq4maNCoSCkoKAYGFiADZBXLB4V7sKEwpaA
BdBcIBA7AI0KqF1opYVUTNsqmiZZgFrfzMoNiFhS6jWBkLWqscF0voMtF5HSsbIC2KxA1ryvGRaA6hh6D
4m2Go47fRGnj5eycagWyQjM8IbJzDB/My3mLajisNxprctWeAeo6YrZiYlvmW+ZmZ4AVqDmCiDPwH8Jsf
E1e3HTDUPGfzxXcunjWIYbZVeg7lZlXfd77udkZFHMPoAU34DBUidsandNJ5A02XC6EwFVYdfmtlsSjZm
PtbblbLIBAoMCi3eQKUsIZK8fmBir9AXKw2cFzPeZVQ7Qc+0Htm+Lw/MLrM6mFgKYCWMtCVtbExEHT
Okl5j4m+Fh9YtEpxcGoipj1HymH+5Unwl5Y7j7Ey+kHMAu5QT6ENlzULpudazMj3JSY73HZATBMF2+g+p
95ioraLbhJMmE6j+Qre9lXNY0gMUVKdhBxnxemVtliqaX55Qt1Y3pljy9nXGbmbDUGpvrj4zzuZOKuUeJR4
5upb5lXHLsn1xdy3zytyo0PzHLCAu4uKY31PkwKlRCmEKvcWjETfnjFlXzWQmWh8IaFCOyIBkjP3wrdLS0
JRKqVeDpNNW2MNrRtNFAksk9qInVF8UpVVLLdS7FrYvAqtg5wZMgKwIpQ5N0BQZ6CEo8cG4mPeDU
2x20x2+iyZlJFXtzMKmpNYwk7U6r+iVUxcQWR28UeONeHRwKZmYmO8TPWZT4lPiDiLh4tJ+A/hNj4mri
/M4j6PmZBFl5dPA82SvRWCVXOSEPovGK3sGVq05VYsYBc9smeCYbGwX2A1L9+6uQPg6svJaKCCFkez
ZXyZ6j35nm7hs9Oh45rmq2GFxzIEmuPKBcM4g8QCmu/dCFsUnibRajciAmDbMVi5RGkVuHP4nnU+EbM
E4DM39OSj3hUhnmIwbLhD0bv7QKDxznrcz3viuUu4FEvmsSkoJHNljk1UNPFXLuV3y6ZUrk17x3yRHEWz
htqI7iK6hr3lDqY7irxRWVj2m9VCL41xrxrLzUFJGjbAdyoqeFNusNo7GDAVN8DGurSfEbC9pDA9ZAi1WsI
aAArBK2M42O81sVZ34QqiRQ1l8vbFBXcbLcuOGdw3nU0zubMLG5iE1286M0S2D3YAa+MIv5PQK42Q1
cuvQVxVzHeJdwGzHFvDdTHeJd8O2U+IKYs+7H8I6B7TEOGJ+ZjN8PsmZ8Sy986Mv9ymYN+hag+I7xBni
pajBlqys2sYqnSWppZASmAdjAmErIF7QZbNqAYTl7WbDFQ1LPvPeHpbRSoauOnmICsSku9Te8w6eo6Q+a
iGBqqxKpXSVMFZSz3lPMeawQBiVUzW2URoS3mNO4FlkaRhdeY1JbxNmXhj7xp73Bk6feOeOKd7hZ7Rh
lt6ftLvsqpZ5hmVKi0Rag30+kMzuDcri74y6iTeJeGESpamJVTp8SuE+sC7bjbup4My1RKfiVfD4TccPK4rcqiN
vaaczGAS5Eqd8b51NeNYs13Kig50eB8OAji7tgqr8FQtIMtkKQUAli0rUNspLT3QFZVAsE41oe/hFYegzVtuiy
Id18QsfiGMeOXHsiEweia7ed0d89B2kCxhyOQddS7htlPiVKfEXEp8TFzM9ZmJmU4t4tR3NeHbzG5+E/hGq
10RWHxMqhK35mcXN/ZMJ253/AB6k/QgriobiwDrBsN/SGUVD0MzjytyNKmyyB8TsCG4sw4REwiPcFWE
szD55q2bdS8vChmVCDwMLi8bmprqW7jA7dRp1LdNwKcCyV38TC5yApGcNBU4Y6d5u0LNGhY19twwd
TM2NAb8nUmjYM1bmWi3uPjPvRZamM/K41hB/Fy8X7qmltmgM8PcfGQj0QqQ5ZwSAtYyhlbEEKM+E+E
8MEwMlQEGHgCZlOUGDh4fZuSRI3alS20qB2h75QUrGGVHCelGwTwrltQ1Qbt0QuxKmDlOENC3VdkrH
cc4hRiIRveiotpgIG83iUSICNLDsBWquydVylswY5MmFNqMHpdsD1dQXd3Dx4652LB3jT32yrjj17GMrQav
ax0x3A941ftKHcbuIn1cGOMhHsbhDv3iVx3wAyj4jMIMuzEUIahyOox06RIaxF3KXEFozo2IlwAq1vyIrteUP
URCJTwhI4g18ega7eRbhrjoI86JORO3tNiO17Tt46lZWPwSkFfBshqIZTxHRKGdIWg6srHLHEdExmAvifkj/
AAJkfEIC5kXvHC/3LFgiynO/49ScdZ0RxLvfXBcgVSBUChqyviWNP7AdhhC1rpSwsFX6KpzAbzyteAtiYxw
SzHK5asrgLkk1XjUJWJZN5J+bCWRpS/CxCRghoDATQvjMFLwecdfeE1zQA/U5I26qW+ajRqNYplbn7d15
MD/8p/SMP/Oiho3lTo+A/iXlzw8beYP3gUjsJJ820oK1Mip3wGscgJgvYtRZuZhL0qVlDKsvzAIa96Xg3DfsD
Ks3B3e+ovHMgrkGxgKU4LpoU5xFg4NLiwZiWOEQ0dvtjP75ES9fALaN9cOtVkgtsR0pN7chbMN8Ob9uaA
sdRVbg2UxaE+0aEK7uV4g3HLEFkp1wyxgolcaozYOwbOAEHAWxILBgWsm68elLiWogIsBsxxZ8wt9IlRS
12+i0uYQx8HL2hr5RZ8Bt4FxK5vKwuy6jXpljjgyup8OB2m8Lk+UckKs0g+SP5IKfhBVe8zCax95HyHzMC5
s+Ocl6I6pOnvAoMw5NwH4ID546mEOce8CvS5QaQbIcGYZ54Cn54BbNp5I+6dXJb4m6CZq8wsWP+OfkP5
jzPKBr1MiTI4WLLQNSktuUw6KIuoAFtuDkzW8YYHad0b+0cMsZdc6/i8eFUIEmxFTFAEkqIvlVeJ7j9P7Q
VAB8xA5YC5PMGlFB4mtd8Wnwgb3KuFDMIr8WA17QZgbG/JSLLA/p1DObhNTcCADAE0fMQ7qXQqW
oquVYNX7H0hbwajgHIGXoXmNOIFc9VDx44NmmKptXsSxGXS3qyw9Ayjwju0qhowpjwALbBN7Hv0i4q
Re+n2cmC+JT+/8AiDGX1O2LFCaQY1S2oV84hftJq2mFQdikMwAqNGfiB1Vhr+iY4UECoINcdqb4aOeolxw
1KoOao3mIYYmBua7l18SqvmsvvEriuEultOy4JoxV49oKfT2PMHUwfM7ipHLBMFT12+idFR170QXBNIdn
3TdmyZp8xt+Jp4Lm+PlCrEuH3lCBOIWysfHuLfolRwOj8D+SZsB+EOCawbk4hd/dN1Ah/NEr1eSf2xP7YihB
HRDtuTFkMR5x7w2cbY0PcGmAOGvSJJRG7Ao42wK3uBTt47h3B9kvI+INtUShcXCryGTxKrUGmCvd/jT8
h/MU8Bt+bghVJez3mJdgPtwoSvUh3M31HL5lEbRlX7/8SYH4kfovOVIo3Nktp94WfeYG4DzmOe5fvLfMx2
wxUziM12B92YL4hqXa/njjVDBdmJ9HHftLGJcrFcDzTBc2KJv97j6+tIUsAKBQFhQ2UxANBo+OSdE8SqIN
8Ppdfjf44zflv5ZVA98jUcyk56l4iSrLvo5oOIG7NIA7xHz1yVAKI+MDBk5UnXpYNMNzTLo/3LPxEqF+9Q
Mgp3sF3/cT+2J/bEOv5iPP90pIYiHF88HaIae0gu4W8/l5by6l3waJf0MMmIK4lwUxLxb9EK4lxKJ98P5JvDb4
TpwkcUKPJJD28Jc6GFpDAUBgIzCOwpS+8l99L4Vn2FqIsRYKHItUcbJXoAkCpdTKBbKzffo8vq8ncS3eZ1
ufW+G4HbqV4g5muKuAlVHo4/V+E/IfzDf7eZMQAgpPYmF20atR5sXTFDUwRaRuRMD9rTjx+y8uLQo57
1GpHDeJTzGj7QtuIKeZbnsgBcGzog2WVs+soa8aNfzxxNeZVyq1HftKiXK8PN808VnHWIHlepnK8xqM1K
A4qBOTI6uCyWdymJZG24Fc2Pxv8cZvyX8sWwhib1ylyl6ExKfMD7JrHBXKrqBvG5mXKyRwPcSyJjDRw2
zeOoOPMRUVMV4lejxQA13Ev4gVKdzJieF5puTN0WKKsIsUwckvvJfeSkVqpWferDMdW/kY9IUsxR0fxP
RPUGPhO8wXxcCI6JSGVlYKZblUS8vFvgowPOYaqGyUeI7rRFzuGzgG7+J9t/NGfw8Dcn5kcZuNdTT3qPf
LB5lFsypd8PUqmOp8cax2wLK6xAr0G2KHbEuBXBslSrWSrlE6gtKsrxBtWpvwcKhphhR5dfs4T8h/MbHCm
bN6MBlWAyoQKV0gXXx+/iDjiiM1h9kBhDxxbH5iv97DgwEZlRPuheIACIaJqxAdUK+Ztur4bIKgBBGrvOs
kKlJAqHa572Z4QtqFavzDEu6ZgTuYzjX8wGiTVQY95T4YJ41WXFPjgGT5MalTPY6aoA6HSglAAXRq21+
vcQ6awub694RqvfjvniYW+9c1EslIol37zKUfjf44LfmOveZPA1x2+ON+8tcRxji+HMqivMvHKA4m0LKxKS
WSGEMzuApElVHWM8lnpFSjrzLzPhcpdMF2Tsl88qnDRfmJYYY5kRr8JncGcPOc6Zb5js4gKMSjxBbM8Gi
G7hplPiVy6lnnhG3Ep8QRpHXxP4QfhN52J+Zxv/0Q3By8unmKzp8cjy8wusQlCG0bcuvUay5dS+Rlwa4q5dL
C9yi+G2YYajKxnfpDzWtOrhtroKRiUXKxVmTDiF5PnlRYUjCeQP8AEaqZlr4g3u2UfMWsvDZ+xhzIUbbf0
6n65/qJH6n2gW0egD2YmHfEYTeZUZnn5hh8Zmhy19psrh5r+f8ACJvjmbIYwX2kkM4xbMELQEhTpeEEZo
RheQO5V+3tF5ejDQGyK3YfHC8qFvTKgKILxDUsWGXiFO+R+N/jit+Wmeok29VD0GyZQqXy6ZT4hrPF
Uuo19oAfWGN1UfDgKOOnzzXfIsYjWrg539IkDftFcsdvoK7c7LnafmPFfYmaZ11LuG2Kjks3wVU7cqyU+J
T4lPiVUUWeZZ5lzSfh/wCEUtXxOvzNeBlg47mRh3NedGCB74deS3Ew4AXcTn3lwg2egi6E2gkVUq4F53U
GydeZkXL+qDUS9d8dHiK6iN5bhTNnqCkRUFFKZPI8dcGpBtz4yYPuCCpuu7IFalBiZJZFufuvCYQAF1K+
ALYvEzKEyVphMcZHzsDG2ll4WQdPeL7INo+GorealD4QJrMffKfmNfoKw94N+yiGpJr+eBLqL6S+b4GXF
M3HPgAo3UZyatCgIhjCpVVqx7feJZSG0sQ2AZhKmLE6nxGR5ODrhahbnKMox+D/AIhubfnP54vMTEFBx
bzKxxVSr9BWJUZy86lUt3DT7ShPeYdYYKvhNiWF9xl1tl3EuLIFL6A3fUr23MCvE7htJjt9AyuVlRYermvD
h2YmydmTvzCVKblnmWeZmYmO8S7jqIMWoN8MsvxaKmIZ+O/hP4JuTYmsK65LdvMND29DZ8RWccU
Q1n0DEMHBG0LkORuBcvEHlweXAm2IFxCsQ1cq+AtxCvzMGYGHmsQRilkUgCkGywc6Q7pmiBp2qF9U
ocWVUqZC+Sg3ZmqYDRwsxp4gTFLpKlrnUBItRS7j2v6vBT9b5TzpyfmYHEwrq437h74znjb3Qt3OjFGyT+
Y6Gwfxwf1/MzdtegRZCVtyKjf1qAICXRIQyVYKXV01DDIQAaCFCgAKuDMpSt0nVJQJrpyzjg7hmd5huN
ZUrPCY+YYOHH6bxFU2FB738xfaHFXErgL9BDHcNwRHLBZLEy8RpwK/E6ZTVxWHt6W6wXDDwlp5g
svvncckWcaJdfVncYQx2+iFcrLhyxvvccWd1Ns683AFlYrZbi8UTeG5YalZWWE7RpKyszzLXuXmEw+J/Cf
wTNjYmsEI2ay3c1J25wUyvD5RKeQw4AlsFNVBa/QwgFmSBeGFnxAqbJ1CacxxAvMM0im8aJdwV44u3M
C2FmuPtco75F+PHQBRClRaMIwG5kVqjCFm7rEukCV6HDQLxj6xUTaGYfk9o1bKIa+8wyiLs/qwVJv1vlK
pfc+JRMkX1jWERt2OSXjBsbCY+8tct1BQNMD/ADMo6T8Q1BtfzMx/wi+OwuZV8xMrCDcRttFIKrba5Xy+
eODuYh54G7alINysQKvmnDj9N44L/kv5lHoq42I08RKJ1ymX0Up8RP0h7kWDuU3jBLGCiIDjrhmji7PEccM
O6WnLwe5VsSuEjt5VOLFcLMp5pwjvHbfabfnkKPrwWiUwIRg4lpFTGFY1NwaZQnbgfKfKY48QgtHB+E/
hL/ZHn4TYhuBxeZf3CYqWWc5L4jm5Mn+4lxUE+0pur1OolebLeJVenQ6ivEKVbwFsOgXLYqn5lHU2zaB
VLhlcrFxlhMMSzxwNMcsPx5QFWg29BACHCp8Fwu4CiZRBpldXVNe75cVhVW3RJ6DhoIOQqCONQdM
oljvsLj5Rs+0od3L9GIStPMb9b5SjJPrMN4L7GGoLHd0hR/ExmDwy5m8zTctOEqaarMC1tJ/auE+v5iNEnbw
QlgebmD3mHupZ45nsUiQoAWq9HvB/b6GjUFVKtyQBt8w/doO4blunzK17RLlZjWHkiUxoeHH6bxMIulp8v
5leWoLehiPSNPQLPEOYHDwlkoOLfMSyLjgFcNIffhwzmPHpzGvSaHBuCO3ndLI+JHmkCcL9piE2+wSfX
Gvog6eftqCkcxxljmPj3wKGKyJZp8cXb4mHsD+SK/on8E2JrA+hPNK95+SUZ5wXxDU3W3jSpscBUEuoUm
y5ln0mXHDv2gU8WQKYqOQtl6gWvxLgz8JpDHIWyrwbhCoTQvIRfCwFsYGsy9LFN2uqWiDcBPXVgLT
KHKm1WImYA17oDKaAytBNqQNtiYuRYCVIc1MeADFKI4lqrEqxB8i6gEpeDGLTDGf0MOGzkIIK9KJLx
rQAyngpwW8hHtHTgmLU7WgexhJ2RPVTIiocSjVT5HDk9QjKWf7U++j6/mfVf4BrPI8lKkgM2ByNQVugm
TsyVrq38fEri47n2c+rjd45S4FErNwLvvhx+m8R1Ll9BH54Pcp+npR2iVLSO+FudPR1cXXnpBXeIAGFhZdHz
Aol1rRwmKiU8A846Jamsekdxy+Kn2Jg7eRbhrEweZ95E1jH8JlcNywflnHnwNeIKcOngWx8e4cFRLzyQKm8
EQ1BXEuJRPuj/CfwTJjr8zXhPzDjVrzv+OG+G4FxL0Sj5iX9EPZiDftBjggV6RUWzU2cCZbuXU2TqG2acQ
BwTD1CyZsPReAa7gUQnUWGI7YZZeQNqXjkIDGGABGRRaravmYC884DcUcxiWCrPEpffUbyprbMfvK/
N/qctrl8Z+yN+ImyUVqwvH5n2SwgCJqYIFgj4iMloP33xG1/MyTJFjFPpGpfA/R8xt7hI/3BqZcOC+XzfpS4Ua
/TeOFxfWfzLqXDeHHDj0VbmLU3zaT5RlO5S8RLIkEoCXW40QVNvAVKzExB6dxDuJTxVqBUpE5q4MY
3Bj3IdvolwM+2mI0YiV8pjcwZGbnBUdIIi3DRK8VlEGcCoLZnm7cVco8Rcw2cA3Px38J+FN/hMFz+PDXR
8zIxBV87/jhvd8aJr54uYHy9N1jhY+ZshojmKk7mCiZuBm5UDFGyOJgQnU7Qy75FXbN9str2ntwGj7US4uV
Qo2l0RgeTCqMNgoihZKFcMxU1iRRWOgYFGICENAGAPBjgHK8e8ZMyEquEoSlhLp4IGqTAgZykAbDI1
ZDgEES36W3sh0KNEzGDaLEa3hH/AF+Zap5DBI1sHD07nKseISXQTSp9HaEvDqgbR/GoH1T4RFze4A9o
VJpiUzaG/O4k17mye6QDZLMLAjqgEEz5o3papKDWyVjEo8SjxKeJR4iui4eRmUeI9en1Ca2gJuspUrfDAdo
C1GWtqEyKG+uae0VptXQMbDkq5T/sgMuBbdM2yEyKM1NcEvPHb550UqHP+aQtFoaFmUSB9CMVx/Rn
21AsFpaEqy6S5jXc2e0oTRM18LU64T4jvxzfB9NejmJb4Ir5K9ocS8HGj5gv2nxmOkVGYo/Diwm/UOmfF7Y
bPXYnbeP5puz8bj7/AFlXKPHBb54dMt8y7naJfbHTByupm4io4s88W0/Afwn8ExD3xBUNfXgTr9pp9orvnJT
Ljfb2iZPHDAVBb29QpmvvM+3HilS6l3wZPFRbYGTk6OJ2muKnzgUQnXtLomHMCuLt95Vy1eIaeCJnct9s
S/MD8zquvMN41DaMW+ZfPKtO6j5ZRHLEWyLiXKHiIBSqyLUqkeKVBbpvvVCBn5Q98oHtA1jEAxJ8MS
7XFSuKxLqj/BVxDSK88UIlMP8ADd8JSUe8s90v7y+XJAq+K7juupSWp5q53Sq9FRLI/iGyKnvNSL1PsTp8x
LJYNcGOUp8QLy9aB2+iNTOOfWxMZ/Igj8Dg7fir4rizzLPMs8y7l16TcNHEJRmA2YmUBU/B/wAJp8Jrqp/
P6H/y1hy87PiZc7j9pfFNM4go9IXDbMA4UYcwbz1KzChcrgKSq4yGBe5VRa+OFZ6AuW4v24olZHzEsl1vR
CnMyisyyOmGzjT4F+4ZhF01+9Mz5j9k+UDOWOHiZdzFa6jcjW2S2JA5QeEc/wAwE1rqbbZghnuEnmIdkG
B+ZRp2X/m1LqXcsIV+eQuVQwglcZQQSyGGuosak095S+6DjTLrhs4YadQfQ1x2+ODmagCbjEzLDjuJBTA
osi4X3lzUAlzXIe0afHoFyRyvohXAQW8xrfwd5tPaYqdrxrxf6cW5VXK8ysA+lFl5SLUQkxs6J+Edw1+0x+T
MOE//AKoWiFziU+JT4hy+F+IKGObOGH5mGZYZhrPoC2BXFZgXGkOKT2cGvZj4YzXi6gyMIAblLxwM
8jhipnb45uWQyvgWShqBUS2HFvjhzHNBqAx2/wCyru40wsbrlEBlLEWZmtqrXC3iHUyWjtUxou8wSNUQm
44uqhfuKNu0+pCK6H8eur4E8hfrckUelcEque+G5Rwl+0Bdy+Bh9JvlV8Kv0Js6lFYleI4+Ybj5SoPXiLOCZvU
3sh9no0hx6btP3lSnxC2mZMLcDE1/Ef8AMjojRjv4qm+VniJUIIrYaJeOmBcvPJBbEvDZC0YHA1YZmOY6Ji
RW3kfwmnwhqFae0ygQ3TFeDNGohdVoBI7iy7o0G1jl1HLYMkxzfs4sU1jVV06im5s4wr5lH8QLQfx6T3xee
bwQs8VKp3ZNy8FRmHMwVKxcVhwFw1K9yOJuFN5mzj7feCPZBxRYR+ICU3+dxfvDCd1C0V4IaJ90unH
TBw01GaGpWGMFI3U/L2zFuNzf3mcYfaNWEsouDrMoktQMtkKgLolJUfdF7iPzMHuBMm4Tjp2/MzqKkaz
1LwUo8SjxKPEo8SqlPEM4Kvxcb9/iVxNDn61i5jEoncFy8Sn0LdRIWhfEUvGZl1LiiupQPPDO4cN9Rg4IajlP
UF/MM+hp6BT7ccsQVH3uezqNDOPRcVsLNcDGU3eI1zyKOZwua5MUNnSFdKX5ucGCFTTDujGehIVaK
OI11HBpVNHT1ydEZjHlGE3kTnDcfHqXiUwqcJTiWuBrzK0+2p99z4Tshgjpg0zOfjv4TX4TAvMyHuy7ge/F
DqV8F9CHv+FP6dP6dExaMdENRezPAte0KYvZFT5gV6KuaQbfiBm4LTeMRMO+F4hWXRwGHgeSEXgL
go9+XLDmJfc6rgB3eeSQAUKNFXe5pOBSGhYFVSi2yWFGlGmqRPr0czOMMwGFC+mVADNQbxZD3kR
bu9QUj93AU11yhEwf1GflsE94UMCgtsdXrf8Auy8xWKQSbZdAEApYNNYaaqPWcF0FUxlqdaFaA48+kQJ
hERK2TAYkgFV/8ikRuK6qV/UyKHzLf2lLnMGWCsF0NKOVSrxFniPVbEiY36S/vD/EBMSD+aLlmW7bcK
MCrQrnvlY5e6/NIAU4HhjcxB+WvSgGDkTbRZGgVgHh7lhqNPmJXdwSaHzElK8+Q62IF/xIB0ZPkyWBe93
GTkUjYPHmLnu5HxTIvaGg+6oAqEqDEGAq9fadS1Ki4SrdSedAJNC5KKf9IR7t8wFUJRIFLiAPshBpCqFW
u439okWiWJ3Frhb4hDTUI4xwB5jBZ6BZBj443uaHvAqykvGJfQncY3VbiVNEMkWotEy65yPzZ7wbf9c/p0/
p0/5Wnkf0RSAW0xD80lq/EOU7/Mu+KZy2vAVI3Y4eDLOyUOBeu+YWwgwrAoixi2C2BuYfC/hNPhNfZL
grmHcPsiqLF5yUyHh5mQhP5gx6SxqK4KPCtDWcQwRPcGmIJcFPiB9HF4gW4gv/AHkLZSzy9Dz6l9kIK/aJ
LRPFkW/b4liY7ySmtVhDMTAgnStdvi+yukA5A49Ii30TL9rMK/lfzC3VxY6obxLBnD4l2sx7jmDueFKEnW
WggwKFEKyKKDsdVLIVWLdVD2kvEKIEG7pcfzLJXieyF/hUBnPI3fHBzFHlOMC2RgMiHqWhd/tYFUDIt
A23GHvHZSl/f2iUDeL42kSUNZGy/T0czXxGyFyXdfv/AJHhqJ9jMCCtAqSHsl2gWZqyvguJXzPzH8MwytT
CCyJZCk6gVEWe1jiCiXRMm/McPK3KM+htUjXXDmPEG2DSNFnjlYYkMTT4jcg0xb4zGY7eVTimDzPvJj
1ipvedvmfiQ7e3Jy1KxdSKyO3jHMNEoIQW4K4lwBHUvLy/CKg1EZ9qP5JqR/BcwHtFRH00Hzw3AF87/iY
TcKIy6zFe0PoHMS5VdS3XAWeIF71PxDUNysQWh36lgcCtwtkxyL+kqm+408GHMC2FXfNueb6boSeYoB
AXAATJ32WZaDFdqUyWNybIAIBslKWbIlTFLz0vpdSFQFeRZErPPw4/beY/Ofyx4JPFICqQwiYhiuXHfB8I
aCzUmLOMgIDpdmxeZO5BQoKVUKUMC1XlixRPhMn0lqW+IkcJUB0lgy+s6zMncrUA7aAuWwVgC8lIxL
oNVld7lL7sMPBFwf8AfUWc5ClTPmbkiyBUikR8cZ8bJPnpanYKNGha3xvmoL4QN9/SMy01NRdISBIZY2c
WDJbaMYFxcBNeZsGnnsjGXIAG6K4yliK5O+AqBURwCEBfKMqMiu1lNa6VdVcN2pbAu4DTdkphhMSbf
gYlycgWSQw4qKX2ZkUUdTTXAgDAAQ/cwODh89wKxKrli04iNuYl8AHzDRwlV63auaydw2RZxO17Z3H
TLtwzTU1HJKykQrgSQb53TTVw4PMwyzeNPkw0sdfFMYrHMvKYFEdvFoNRTDcrDZwUOeAbuGngCjEd
PAlDP3nmP450nT5h+5wx/njqHa86MN+hYGfHoC4bOTfzMIBXmGveb+jgWMsfECx4ZfAFGIeUvg2QxqPz
HfG0qozTrMtdlTPlfNw43jcSrl6qJUHdKGPY8cJRbUE2bYlQ2egFfvZj8x/LwBGS21yUipgZfzBu1TEO+wCv
S0E3H2ITQcfZVHa2xoxrANFr8JmgIHOouEBUUIlv5nuegxMPHtl4oUJ5oYa/wPnC349wcW2oNxlM5bTAFT
Rs957cUtmMazV4rYEOw7TnOc8G+Hx6CVNQMPPIFjTWzWHGCG8wHjaZnKGGQFuWCGCp+QfzwT/fe
HgsaI7Hd8GyKsxBbZ3AqO3h154S5SS+UAwegVMkSnhvEVUC2Z3Kj4agYlVOnzxiRBuNOAhrndDeoa48/
HEHEPfzBfwcba8XXBR49BR4mOsS3zFKc+h1cdvINmOA3Px38Jo+J0mvII6Pni153/Hoj/lcwK9BgoOn54vrx
BxUCk9m4T4lQ0w/EeJu75BplHd87T28wUS3qfzKzcPTvsOubv8AMvZGd4tDbC7w5xxJ09ApjP13mPzH8vA
VlO8Fn0i68RnVKz9p12cRzxzsM0mRv2iPonyth/yKgAG5Hf8Atib9ASBdRxF6HHyLFM0BIrs3wLUS74lNNz
Jq4rxPY8B3KqGqKA6RKT7Q4hv2KU3NRAoXNG+vpL1x9r9hEKhWRkb2+X07buGyVXK/X74/Vf7p3PyD
+eCf77w87nJDKvVUZeVa4s8y7iUvTm+oq+KzwJ+sdSqMQyt3NpfGsq5WOKjt9EfMLx5WFQ/MZ3n4M3St
525jRKfDK434uuFEC5eXl5qW4y1uJ33Pxf8ACafEnSazIEy4r2hO3Oz44buI5IXZ9BvOoD0VYhgrVxXLqKA
O54dTJtlZzN9wPBLsccWv5gVHThGWfEquaxAPz6L773kVegKEZ0kJo1f3ha14UCg7s2qw/XmRYMFoAUV
3Wo/cQSRnDQ2pVcQV771bEpgthvn9z5j85FESuN0/iJGG++S+4DlTaEostBdCXiG48yiBNUdqVOaB7gHca
YjUlxN4tGEcC8BNPUxutjsvEuPir84xI/bjg2fp1DRzcGk9pdBOVI9+o2c8C2obgW+eG2IXxDURdsOMLtiVgv
dJYVAg1kQbEcPiPhsh7cwcBS107EuxZoXNLi4CK8xwqf4RxjKKAL1Cu2ygK1zdBrTLHLHz/VRBPBLzUP
zMOGpGEgTBTimzdYlnxPLckwgIZDERBggo0O0u/XQSEVVlLYBCgOdZhqVfvvD6N27dcCyJUcEIKWdk
SyUfMIl4igm48YvCVxWLgpldOHEXKODOfeW7xHiu01xVzUQvMGvMR2+mHU8w92H/ADTbO/zPwJulb
x1KxLWQ0SkQkvGHjeGyCyMMWpWDcRYYI6iDNJl7x/hPwJ0jxHYcIcx7TMJ252cJ/rRbdUR0y79F+G01w
umHB8Q8sQ3EJuUcVUwCDUcw2QW289cGOG79oFsImT0XxKAPZgOU+XgUnsasp0oUzWEVIUckBWhu
g82u1VWLdRpdzw8S0NcfufMfkv8AMF7xieraE2D3mgkVCR6hdqIP2Gd2BFgB0SrZRVUquYNmSzDhMqv/
AGVtVShswggVt2bblJLB9uJiHLVS58zstD8mZXE5itBzPcFvEiDlKwnhRn69/uUJMZ+EjqEUTCqvE/X+XCg
zacq8QYYLtinROTc9lhLAXYjBiEgmMRGNYtTTAjlUyLiQBDnd0giCz406giirKphVZVd3tljSEpFCgXJsFt
Wy79P5LcwA1FqK2Coc28YqRQcIiO+iPo+rKZKIoRkXFVcSzbBzyo7Q3hHcpbCeomfHLTWuVQsqp++8PG
6jzxVPtL4rXvwr45q1O+Xjga9+KEhCKw4dIlkdyjzD3cVpde9xpNyvK4Nwg7fPC1KzJjgrt9EOLjvhYOiBlB9u
KklKmJeXgolODcrAMWpRAx4WuAWgojVhmOJWXpMPjn4Q0PidONyEwHxHxExPeducF8TCL5DbqDU
MssMciEuBY6xCu4Cp4OdJPcMoz6EuviUrktD0B9nJlgUcXy/Mxg8XEcVShKdJeY3G9riZzwCr2lkWMkhJSy
gETqNwpOVLgsCCkSypbCz1KNSEm0s2zgFyUPo/c+Y/Jf55qAoc5+KCqgUBWpRZyd8Whooaqm5ZaRp19p
k3FEoHcpECxu2JvTaPVqv6TqiLs2GvtAFQyJScBzcsDwXRiwfXiQN0wAKmXuBoMq8EIpFATSK8C32gB4
qVb7zBWC7eLVnRc1+ZsihhhmSo1eafMGYEdnc1yFFzAsmUWf75HhBK4BuIyFbXNAOQCytFxWsNj6/c40
g314OIEdJUNlKRR/B3BmdBpvGF4gt/5cHqvGlTsFEQHCAigREZ+u8Pr3NoBw4OEsl+HU2T5SqeT3y6cCn5
hiWi11Py6hdJEqBUTB1MixwwWS/DoPMR2+geOLgiwoEMZXF9uG1KFcGkGyN3kLZQ8AUnwnwl66nyn3
3PhxY48RyRqTFvxBfsD+Ed09pmwLqUUeOG6xPeYGZHO/4470J4vMC4NPg5FvqZ9z+MKu+dJXBuK7lUs
C3nQmuC3tFZyn5gX6BgnDM4VD7Q0Z5sitIyUQIlIljLbXBuIpsLaCAyNQsElpoZq8BYHpQFgo5UqVi5+58x
+S/zDcV+G2iBnRG9ysDS6lSlNNtS4WgbsYC6XzEArF57dcVBaU4jg9DPDwZKXUfHhuDM52kago4TpJUfI
VYp1cUzZ1RG2qPtAVo+0S29tW1P6lcdqX88JfF5rnD3ILt49XI+X5jERZbSy4h008mk88H2I8dgoJWWIdNN
OejzLt+ZlPel1HHrs4aclhCgUdW07BXtPtbXl/e4Lq+XJvBGSCoIUYdcseQXjuOhFmXK+/Pyv8ejc4eFycJcFY
gVxcyOO+BuO3kWTDeIlcOWVdzv0b9kmH2i3HMcGYv5mT8cXU+U7aa7fUbii28afKY2/WD7c/mJLgFidE
+E+ULF+iBb2hllYm5wOksODPMcENEwGfjv5iwU3jAgtPMGeXh9RPsY8c5KUteo7B0xUGfPJ7lLDJz9RC
Xpx1L9TIrqUZ4C4uvESuFv6QUTrnfkWiX6LTPFs2Q+lL4514MnIklH7OY/Jf54y5/E/jirgqyxoPcplL4+ZfDr3
hG+5TkRA8YRHbPV3ZcN4PSnBD9nmQlzEqNwMDgNJmMhlX5GpblM3DjL2YLtmcqpgn+TS5kIhLsRzM
wwjJJkqVp2wRf5mau9DLABIKK7jLLhztn2E3RBFkqt+oFpbkWD5a4KIvATM6zv3bwbUgMsrINQYfzDUK/
K/wAcbhbxvis8IJTKYa4Syo69pbkcQK42R36KubcoviXfRx1DDMQFzfFXOorfKX2zGSO30RxfHQVPDmhv
7kNk/Hm/4JHudpQw2Rwy8XXmFWN9TE1lIqIrZngnkgVxWgliUsgmbvn+BMSvibxrPyIPrQ8vshv0GCm5Ht
cX9Y1XvAp5EQKW8bgXA+/FZ42xBT3/ANRwPeBj44EkCjkEhjhgXCnDfUDnvgDKzO54Y747HEB25cZH
nQFbYJ258/iHoVkP7Pcfkv54C/hP4gWM1MhkYYpaMbprFfaIKbAUlYmVzZmXFYuYB1NAYP3gHKJbNA
GBdWaeK+wSzuUYVKtBe97iUjYc7BB/Eq0p8RqXDbE1LyrLvgRcKTSXslwJC2aMNMkLVN8owJLYS8tFv
UShvxopAOaAJWi4S052/MHBiBxWmbxHfNAavExOZWakbljNSZcAG4IzusQbK1PNkqV/gP54rflf4hMO08
fmVXB3BcGCDMS+KD6wUY16PB6Cb8uXEogYvxxSdBBoZVYd8GT0SDHBBvlU4ycXNhH0jWNGfgT88
bXkRAJK8IsdEGpfm3lXMdYjs4gKMQ2cRuftPDh3jX0ZX6Ttzv8AjiR3511BY9clw/iaRgKOLlwynCnfUNE6
fHODHBtDb6DZNOK4DKeIhTjl2F4B172tQDOh3CLdW1LJY8MIB3cupuXDXIuM3QBAsajqxFoUseEDTC
HTQleYmo4iFahs4/Q+Y/IcZT9YfxBDbKJQoqxjMYOBgC3HN4mWFlcp5hLeFg028Niv9+nKZlK64ChTBZ
mU/s/mV7/Z94foP8ymRY5RhupUm2/HoqvShwhyj7/7iRmS1UYuEQqqUswHIDgGxuHoBCmybu0V2vl7ZjL
u354uOzzwCvERFESnPI33v+5tpAARFVqiGqewULtx8wZDQlrvDEVobmvTX4adAaxWsqz8Z/PBI/ffw8Lts9
8DUO78crTAolXzuEvzKXGuXOO/RdTHhiO3i6i18xaXipvw2PeJXNXfFHjiI4ed004uY9RFppNvlBVz8Dg7e
G7lHiUeOUKccXfLpgi6jup29V2+J+g8wsR/BNZqX5hXvcVdWUCHyKh0WLIs0tW1HNuIr3u5WTILbjoIMJi
4kutkxi62PibHvzWYY5G4njUAnHcZi63McVMC/PAZPRrxUGmWegFGXm7henG6gjdPiCYD4YLlU92ah3j
KaEgL2i1yksAnqJPqkVZFAAIACgKT+OLho4/U+Z/KcRcPicJ8eBwOmboS/wAREEyNN+YrzHGo1pBVcD
VSSYKJDXsQETqXUu+VugR1f9CR9aGnxDw2ixtKzwmdsN9sz5jrEH340ILcVjFuXVYsXRBWAmFpjOqiH
iWtUqHTQDcoGaS5+E/mKNP6b/hmN3HVNPLiHCvEGYlnOePRrx2+IYzweFSyUrxBrhaU8y0aIrXLsjhuJT
Lz1HC+ITQRDgQqvTGhoxzMmSmboEGmIL5xQWQAHLLFCs4NKRvH5EsWfgcCmmWjo4DRwuNxye8q
uKuDc1FTEvDUQRLWcXiidviL61H3OUN8Z+G4pq2skqXyrk+ZWSF9vkUKEJm9ig7HIcbM+86fUXadQ8to
q/MDSGuA0YAZeeHcGEC4HGZWLgYRK5NHGobhzyZlDgzAURoPMKRZpiuHFu7GoFZvJnmJ1XtfVngGt
X4WtojdRQIBUGJAAWK1faZZInFHdQAASscAs0Y5YH0F2oiYnLiMAtq2wi/lyqIivDBKimQHmoZI4gWDg
aLSJUo2to0mCvvUUc9RLljuWd3AN2HnYS/xB6jKqyE/JFZ6ic01Yg5tBUu6fkP9So/e+0O1ft4hb+99oJrTRd
WmLvB4rzFSzT6miQxLUggglFZ49Ft82ACgoqt674S5R4muqjPJERJUpdCjvMomKR7wgAoNZ26OVqXRLv
UL5RKmodL17OZLKHYFtWSzqFErUwckBBFQhlbKuURgBFx1EsPHIl75ssjiG9ogss1JaOHiJGjBgUlPHT5h
zfrdPO5vOoa4OPTgSlZd76hPFy3l0Vpm3lLIAY7+kqHS1EDzCNj9feFeXfPKhQrWiiprkGWw1sNVgUuvtFc
+1+U/Im8FOqCnK/1huJXBo9EbJhvEpWIMri0ojDw0it4nbwCQ3DfxP4TX99zeFR9ZlA/Qk/mZmEWXl0x/Px
55NcljBbHU35l5iqYuJbiHUo8y8VNEETMpeIFw16Dn247gw1w9bgSzct3xcNnFiBcoeP8AaWmuVZjO53CLb
7Q4MxLOpa1xbYK0r9iZGxDERW437mHeSUKOp1HgHoCESW0h1T/2GS3uGEa9XMMI9zWe+C8wx2y88
4/9/wAiXKSiW+OLqMKN8JfxAPipSgol8nMvFQ9VWObzHTyFXEMNc1jzB074HDzdHvzpXmPCsuqqO8w
3MLxyGbgp5NHb6IY+kVzzKKZW94bhi8fczxO/1i1BbESmGiVloqZWO46IlIqYW46cUkzzHTwTH438IbPZ
MGNZoHiOvaggQeIkxPy52fEzi+xK+jisxQN9ci2e4tEqjEsPfguQbRBLzB29cEEqHHoFsMQK+sdTQz6cKyD
B+YFPtzUZ3LXuUvJ6q3L6i304u8ppoZGVnEx4UhDr6xsw+mNT/wBj6lJXYN19iLVREOgS49izCn5lm0o9w
o4Y4qUB4sYNFSR5Bf8Am1hXfAsx6qznhMnoN5nXDBZEp464ckCxOyOSX4uLRPqjh9Irhx6HSIIV7wBZu
gHzCFnnnpwbgjt9EqY7cTB4mIPeKoZ+5Bcc0+ZThvgUEdkMHDkjUgXLy8am+N+R8olMNEck+UwMz/Qz
CexN/hD+U0v68EVk+4QaZ250ZgSaLeSPE+K9AcldxvqBZFyMqFmuGpuBVvQ8Qyyq3DDDJyHtCZDiyBR
FTm44ZeIVd8XXBJArmsxH1bxBqWRLK84gs7iDwC2pZmYfiKaS03MrdAxfVQtaCvvIjrYVX7NQFYlruZs
QbMTIw5+A/SACaGYfcu5f2lb9pWIlPrFkvPKio5G4tfEGyZbibelaItvDl4PfPUWokLXFDis3M3wHF5lHC41
LudnBlg+yK2vE7lQUy9IlBuiIVvj+Z04EkdvotuLguCbx+RMGT+fBTPBSFJ8oLc3ynwnRK33wDbHMrCnoA
bsMS8tY6ZhAB9ibfCa/WGTK9vzNCdud3xMYvW/RWBRL04MB7Yam4JUumFIUb4WwL5mWULNPBNO
dMcG3jfhL474cys79AMNenPUwY4aA47fMFEs5Eyjg3ZcQUbxivETW+A2kNMWhpwL/ABMXUSHyofzLQ
MOdAtn8wVZxD3S3aYTOalB83Az5JRcdOYSmXSQy+8MIhM7nwP8AAlkbEd+87jqVbzVGOPQlkrHDylx
w8uYYiXxrEuBU3HLG5VQvvjf0KiOea+4lEAUu1EncSuO/eJ9kfbgI7fRHF89Mn5p+RN0xnslXpw2gURYy8r
HZG0IKyOoix0TyTwR2cKuDuAI6eAGj4n8E1+pxOU5J28SK87Jj5Y5t5GprEGBW+Ba6mEHMGXohnEaH+
4CuDccvHHl7xnXBuaJd8Dr44Wlxv6Vtgi3oW/MHnfoRQ9D5gs8Qb6qNm57p2+Z5vRZutxYjH0CSqha/xGjti
bidoV00mpcEdWyYJ/MS6IzAbsp7zcamfpC5culpKxld+P8A1ExiJTjuGGetMVjj/wBlWaplUaxFLdriiC3/AAp
TKzO4RtqVZmX9biXZqV6HR6TT6nWItldyq4ZWbmDMnXFnPUS4hrvla8sR2hiLcpTzfHRu44eBg51iYwR2
+ifXNy4cpvwwh+b+LKzHUdkQYBJWCuJcrDU1lvni7naVcxccDtjplvmK7+J+88xon8c1+pFh+JlIRQmhBV87
/iH3c+/YHPRNYntwHBBMP5hjj7Is8nb0BYqGs8fMojKqBbHVQYM9ceTfqv09/QAW7iVXzNIFvt6M35lV6
EumP+xGFctGCL+ZW+xjERcDJmWoJMoktWCk/EfLQMYtVfmLjNN3qBqHu6h3lMaJZe64K7myuuUrG5L
XwSn/AJCzMVvrq5iaIVfFVLzjMPyiWSqXoq5R49HT0jnFogFnSYGNwr6wl+pfIphhit4rlaiZPnhySk1BUC3G
o7eKuf6zGSO30W3NxZ3+J+ZxlI5ftjArtnSayuLeYmOB0S7lBwqZQjq5dw28HnxDZwrJ+A/hNvhzNEygGz5
mj2ju+XT6E91DSawWxUcA6bl8F84kGdzaG0C/aK/pNePnXBo5PHmIHvArXpv0U+JvipZ6dq5b6gVwZlL6r
pab1Zb7wgdTvY1LwnXC0NsrgLDysP8AMde6vkNxBltQp8w7JlFh9xcdy8y79DnEVK3Fafb8SllzcyriV6W6x
KJVcXy6nUiln0lPjnX0ekp6Bsx3NTcSyajhUCllmY8v0muO0qnipjm9S0MS3uaxG7fHGx2+gr9eZi7dP5uc90p
HcHyyzz6h0ynxDyaluI2RKjqDfEaIK5kV3LAx/bfwjsTf4So1NjiTlw93l0xejUsQ8oaxKPHNV9Rsg1jzPDBcBg
IlTeG3IrhXBgl3wywVzWeBZAsLl8qyOGocGj0BcEXWZR4vMCllaf4OzoqATLsACxv6V95ZFmLJWRGFIJ
9JiVv5WLC/tH1tRO7CFipk7zKg7niRd2NRpz4l+3B3n0McfDKO5dOdQd9DKvVVxscbcdQl5riiESd+hUc1cG
cESpWLgXHG+BuJIrAbl5rjf0C2Jaa9M9wFIlMW7O5bzLfPH2S4ltdQVNHfosORjcYpC38pviviFMsvLxK4G
+FEC+N4lIqZWWcaxFhg4cN+JkM/UeYOPhOkN/ebHCvR8zMSheXTMvQe8Sxgo4dKi01FolxWkM5lAGpU
1nRwg3Dg+YHDN+3HfCwE3DaGYF/Ppc1KzU9h4GrgW+nPW4alOP8ATg68+oLYI2QhopBblfmOucbYjU
HpmbczdcfGEHB1ofeFgKQFeT+WZaiu4WZdI4I+FxAUqz7a/wAHT2gg3m58wLfaWXFfrb8CpqiOSVjpZYb
r03foNGO4ukVMcwKe8CiCyNIWjUDRhib+hxACK302lErlMwLL4S64quADl5VOPkUDbQ8/Kb4pZeuqAxg
sgbsIIeRMeDXkLzM/e/gTLzVOkVHzDCqElrnUwEuXnBTHk3DLEOuRbE08QPMSzhbfmLVcxYuKz0a8JUr
29Aa3VwKIbWGzgOPQbJ36O705c83mGuLH1CGlT4ISAhSeSazSjYEH1uWcmWOIt3/MpgNJ1glhSjNhCfYi
8PGoBm8xVxmELYVHeEZrCLfSFelqifhBSNamBrPcusmvUlkSmWPiJcvgWRAXocmI1ObGJXAWxKfQlxj
GKuLCPQaeTlyF3FyRZzcwveVkxuzU28031Ar08RbhqZnEdv5jYFMvmm75mMsPelXmuGkdkvLysrF1OA0n
yjs3CvxPtqfKXrufCfCFXcSyNFzEPA/hFXtTpBczD2mfuyci/jizOd/xBy/0cBhBj3lY5pWIe8S9ExyxNfM6IF8h
cFONviAqdZafRd8GzhycpggYvxBUhrkKOe4TtjYjgi0QKca5Ax6hTUaKbgJrZN7IKSyey3M7qrEtKt1KjyTd+
8s44FmrDLi3vXvEDqW5HMYc/g2EwFr+qoo/w9cJcHI8zquvWor2ItTaPG34lBRv0VWpk15lDnfgaYtvqgunU
u5qPod8LcclQyxKYNRLJp8cYESN4mTAtmn0MXHotuVjbAJh80wkfqZm6VWb4Fb6gUc/KNSb8Ct9RwQ0
SgnbgLctI4edkX20FgPaGwwUHzMPrGP2N9ZBEDTyAQUYeynuH5my8vz5wgz7QpkVdoaLfQd34FjwmsE
VkaAgbTqG2IreAtunhb5352YalcC2BRybOFZLzXF4hSWeqs8ZIqGOpd4eUqveUGfSfEAH/Jd5CCh9+MiL4
BsiREB5TaPpUpcTIbWCrw+ZQZeLOSxVj090RU16uU1GM1tQB5EWn3IF+u/n0aELGSo9moGG/VZhUW4l
+g3AVL5xRjbkG30sG/pKGLbAqPylV51Bvp5qzwKePJFt52NxI2xGjjUv8T6I5MfmGB7zN+0s6yXrRI1DVi2
oFDYY5+fOioh2EeEqucVwE9M0r1PsJ20H7kMnJX7EqhjApFZyNYlkTch59QKlocXNZ2iXDTxUjqIsdM/ee
Y0Pia/iPB8zpGqGkQfEXyjW2OlQCtqrtjCVHfI0aMoJoWAxGAQRBMx8m7xLgDiq4ctwwbl1mLcNxxi7l1Lr
3gwRKNfXjtyLZ5c/HcxlUvvDil8UBMViDR7xb4GNw4AIa4ycwKlq7ohqbg75o9JuV/8AY7ZlrG+e4evivEK7
rOEICNI++5Q7qECsy5kAGfcL+Y1aFqixafGIkYJesxVKT6XGAXr74RTxylV/gq4oqrUowRpCO/T2TfUVVN
+0p8wvuJb7RKfQcf4JiXwhhp5dPo6cLfGZnkL+k1g1OpZnhlKu42+0IGs05OwjKIIjUWcpyUaO6gbStELwCP
CsbjWppU6JiM7aN/lzmKXvKS/ohrgRDXKLEuBXCFOI8yrmOsS3zLuXDRxUdM/UeYGPhNJ+RNj0Kb3ed/
x6BuPOTj/PFYiPlKvMSprxv2h+PPFzbzwMRKCM+sWo6Yahp8ysxc+3cMzLkFOiVjg2+gbfTksMLYz/AEl1
Kzcd+kBvuBduoAZMkdDxAWJXDoQIXa8ykskqyrHs5+0bIU1ruDYA1egIqKdkBRf2ZkjzmU9sUWrLPQjA
DNhG+npJ8/x6veKreZlnU2fce0GHq7Dh0nfNDcq+31lRFZnePQwFGYbZVRyRtiU89PRo8m0smJXNLGhKo
vz/AIyNubNo24Y3DdO/1lXDTwaPQ7eQzFZMXMs8yzzM3HIbJcdM/UeY0+HC6fM6nCPA+7NCdud/x6Dtu
2KPcNQaYYJjx+OK+zgY942I7goQ2cdvjiw4lQRFuZvxPfjcNGLZd+ZeagVxdT/TmpvLhs4q4zvjcMNz5S7jq
BaVSZPWrtDGOcfXrh1DfkTSZt96/CJXOPaWF8EPsAnQgSyaGvZET6RqpFCnZFmxqIqMEeNRMaB/2OPR
r5nf+DOumbXCO/VfoG+p8Kl3HUdMBXrVKfHpu5vGnTLfaobi7PHUbOYKeKuOmVXBplow2R2x28JcGy
X6SO6O+WizaH9yb5rG6Ff4R3XM7eFKc8b8N9R1EGa8AsNEQcoM0m5+lx9dwViFde0X1Jej5iqO3O/49Her
MvDRxhC0Q1O4NQUtlJViDPxLHUqx7cb+jHM3zGW+uHDfXCshuCvfLuWncJaGj0XM0cEHJMvb1GZVy
yXeKlxwzfJoZVS2i6fIRG6clwbJw7WVFnvRJ7eorEIwStYCKeGXRhMkvsMARHByP/SNTbhoX8oQ0YMSl
N3MYNQAlBowWPSQWCG4FDcSpua9F16G6xNaM+Y5X1GskS6i16Bc16DZErlQRU4rHDBRqpX6zCBqH
JqGoKed4ZNxy3xmkUQYs2eQWVS0xLEwSqcQq47mLvnfMTkos2g183GcL2KhKIFxKgBFLBvhRN+LqBY
tEXUl4efcG5azHEx4NJ+08Jp8Ir+xBZAp+YYSPsZoTtzkvj0d3ZXJFTuBWeA6g11cfyijmOmbahRHG8S34i3
wqOTfC0TZnih4G+AuVmPrmsG/RcQWQ1M8GW2HlXpGct/WFlhlej1MHuwpd3RFZqjqnT5jj2zoPv7RWTlc
vzFrvMOgRc+3fCCD3iWAq+W4UUQNw3DUTHQi03pSovs1Fv11fcSuA9QOmdrHOIKfShK9QRjUquq9C0
egLDLfA4fRvEsioDqIsVCb47lm/bjyZlgPcQ/MU8KkVkMS1Yj4amlxsVXF06juYvO6WHvyk2bQLYOUNwd
thPgJuS8MEfLENkWIqZWXei4MeJUwh0msCo7Y6YNMbT9p4R18E3jMe0yeHFZ/M0RXfLp5X3mUi4Ywb
gWwWQUcCYReuorgQjBbDDfAWwh1y/QGmYQONOBRwqYLZg31Bvk0RaOfkwbiXxf0hv1amSTK7i2Jgi
xu/UwHeqONl8Bb8EESJRamG3ZY1HLf37hYeMC5Ww3KvjIKVCiNoCWvmOvk/wC8AnNivwpKx1Ep9dTr
jQVrzLK41KOY+hylq9Vw8R3y+vRkX0fxGkabIrqOZkcJYxxyb4C2OT0BaItkPaZfMDygXOm8zr3424Lj0W
afdxMxMdxQ/KPKOmhR4hWMYUEGyJI23xd4JeMNYXdcQtPvufbUvXc+Ezz5jpgWzGa3j+BB9iGqfE/nn8
XHE19cdjq4KvnBcn0ySmolR9QaYW9p1BpAdbJpnE11fKp9E45blXXvxfmVSGCLUJWIWPJ6RTUC/Yn4O
C0MESzhyT5ECjn5lS9ekLIU/wB+8b7Cb7WdcDbHE/EpcCCoj3pLA8eyIiqrtXfCwwLj6UMurMDG4Owi3At
AUMeBJi9b8hiLlhxpurQNjPtKSdgpHx8k63EoJBxZKpM+hfhDQAYteRGX/grEJboELcn1lYdeq536nSehuzU
64ckcMMscPDyBKeLsxGHLylx3Bp46ejrNRzO3tOiWTE05404Ll9FhPs4mImGo3+XOF15lKnAoTomefPHyn
ZPhPtqCkMQ0RNyMCkW+Ba1FsPcdM/ReSZh7TVFiHJwh3/CYD2iy87/jg654VkfchSYM8nUN3AohSNVq
XZ8QycG+Rpm30VbjrneBUeAWhr0DU+hDOYNcFIX9GT6BsOpVOz1XLOoSNvX39NL5+24WIh0MPvqo
UyqBlh2YyvAV0lpoK4IgUCGGQatC5b0QnBwV6isF1trM0UAfBHMD+aNClIjhPmJeJVkUTAClvWiLTXXn
VxCVmOmtom6f+wkKWJSmr4X2gk1xj3/wJH2n5Iun+KtJ7ypEeZn29G/K1HLDZHbyrOYbuaS6ncXJw0i2z
W+Hn0OR9uKuFn5jUZdEWz3hffpI4uDHuJjFDLHbOb8pvhHy8KkuVi6kW2DCVjgjc47ShiK4kuGuCSCmW
ng1AqaTL4b+E1hifTx08cRn8k0J253/AB6K5p8yuRYmzHN4hQqBXCqGubXiBXcx8uLphnXBkeZiiBUuprfn
0jU8kCuRbHZ6LPZDm7a3Db6dszx6myGvMycP49GU2FYxWAPl7goSosF5oKvHUyippJul3QrBoxLM9oPos
C2F6GXyYhijcKxm8K/WVRXO4TEirDFOMIfpAmJhrFoB9C5VwLQz5iTFwMK1R7ynuCn/AArRLrKaderH
0VmZ+oreacCnER5qtag2RB4dMAU8Veo4vgUHApSveO4bOAccX6XO6K/pzEXCmNo3wUXvNvNJf0SsrL
wbXPyqK3xL6SuKuUeJi4gsjtizHTBufgf4TUm/wnX55lO35joS6+dH0f2b0154/wBOHmVUdQKIFy7x3MCU
wUFPdOBSH6eZaFFJn+wF1QwnU8u+bqGidPidxmrkWnCLqJWIa4NE3LxUuo7PQGPRY3DUWseeRqWeg8
9E6xmeP9Q44LvEZWCMpsNbypeDV1qIRuZFjIVt2QsBWLjV6xNadp/M7e/9jDaK2Mo5uXSF5ykW949BUS
3GjIPoDA2GgmWWXLzDIRXLVD3L/wCZdeq79Bmpbm7Roeo28c1w9/HqdvLqU8Zl5irzpMCu+XJDGO44e
M9RXC5g/rX3FOfZ7yvtLPMWOog+Z8oNsRYp+0QdMG7GIaGviMmDw2iNfiVDdusM4hVc+PE+30eSL6L
fjI7l20b/AC4zujgF/pw6eBW3PCUPBthqpmZjpgpl3DdQ1fAg0RcQQ6ZtfpSa32nX4n88/i4tvNJ9JRP4pm/xs/rp
/XwKcdeXoXj4Byw0pDoNuBmpjxNkCYUOmxZPMSt4nU2nwYZxDMLNGX2gukf6oPIxsyLFurYB4kqhUC
WRhoFNLuPq6DQMZgbBlDBYmvCfyosZnb45NHrLrj/WCJkx54czfFR082efStIFcacG4ae/SIShUADqB5AQd
I/Lo0e5Ls5irfgJuULddKbGUiJ3t6zqICeZcgKXAZWBTcljm7Au1qQpdQUJSBbkSg3DaDUIdepgLtgB27qG/w
DF7F0nslP15pPI+fEquLfbojBm9XMqj1M25P5vc6hkfMpPiDoQF+Z2f4sjMX7k0Pz6gGzE2Zp45OYBePSM+
h2+i7l3xul/jDd+Y4IM536FugMHRgRpBpEjdJ2QV/ClrvfXixPQCEU2a9wTpOPDb/PJcXhmtlADioYDhKmg
mQHGorXl4FxO3/mz+un9dC/7aH+fyiigbUhnJ8o2jGZUcCt5Vyq9EbJYy+9R3UdHM6ZWDfCDgVxaiGfhf4S
6fM3PiOHQOChAxqMH5JUfvfeHg/28z9U/3P1T/cNlxttD72fR/wA4YNYuBJRdaJq410qtiCDIRT8IzCMVFrw
V7FsWkK9iju5sWxAWClg5iZqjSDsCHdh5PJNEBZcAVd/iLxaWstF21DIXFMZixW2LZDwYCkbsvuOt5XT
ALFY1R+TLytUwN3joPjUoEw8eQDIEFPg3R2qzcWK7N0byXdQYWU4AsvXG0qj1prhtmGs84HmVUrHA
Ev0On0Z47g2elWen9rs+kSX6kW1dHa6I1ZZV2ILXQWvDZWmKePZE6BgBQDABQVGeu3XUI2x8zNBIC
t3TQgcvioJc4ZNrezrYItTNQqYUBQFUAdYo+kOE3NJL2SMb4ugqAl5E18w8LaCr1kKAN3mAyzcUU6dMP
qtowITbiVKmFZoD1FMSjZN0FF6tq4KU3VMr0ScoAKngWVb0RSAfrY+3FaGeKvhnccvK21frmyLU3NdQ4
uM79PTnR5dcC+4fFRamdzM8cURbYHIxKAZ6tEjW0M6lmeJUgeHjSrIIP+qK2aqisQfASt1dAaKDvLCHjtG
xjDkF6YZZiNlU5gVllWFWMe0G4iBFKYTymkeXGifqn+5+qf7lH9b7yzn973mDhxCfV/czzr7vPG/kTfPgcCj
ZDUFsQaU83iDNYFxKgXiC2Xh59wbJawwcCyYzH4x+ExPiDXvxygevzoeHDy1FlOku0RX2L+VQbFZv6x
wLCzwEVrAi1bk8zA3UsVDybSqJenc2CZdh2DwAKKUYh4FQrbCuWtbSqisdHX0g8xVfMdIssCRBRrbekR
vIc7ANmaEOrjFWtnaio3MmzReorAzV3Wh+kLV1cIiwpV5HEf4UOC0GWWVrNSyxNV88Kn0GGKz0meD
RLhg4/wB+KCDZznjha4GmGBnV74WpeY+vRee5eKsMMGW8opSVu0oY6ntICvO0jRmsyopN/tQKlxA5Q
YIYAFqtYIOiD+xZrbOMLw2EXxYQyKg8pflY4m0ulNmI05Ot3tcW2kG8dPSZsxmNDOOAy/X7ynP1kNa0+
YIA8Y6+rFuchfJ+Y9xUylNd+GYWZBtbdA6vKQW6mOGXi2zUfQ4l2bg/CWvyRhKa9C0TBqbJefQLcMc9z
pxc6eQvlpFYS8xaamY2M79C0Siql774lAo3GveWcQIK5YSJL9RHilO36MLxRQIhFAtWYsnCtPMwaLXNF
UB4PvDOPMql4o/KfV5FQ/aKH5TNQ/WjuSaQgOrFbAhwFYtEsOANw2cW/IGvDVjifCYGfovJPuCK4YV7
zBj7yI7/AMGh5e6d/SbKQUJSzoUc0OIAC/lDZWagKCDJlHEsIMQWSrQZXrMuoR320rFCiWwU5ojq8hNiA
FmgVLdZC4/8+DAXmqDnIVhzGVgJTQAibWs4saKq8NQWpClYGgEFgW9vnlqBBZLojcgCBYzKi1F0ALs
VNQmal8SgOinYOJR6xdPUC1GCy4g2TO+/3F6bzMpifTmzisQzApquT4Kg5qXmuDRKvfKV6MZ4sz6XQv
PJngc3yaSLhmVL+sLcdVALwWrXsK4IRRB12Daq7feCGuM6llyulivYIif4qoFj2lDdmRm7Krq2O4mPeJXtH
Fd3iVc9frdMVtYFF5TEXICUmQvDKt9o/MdEcsHad3ivePj+ko+Hy6uLst5tCqgrzJwSn1xlhl7Rbf8ACGcXcB
e6YNGTDHA+lLIKsmiVe5mEWorfpC/CpUsY8hzbGalEtCuDyYXYtHBFfFQywICgLyQBW/OJWcWrZpRI4
RgO1RJEMV/yRJcS5B5IsUtAgGVWiJVmrJv8QjxeYPyn04zkz93G/wApuzfNnt/Fm87SxEp5NkSzkaw2cSp5
AFHDd3G5qBbMDPwn8OJ3jWNifZQAF9Tj/ZE/oE/oE/oEYQijhuWPB7LrI5gM6GrJbTU1KW5AWXtQKo1
vMAIowBbiw7HvgmKy9inUtGAWrRjP1lwN/WGiBRNwyDCFCbmc4xJUBKcAUGZjLeatPTjDFlpUYyUwp
8kAHgAAqBObgedgiUvWq6R0y7EGr4C4auYY+Jpgnk+pWYGb4NHAfVGOKEGz0K8QycGDh5qOC/EeFp
uAFoNqqg7YLlhi8UJb2FmqGNxKd5zLl6mJjsLiDgAHdsTXZXbeyqpYNlB7lZXa989yl5xnCxhbC7U6U1rzbo
8xoFuq/wBQAutWhlZcafWJ+sfbYFknmpmmtXPsMuz43DOs/ESu966zE1UC7+Wj7eI+ClEtCq1e4zBd/pDaP
K+6rPweJ/MSv8WOYC51ep2Ye9RamTjjJXpPC8KiFTUNkxb8cN3iUrE6cAfmY8Lby+on6IKyod6QjgArq4+
1xh/2ML/0ZX/3QYf5Uv8A+6Pm35T5mFP+qH/uJcXI2uvnBr2jvqHK9wyr41maeMFxhI91D3P6BP6BP6BP6
BAIFcA3FXL9psflN2bPiClKEPvufCLbybItEocA90MRucjEvjFZyNMwM/HfyT8CYv3TI+ILD3EeNIo+JrAjI
2digVKqq5jCMz+SMGBOJyqhmMEQRBKj4/UDMNOwpCtwlewPbEpfKOvi4jLEZ2gDuFjZEBuATfClTJ2J
D7Y0PNQzTdGXUGUjy4PJsU2PdTyyzQ4uo7lZ4vHBdca+g0TtUDECu2Vt/jJtoWaONGOvEIoRS02Fo9lO4
BmTm7tD2KA7WXcweCFIYwq7yQ2s8HGjHUf6xKxCKduIvQXQtq6z4jWzloVnIZRXRkrMdFZ5QDbVfT6
QkQCaNugbV61uXy5cEHCpOxHJDNWS78g1WuXWsuLoiIfJXzqbOMqEawzlZd1iUUCfrNoNJ9rrDKihnhw
gAsix8vTfbKVXToP4Y8r+CQd0qg6Bto3uQvqxax4qpd/u/wDAl+gbjbESvVYdxT6Kn8MM8Kz1T3wbILXhL
ngRXWuNrgvM1HftzvG9/XTPZIQYodV3F2ZNR8caONxsUcrIl92QrSrZxGK/reXtlVUu6cS5/KfPnyDP3VOZ
RsIIjF30EYMGASCXiLVQSAa1NKlYInesY1FT8oaUzKbpSqGFhBTGgZWGI3ILY+PcW4ioLYQQanklY0c
ahqJiUefedvifjP5JpGbw4+9Mvek/6pqTXnf8c3jcVM9wHACqQwieTjYvCA8UqBc0qVA5RecDhFqDOqwpPo
hgKAntQf6iqNHPbl6PoFTygxKMxLjri8cVMrNkCvXfWIllcPyVjgC1fBh+0NUTxRfIaYbYut3FXuWv7+4ihs
otPZzlWBdC+Z7V9wlus9yygbauu/EMW0emGmIe8wmbQfiBrttMUwD3fMDPiXTW5fsFeYhSbobalGvNM0
OIoMby3TWo7Ld+IRWSHQAZNAADoAlntKrbCj7QndKatFFRRwzWIcyiaIoA6AIYJsl5lVPx8cLfoE8f4FSe
I2tEde5EJ7+l1yA9DLd8hXHTjrhW+i8/SCrqolykC2GibMRLPE1iMONmc0KHeRYwrzBwwyNX633l8AhxCg
h2/r54OfoH+5+n/wC5+6/7iQMFbl0lFJc9EJOGVbPFS9+rjOxhzETS8RNp3+UxcKqvniI4huK2Ity7OKwAm86
Sw6lvni7hu5jrEzOA0R1HWNQn4P8AhMSdJqzTwB0fPFrzo8/7qKKsB9kW6Fd1gzTAYYQuq874sRSRK50
WBKJH26EqkfHC9qFs3Lmq1S/mEVvbPlaNHRwbcdpfPeZ7Mc274WsoY1DXpv0XwPS4Rg2Z1ABFUx8oA
Pllom5yENVRm4yUY29rD/sUup8z/qIZL+sd6p+PxLkP7rsUN0RvBhhpuHYQ8DUB0ABXtDH1/PEZ7nhS1C
Ae7iDzFLe8NgsW4vSkBollcK2nX+pcPXtd17QHbAWXAWvgg66ewkoynTIt4pSBiDomAHgqf7/+OtHeyVd5
l1myJXw+miN9QYs+eJnMVR9MQ9V1xUdvC0Ss36BF5l1nrga3Ft4TF3FbL/8AUmwqVJgB0jSxy5zN3ASX
Ut8y3zGmJb54MM0MiRhQ1UBLMIMenkWCwMsuVrMW31EVThq3mOuDNm0LOHcduYKZQLWdpvKk
CjEt8x0y4LfEPLMNMMsakCtkXuR3Uq+BG3HApi4Z+w8wo9I8TfkCak3/ABzu+PQfdYU+GZ+8wZIFQX9J
vHXmGsTUMHtxTuOQrEoNAfBUM+0sYOPaOmbPo/PncwSN/SCVMX68bbzDDnfmDXowCHFdzMnxYfI
uJcrKblm8LxmsRon4l+FGdo+FBlDtnYuhZ9vnzOoWvirMa7d/rHOzLapBMrZ2204Za42blrHuqWYMjGrBI82
adl4tYp8w8rUAwClaDtXi6c19Ze8MvwA2U6IRAJm8wHKXNEAopzdvuviCllxKfeWNLGgbTqJ2r+UCaKA
wJR2xYmUQAABQBWgox7emuLel9Hc+RKl5g2yPgzC9tys4w+vXjKAHN9PQ+3DslS52+YmU+fQMs/KW
vPJXxMMHNx281Dn0Ne58jhZcVKrjq/4BLTJtPcmyZ8UI5mN3LPMs8x2+g8scDWCGVhJAuJUIIB4NkFkE
Qfb/AMIK+CCo6/M1+Y6law+YxCHK8un0f3TAFmWswmTj8TSXiahs4cMNysalnB+h16DRO42YNwDCjqC
z0233JT/0czmwO3DiZ24QxjBZdPKvOpfZbF3dvywzroVzSlMCFnkbgGCFUuGOXPUIHrUHnYBdJfhvxLM
AeZRb7pXVONRrVFp0xGAHtb3N+qmQoqVbZi5tKl7W5gz3Bi1+piEYybHqGBeGagPXmg8J3jo/5Lx3u7PE
uo3ddSyxO7vVyj/2JWrfBLZ4Cr0DtwvxLtSBo2bkAcawORYZBgUBoKwB0eq4N/5NMT6TwrL3KHr6RQax
AQv1PjRiW3rn69KrkbmRXfoHK4jZvg3HfCCUq5k3xeagt6i5eGJWSO4RxLqAnAsfbjeCY44w2QWK35lg+r
zCnmIu0nO02cDCROfncU/MSoJ5SuI2RKmszxGpAth598AtCBmGGVmZHfwP4TIJ/BOvzMKJnAaB8wYDx
O3OjHzrWLhAUcGIZJkMp61OoarzDKDcdw3Kbho+/BzwF98bS889XAUTt8zV6KxOn2iGQAKrgx7zqg2r5
BYh4MwesGF+Kuoxi5Yf9SmJaWFeIBzKV2BMhWMah4pVwRqh3n7RjEZNjq7LCetYmwYAl+/xWCF3UD
xKX2MqbrDPhiEM1GmHxRUAM7foRWzzDQoEtsu/IzQQZbSY9LA0uKwcGU2N7KvqIVmJWu/WrB4inRb
2SrZOmg+sOxS0GtVig8qGIqCi4DwKC7xduW00ENaqXfrvH+LUu9QCZxUBW50WFMFrDGfHUsMelMbE
G+HEG3jKj6+gURUOBw8b8pTwsFpgDg95p8y6X4i9wb4dPKVNnJpi1FbxpDcBj6XA4zG2Goi49Bty0WbRr
82YqewQVAv9eLGCiO2XitiplY+PUHVhV3Eslb7n21wKE7IYOAtmMx9r+BMfgn8E6/MNsNwm76o6jI5dM
Nc63BvFSNXUGyFTU78e3BGj3lxX7RKYFss+ebqO+Ri1XvwtcGhFp1cu9R58cuJWapv4iyVG6jZGAWbRzg
3PFDCjeex+OpndPv8AzDWOpWfYNt9QUStDVX3RQbMqYQrlPBl0S3JjdaACirAAw20XDrCIVcq01o07Bu
VXa9r37zercMnizSqs1FKGQlHVnxD0+SXFAujK9oeWb9liIvNU3sQaw4ykJCv0/uot7jU1ljDWK1+9TI9v37S
1Yi5DTUF66kUdFbuAyP2PZoFS81XvAVesKasMX4AJZgYuKujfbAd4uhO8+nv03n0oupgmSjURarliN9Pz1
CkXcd+l0cBTwtJ78Bm5eZY8rUcEVoRPfjflbeM25k947eKv44wLJQ75dcX9U7zF21GxrjRms0xbYbhs4BCO
GotRXEHfODijLhQYKyhz8uN2Nw0s7lf68D4QbI7Z8J8p8p8p99xWnwhdmvpAmrqNTfFpM/e/gSr4Is/CfzR2
PeYtLOHzNDxMDl0zH0KuczX2mebgUce7MSyBREwcXUVL+8dQQQyc7+szftBUoMDGPRXpfLlTQBs+3
1qK4xYOnjeftb7z3QYB7qwotdLcsAZVlkOY4faPL9yHfyxlTl3Za5wRhwwAguV9oaVB3o4cPRXcvbrJ3Xmb
UA6lLqYX4uUup4SVK9MdUqn3lixAgmlS11yeSMCEC8XSNhqcVXwAD2APaCH2joq2LkEoyV9ozRto1+c
vQHtLBoCOGUOnkN6qACq+Pbgag3nmPkS1FEqFjDBX+Gs8DfA4zuPgE2rUovuRqY38RpfENG45fQtRt1F
vkPuhVg5qLYMu1yHnMRrfp3hljh4yx5lZuKoKeVomZgUeeXn0Hv0bxzwmpjnxPsTCSsxLhr0Ii3MeCmcU2j
Uhy4Dd+2MrN8AW4nbx8IXYqekSWR8e4efUFPEljmFWaTEvEDMe0yj+fhZBJ3JoTtzsn0voUCQo+0pYrOB
XxekSgzK+UAvvMAn88LkqfS2+kCu2JcFBKGDfB9lXcyAyCFml7X2+8Fl0GisrBQfIXLla3GS6+q+8fysAgp
2IIRraAogbW4CtJ5aqOi4jmll369z+DMKrSUALum/zj4h6P4myHeZv2YCqEsqbrcz3/wARsVAR2kA6i+FeIp+
5l2QqKmNuJgqjKgOgUDU2BbXtHNtl3bC+w3dzX7v0XpLLuZKLccEqcRazMv3UMq3zV9kphztgUS+0e0Lt
budf8Kt+OHBBsnyeNMR+VFJXCX2z5PDr6+geN8DEc8Vnirhpl54eJj6g10cKmOWb80fiCvgi54HL6iLqDUz
DzEyj7qLpO1+Ya+afuvGXpwA3Y6I54MsdkHV4A11crAHBk31AqbwRDUvLwTfxP3nmDLpP55mPbiD9H
OoLJ253/Edc71cwjJhgJArhF8MGvLju+4u4N57huOCuvPKMNZ9BvgaYP1lkOBrcR1paQHyZlhuEFHunfsfiJ
TVtMpcq9z2Nws27ZnzKwDx0mhgW8NQiSTaABQ7p0e8p5vHNaQW+476iOxQW1aF0Sxt+Jlus8Z+kZBpd3
PJeJkYXvfxO2UqSW4Xep1qzwW1CxiqiATdxF5uOsDnFxVTiDYmXoKaeVPDTn7eju51UMM6IGVVGkwJ
5huzRuJDUteiXftNHmc93mFLHzLRwRIMOc3Lu/aWP8Do9brEQvqFnDG08HKVXDjgOotylbmaiQLI68Qi1
1GuuV+kuuEwZqK2CeIv0jaa+jv1EbJn28zEPEw4n8iYImMhS/bGY5mW8wURDHcrKcW86S4LZnnGO7lXK
PHBsgjt8RV+hhHZ8J0n8/IAiy3nSFP8ARlX/AEZ/SJ/SIuVd9EVLy/T5m02l1wUgyHCXw8xWRbmdx64LqLh
8DgahbhZjV5j4ZodvwDR7zLOj8aP1mGtTbMrQyoYF4Otfz4O/vOwP5VP2OiKySHXeNB8MxTKFLW7ZRQ
ycYTPK1LRq5avUvyuIrrcvW8yh19UBs5leKv3gAUVL0TFplidxSBiIsdkAUuW6Grl7NEuQNorm1luqxDOfP
+AS85g3lggu+64zthgQMrlK7i0PDNLRqWvxLDuBebcxyefiX/g1LIlY4QS7MQjqPrNGc+oWxb6IzFxLvjcean
SWv2g3NZhmLSVfA3ca69VcH2Qx88Kjhv49NDWEFN/0Z/SJ/SJ/yhP/ADmVijpDwDMI/kTdw937YzfhZS3z
yLZniupnvMTwENnGsdXM9ZhoginxxU7fE/SeY0T+CfyTAPpC3J9seDx8MiQAUUsKUXuHw3SXPjx0WwS
7TQCoFDSzV0R9vQkuLnOSGoZY07mHIenUcMNnFcOkK+sdzXipn6IaOUOJOWfM+Aj306THQBqjg8f1lL
76zioIhccb4DtZXAQuyBudu5Z+1CGPve5wx7VbWKU+cS1hoy5ofE9gh35lBdH2lpiGmR94N1AtPawwWbc4
8TxFkI8/E2dV14lC80MmqxcKta95hA7LUwXZXwaOtvCx/hVMty6uNyqg0RtAnUUe0W4rf4LqVlpqHhZLe+
L4uKhn8vQFRa6Y7rlluTUeUs4EGiPvqfkjkgWqVf0jXqJXBfbiDLwqZQnaZDh0zE1EuG4/ni8wKL+HkkIWQ
RYxtFujBzj1wEOxnHSQxrJ6AFBdjxP3+Jaxv7pvmct8q6lO0fDMp8QccOmVKuGrlr2ENwDNeO3CDgnsx7Q
KuZe5/IRUE6zX6k/Mg+pLwK9/9TYnbnZHX2+dGCDfJvE2gmACYBKLfcS6l1OplrMpuCedCYDnXi/twvPB
skKdp59po/ilp8BL1y2/aU/WAID7TNwYbNIVDH0EEt8bqNNOvb3g1pDqY+oD8GW51D+ZjWobPaf+y51m
WhKjexL7YD4jS7CWnUq0EJLqkgH8y8vqJQnIW4H08Qy7gqGDWqsAom+BqWb/APgt/jdsI+eHx5n8I5f9w8
XmClmQr0rUrHfDFROvUtTZiO4gYZN3x+PFXnXHx9Uc3w13LvhUQa94qhv3l2w247UR2+i35ubFZOzxnw
gjnjWII75WlEVsysFsc2vIGyWsxxwqY2mKe3+EFwwjT6wKPvMYS/uYMJ25wUVmx9DJHjlVlFZQ0TPML
e0VMu+DLKXlnsmRcWXDzxWveJTKCGY07IR4lRmMLl/0RwTKXuq2BKt9u5TTqULXcohI26syqQmuxW
ZWlmnyblEE09PgdEs6Trli0EsVkLEIlVTM2IarUI6lBoqVMwTH3n7S25SnGZUNblsKVl990VPgC420YYFo
O759sd3KAoWtHkg+3N1xj7xrC3+W8QK/w3cLXLmUmoWOYl6igt+hxLPQVEU+m7gbKjqLZ7cC4FIWYr
ZpmDf0mks4rHGBIRdNcPHF4rqOWbJkvGGfEW+iBljRqPFEdvLpSjMy96IsnGX8jnLd+2MFxhrLWX4dPD
YrigjU3BplDkCkaszz5nynyhnuH7L+E0Jkw8V5mAfMEFivik0nbnf8cF6A+PTNHEaJk3NTpMwyTue7FZG/c
NHFZxmCmULBjcFPDs4WiPMXsz7sdTx8kY9p7VwYF3Hs1N6QW0PLLYuTaTA1QXur1Gu/aLV7y1Ylqsl
PlL5fL01Ur7XLnUyGqntQO54CWVjcRw+spdSiU4YC2ij3hen7sl0mXVuqxuU2iAC4zpg+PzKd7mizvmu+5u
pQ8BzmHMp/8Bk5WoNyjEfWs11NU6i7+mj0VWvRGm+EshTvjBTrkre0bcneKmvGKnXDt4weOnCVEEVd
EQPmXQxan9J5VmfT4jt5VOUIqTxENF2TKgT8jjZwFv8AbGBXfAvXcGyNXXDc16RdPqAbsMQu64cZn2g
/hMSwUxrFUFXsz1fzSfyju+clBcn8nUx+voFWotsKnIYtl0niI3uXDfiLWoINTZMJSnzDFe0W3gqT8xiY1Ds8/
EBgRlgPg5jDnEsaSKLSLw53LBqzznfDbhud9Uz2ZnZ2dR2q6l/tKvVRywGNy1YTfIyh0VAHiINKiMuKqA2
MRamM3I0UaOGWDDQPh9oBQJQbFAYlrhxWPjwT3p+u5mQ8h9Gn5lZuASaX2zF1Ch/8AbJYanfBKzFqX
euVqFpV8+s0/PocEbnoW5eedh6MO/QtQg74sGNRB9CrMoEvESyICWr2hliTb2gTXgI7eRbmBwEUWb+6H
Py435kwR+1YqcDITojlnyjU3Atny4AFyzPErKCFPQFjMcy8LX8T8d/MKx8xZ9kOL8MEBv3QibH3ioPmd+c
F8RSc08wxTlg1C2xKD3l1vgagKPPiDf0cGyDS33xz9idRWQK9FmK6711GYr76eCJiJhGpKfmpSbMmuO3Ji
WxkjGiXZbl7upVjzHEwwb1ExeZW4nXUWtZZW5LliK3CE4xC+CxhKhaWg+8vq0Uo3fJdrzbBpSqrZZQyA
aXtIG6mBwjTo/3O299y6iXm6gCW9xvqCL44vMfdKxlljuCGUqVj4/4QtRyl+IUKm6S8y7fiJc1KjqKzirircu36
rtnSWHnl0epLIY4NMaA5VsRXbLomyKsRYGjUW3qK9Y4xzVjhKijNoiqmJgrkNiCSO3lU5ihmimhx9keflHa
4/wBtKctR8e42bi28Xi0g0y8vA3YgJeKYbngl5eASCWViAYftP5IPpT+Dm2ERwfdnsTtzozd7j58sMM76mRz
o4qsJaXg1Nr8QLt8w1mbjo7iBphsl7QRFfKrg8Vlt4c/hMmvNwTL1MmJSLdmpkY39nxHGY/eFPlij79/Msv34
2kuY06qJdw7YnsQzOYuTkmBZ9o+ca+sqQOhOxS2uq1Hsxq2YAXGZsXJAiZIkx9qfau4aUtRsO1O4ttnfF4g
0ytc1PaT2Q+8dMNESb4HZLzxQys8sccR3FolkwYiscYdTLwiWxlGBXOzxKo8QcxaP8G8HcW/Qp4SvX3R
MHhJnnMjrga4rMxCQUy3FzfO3JUWnpnd8VXHTlI7eTamEeHhKnVN43fPBRYnOoW/SbgBDbDUSGCDm
Dh2nTgcDZwK7+J+F/mF+E6Tp8zXy43rD5mhO3Lp4DOpgLNTX0mj0CNfEMt3jgxrMcONSvzDJjUMwsYc
FRMKqSWhkFf1YTx3CNILXmHul3wlLLR8x1TzQtOorXxMMDhWl0Y17xHNTJgMQ7N8Woq/YiuHkVA8
W2vtMzmDKPm+j6TB/9qNKQFYBwPeNtFfMXUlNauia9zdgCjjdq3/kW3z6V90B2VKVjm6MzdPL+YlvcM
ci1DwZhFgxzK+ZWOsQ0cVcNuDbh1CHzLnUX6WplxFsu/Qrbnm44xw9ctzXFTv0Tn4nT5mz653NOUEdEb
VXxf0IL9OFnmq7fRbQ8ONN4/M4HS8Q5St4buGn0VD3XMTEz3mVXNXO86R0cWeeQq/jgAMxvGvI46P
maTtzu+OG5YQW95VNBjmrfiLvxLtXUdPoDXtDUvPArsjmR7fiXibYa5A6i41fZXzBuOpRGACI3KLqe3ia9
Rw4RM+dwXLUaO5ZPcfaWkzfMaeSYsFsVIubKPyvURdwjNE7XC/iDh6UKK8V1NqVVQfESa+yulrG6/J9o
9hsKt2y9xG1oPK/1uVqsLI7oXAfTqLHj63/AIKiiBRPg8XLl16MDgb6Z2+eDi+HUGnVHH+nJtLuUPz/AIG/p
upZ5juvR3LPPAcp7yMKMHO/KJZg5ccO3llk3G9TCiL15iibidRyQaa6iWRS+Ajt9Fh6DjS/kTFgX7sdqVdfRL
ufLEd4gqEqU+OC7nSay0C5nKCH1jvmVfA0zKfjv4RUE3jXjZjN0a1iKiduXTx3dQaLJa51L9DqOohyG+bs4
GdXEqpauDgblIXA7B2rKll+qzSeYSBcw7gjNQC+qlhRuIMMY56lnUvZ1CVTzx8ESYdMszqVSqbewua3sIX
2A0fMKvgFGvte4qtcUW5uiYrlRWV7u34IzIq0bPNav33DF+2DMCjKOBnUdegaleV7fdzHGIQQ2vrtNbgg3F
fpEcQbTzgpji7ivj0st8QT1N+0Hh1A7/EsqWeYk7iLadxoYzFv1IJQ9QW0SvS31MOoFe/DtjmZNGIL4i1Ft5Xp
UNRq8cJUc5eo2Zb5jwuoF37RalWQsa6ioi/aNGZvuojt9FlMIo55r7J+RN4/nzGs5lnkjt4NEdxCRRHTOkII5IbJ
YQtGnMkl4Z5jQn2o/kmj4mLGRDDB/E/H7JgJlzgprx3JDBHDX2i69J19CrzBvii8YlPjgZ6g5gWx9oGvaarm2
dQIKeF1e2EgfeNCUKY4rEMdMr3ubvTC7GvUcY9LUXSVuY3Pb3GAMVD89zrb5Qxe3f1mh0V3gD+IfnG2
W8XKAPlFeO0AGcee5qENExOlhfX8vtqGaAGACscLZEqUn+OI7isMMc6czSDcbhb2l5rlt8dwoMTLqUmty
64rRdkt8xb9Nt8tIrYt16L+kbvMMF9xbiVEpl59C1GkW2OIXYtE36Hbytcb8seeCLR5ihfeaVMD7wzzSsxgm5
MREdvKpzKZTQY4iv3WfmTeKvrw0/eVeanTkIcDHi34BbhLJ8uB05m7uF3UWiYGfvPJHg9ydJgTOGc9WH
0JmJgc7/iKLrUupo9oPRuDZ6LM+nzleJrPceJguOx8/wAxnc+EMkMuYLdXQvpqXgDTULs9TxEtCflLfhGle8
JLM21KDU9mAFJQMsXEgNQr8pSe/IS/e3FLhRfXuXUMObeEDxZABjW61Cs2LDQUuoewgXysLe3iYPljh
vuCX0jvhx6TjcScRdoixlrF1Rie5Ai3qJu5WriRmp5lHUM+dRoYzFQIKnk9b6N/SqIecbcdw6itlW344Wo0NSxi
3ATuOpW13FfLuLRHLyvafCK3K5qLbwWe3mBlhAcDUeC7jfuCnAR28i3DXgpg8TEHvDfyTBEyUd18Sv8
AWdOC5PlPlC7qJZK33wKEcEvLy8fQRiGiMMk8n+EFnsh3Gsw4nLrrhznUxKH3jrwl/wDol/8AohNjODO5h
NzCJcGn2nfeZmr0PqKiWPJQmRDgwQephhyXD15/1Ge2Lq/D7x7FRYG0OmLhICaX2ImhMTsCh9DLxNam
dkXRLm467hGJw6Q7rLC90Fkh9jqLCpHBfzP/ACUBo0v2j1K1ufnMvZu/aa2ZDKsAUNo0vEdafQD6Qxwtw
ai08Mx7wxG8MQk/yHc3LxUqDTFtmpVcsL7rgb9KojYhBb9LslXHdcYY5oINk6S8cW6hqOoNuiLbO53BuP
PGPfh2QiVw4IoZdwioxLwY+kdvBcbXxDXAjjmhjtMfJIyKZl/+iX/6IxafePNH1g4Ed8rUPUw0KPPymReJxlS
qHgKkMnE2ca8CsdMFsoPUBJDi0mPsB+SOvorg1mKbjECwyaszRzLDZh0opRgqrauMChxDQxz+HDZh2e5
YKEbV1TfDc1ZiDZAEXNYnc1ed4+5qUvHNCaPNTLWZ8nja9kQUza6EDyLUG7H691X8JqOYdHQ9XBK
bSzIfMI6tsmsFb3LpbBLqECXTxMCjKQxqDiQy8w3NQq5mvcuyTJDp05OWbykFNjnZ5mJKCFet+0qxovAp
7EJDHRbfLLPayfGDgqnlsQ27YFQKPUAysr/9SojbjrnPMFwpytvOTfIfxEGKzjQe/RW0VOOSa8DUu+TFxw
6SZGZY8Qal5xTNVNuW0GKMUAFDFLbXW0VXZZPDzhwwraY92RbJ2pzhMC6vrldg+nPZI/MnaC55uV
XaVlYKYaJWGzhLhwOmDUUwankhp5rcTpn6byTX4TWNYsfmYT938Emv2j937z6v3n1fvFa3MouMfD7w
TDPzl4oI8+i7nfg4BPA2zV1AGHbNigjqTa/T8zD2PovMFNUa8Q9qYFb8e0y2/MKYxjcC8Qsz2BO4O8t+/mB
8S93wClqmwubqWwf6THTUxEcQgdkARRnxAw7Jx8EDqSAPXFRUxFT39I1MGX/FWX/nM+3A37S6lnm
WeYki+FPN44CpZ5lo3OBKzwtQfhy4I24S42gUTU36Gkd8umLfBXcSuKHzLzHEBJtuoogvqiXKQ5YY75C
O3c+r959X7x55fvLJM/YmaXE7WNvlO8w9mbJWodS8ClsUMtwZZ9Dp4DRx2m8uGjkZ+L/hwuk1mghkO35
mk7c7viYTf28S4hg1PcqO05cEG5uo7uf6cJvE94igkaNsQRT4CtzFq1AOp1G53LW4U9oL9JZuU8ECNbomN
943Z1MngZGoZSvdVDyJTD4xFuY5jbIZh5PY4j1FlbAx0Df+iCIrIucbmzMCvXb5jwy3uoPrDTLzW/8AGEH
GkpALNf8AAtQbi0Rsd+g2x28Vcrh0y74WvmEoqXa+0yN69C1Fv0KrRwmPF3Foi2+07xFYw3K35ly1QUsbe
ZjXOs7R0zOaO3ndNOTgw5PebnvO8/HglT+8u+L4o8RCnHFvmO74NnGZiGri0y7g4BAB3NJ+O/hP4piR/JA
rLhb/AKprN3jnf8cN+re+LItfWYdkOiaem6Sr4BqX94+9QDzKGslQ0XnH3mGVeoU6gl8Qo4nYzPELfSBioV
6ioq71dHcx0dC7b85gtbGgalPuw+pCuZZFH4lp3C5A1sx4CKyH3NHz5hrToDly8wy7is4cEEy+Onogw3wuM
u5d/wCAamDLGjjvi+GjrE+yL3FuKLPP+NalhxVTT29A1wtQbhshoiv49OA/MpZvla8SwlX6NLd8VcNMaNT
rK4+DPPrgLHnJkSPvmNlLl3xo4iO3nd6HydpH8k3Z+PxVrw6OA0SnxLPPDsjq5S4hs4nTwbhoiCKWISIM0n
4P+E1IVh8Q4fJybZ/OKw92dudnxFc3yV9cYMrgUuAqIOSCdI6hBNyxyaAifd3r2O4XyQ84AOBfgo3KPMJC
PfHCRNnuxbrWoCYFJDueW/d8MOwS35mB8xi3Z7o1Hwbh5GGyxRRNcaRaJ1fFwFSk6xkmx5nT55VsLe3
odMVMG5oluuB9ZuBWJkywk5rF8hcUelBENQFztESDUu4J9I3wtQbnRL5vM7gAzLtZfC1HfFvINcjUS8bn+
s2gsX0gsi9GuFGa1mNjiI14i28/64ZVRS/iKW4iGvRCmOp5oY2DdzKHazH44aXco59BolIbILJeJXGOZaQ2y
+0LcxomOZWNoq+P/CafCdDzHc5H3cP9vzEr2Tb3PLp472bbhlgZg3KzB2Q0eWYM8Vw6JQZnZAoigHar7
QbFAjTRXcs1K1Kh5RLaC5tiBcPrSghT+ahEaf8AgTabRoBPxN3LoeIBkI+KgxC8GIoIdo3KsWutwqEMk79u
MFcfxGjBslr44xfM7IL1FFS2+oeqsQU9phqV95WNIF/yai+lhWb+0ec4qkC4lemxmK+Q2N8rUrMPeJa3ibFaI
Tv2jiWSscOiViOI5eWdwXtBTxpf9xcMLFzqJ9kb6qEfDcW2ZPECy71Ok74CGvRZOLmK+I+IfMeIGU/Dm6
U+uC02qY44MMrKx8eolRyT5St98gfCdkMEbmuDcF/H/hMH4cH+ePHwmPzcdn3mp7zty6Yqm63wVhTgMs
LHiDTj09TARq6h2umxF1G3LAo+IXmXUsJkzwTyymA8QM9EYLebOlgoHgg3G3HR1HJWgbF7Ai55NcDf
BXgWIKI64Gq7hd/xbCJpufC48aVDDC/UZVI37ervn4q+LEcYyt8pUMscPGA36S0Wo+yyKzVRajKuJTxxhn
xFvSD9ksxDhfGYsfPH+/LpG5r0qjhW+Ygjnf0jheQy8dEauuHTBbHGYHhVFKr0WbgIcEdWKHKPLh7pQ4
BQmnifOfKNTfAtwK31DONCNuBWVjol+BbGkF/H/hN/cTFh4rgNLxPf8Joe0zvl0w+le81xpAldIXfQNTIiFf
M0NZPvCEMpyv7wq/MLEoh9PIKdw8IKITTYpYUoANEw+JdYRcnn0WEu8MNwx6BY91DWIlxaIYghSX
4g3xWfUV3cx7+hr3g1w81Ml9QcbmnvLy8sY6TtLz6Y4Nz7oLYA0+hbhiOYY9O+4Ugx5mNvtABiPAFcopB
UXXoWnvFt4MlQpOpTjxwM9GsK7uYuY2k6RbYbihv6QyS6YGpfDmOyW48i4pd8qnHfFxXBtI0jE4O+VW
bnT0108DXAXUlYAQWx8e5ZFr5mW9xwxIQaeDH2B/JFfJRYQ37kX8bwdudnxDgjoeeBaOJo403DPEbObg
rFy5eaVcGWnR8+8vV5V7Sj2hImGMpJjBRDHMJgeAY0OGzfxLxC0qHINMM88iCLcGmWbnfoKNVKwE
23EuBXcVvEuoVns4+qLb2g8Lk9WOGDTBXLqO5eebqDnMcMW3jInAXwc08cDXpS+XHG4txa9kCuByx
Y8OC+R3UcSjUW+Rrjw8C2OGU6i1Hxjbj4Mp617xZm3xL37ysRYVLjz8HiGuVUUSnkW+dxVNHHvFlD9
ubpV6RtKwKIseHTBbKCEA3ZeDamCmJ5IFSs3EHgSysSiZfF/hP4OA8k34Hsn8wVUzH553/ExgwXcDDxao
RWTvhe2jzBrms3DgfVMrlP/SJlqvEW3xDuwFgVLy8PGOyF5eiBQgH7w2+0DLbUw08A58xTxxS8/wAxbj8r
l4S7GBo40okfFjFJ65GTxle2LDClaeAG+Bwy1YhfAqfMHdf6eYBELEDyguINnzzQW35BVbnfUP8AofvHp8
T+6GRXtFg8iYT3PMMEY8GZX4tJR3/t5gXR+vmIrJqxN/Iv2jhuKdt2Ud1bnr4uUsMXbQ84cGSXdVm8VD+
9nTxUVsCdUurg53zC2kjIgUTgFAFro8wEFbQKnVVd3fUSmnCRaLxE45se7yLeq+ZZIB7okGVMtofLQrjiu
L5H2xaX1rU/Vv8AcLf91FJWbIm+yzE63M4jIVcB5/uNNn1/9xt/S+8GK40hfehdcA6QBaug940sA5Hr+8LrPo
N17dlTV0t179zMiKom/GL+24nhe8o+7mPBwWiJ80sYDcTCtFO9uhXGaY42rzfA6nsQPaJhOuHXf2uWwgG
na80tx8D+nmZf1vvAmrQg/CYiF31GX9BLSXzfDrkai8acGpv4lMJeN1D5Jg7i2WZnUMzKO+DME8xfaO/Q
V7fRb8DNKYMRmPzNn5n40avEr/XhaEQYBOFop4kuGoI5u525S1QENnGk/B/wjpI/hmxNIUJyg6hWc7/jhO
QzFEdEupkeIP5gVA+ruXTUocVzRiAKyHDHMk3SrZhZVV53CAvHDDtg47ae69yhQFb8xfeNPgh/PBTxNd
SzhBU0YNSzvfVeZYGfFo8i6EJKjmml86YYQLmLny6Qm7Q0TTVJbxTR79A1S0pi7dgG0lQN1jMNNEUE
+rHbygkBKQQKxbHLAkkiw1vQSLMQEkhwkgFYCBQCsNt/zfCKyV0NfLH4xBF/YSu928MtoSWlQAQcIg
kQMAFQFBhKzMXPTQ1MWABaWw84HhIo6Cyk2UhAWRVZDEGvliSluAmxfI2SHEsYB40ivfNicnZAqt4
KwS8oDUsICIgkJnsbC+tCUo0DSxsiiTlebIDgPeXncGS0lxfBaWvOXPbcs7mKGhF9wMy+CrTZ+LC5kWdm
n80NQamG6B8iEJ7FTj9yKLA2sr80NcMiOM9lJspCXUQFBvEkzqrwA94tAAMqhHDHFCEsAVDrMaltoR4i
CgHGl3Eo/iP9Iapxw21S+5kx9C/fhyM3AFwdm+gZexTIdpVw30Gkp2FBFBYKhZA23HFTil24AqEKaxpkAc
xEAHAGYnkvuDhKpHVDmozIGBBpRARFEY6hlQciVmqQMFQnzRiUGSRLaDu/Y9Rty8OvU6Jd8vtLPcG
TKrm0suN37Sisb9Gk95brRLKuLbFmXDc+x6Zjt9cBBTzGjNn5YsviOOdMd3N4LIueBjm6QruGzgp8Q1cs8x
28VnmU+II0n2Q/hNz4m5NiLHy4r/YTX7RZed3xwnNE0riq42g3SfHCvfxBuaS75NwGYtn/ALFFLqWYIsrzV
lv6QWENAYtjYRoA9WwAMhgrlaVP2+0pho8Tr2g1MC+4D0w1ngwks88saFgARuXBgXCJRYtxiumiwpHR
E6um83IiiQ0sU1bRpgckQbbOmxbBaMDEXoYOKbaO4V1Xcjn/AAsYBpUKD7qqzXj+kBjEu4JUUtLO1Q5
Wbv0cAh/T7RfotIW8HCdiQ7pGQ5/sQTI1VpWY1w1yPyV+JnH8KV4qYEt7ggssZ/AIt7dchSJOQcKXr6S7lt
Num1IBmNEQCVmN3cLyP1oEspdOAsAAupSAR0MJ7mcjU37zyFyDrxRE52KXl4I2dv1/9itpeVcvEz6+baes
oM5VqI2TRoQq5z/xwwY4TNdPoBKMSr9DKOesymETuJH0VIWuT+RYSNMoxR66Pi/w3oqsR3aLCbdii9m
oY3YJkId2e7Qkjiz9PMYKU9ra8WTW5co16QVxZY7OekckNT4lcKotysXLrc+qOJd9MfUHBMGvMufVBK
gZi6NelA7fRYPJR8sR2neOoPKNdS7ho9EsegruVYuVlZWBcSuJ2ysrEJM/FT+Y2PiavidfmYBjk4TSGxO3Ix
9L5ypvJFs1USu74vWOmZEdeZcBocVDAhy301DHOyxNrXxB7KN4GQ8RjYaPmDZBz5g5zAuXXcocXbNe
8388GS47+xQhNBUm5Vs2VcYrFqokBRsJFxkdQxt0asG6TsKyi1Vn0xkiSQBHAoqW5Ucbuo7ozDDAogkFC
G6G7rHcX+hAFpdkLCKAEEZEAEyIkzcqqvCGvPv5j6i2wBXbGf7vafovDiz2o/jLVq9izrQMbvETRllAkTx8
Y20N0BOwg3DksgI0+qH7s60DG7xLlJmk1jQEVlmkIpuVLgzqEbTdWCi4NMaMYmqxjABKhBBQDDUZtA
J7MgGqQlBU1C7oWk2WCJlscI3z1ceNcrLIpEZpZ6I6XeLzAE6Z84RB1UsQ0BLyES+6lc1X8FNhqx0zjtGZc
HKVV0XKxqikYhtfXYjPmkxGMlNgPmWRfHHI6U2wUxokZVeJSfbwmJyh0neJw3ZWTUxT4c0M2yLsFZq
fsvKDbzIvM/McPQwuxRXF5ZQMLOOUgpDBk7ccWpR4m4+oF+p9c1iK+IFEaNdTq44ZY2d0RL7uCYlRK
nUckNRDFTXCK6g0p4W/QWj3lvJYjv0TmMcCHe9cP5R2MFfUZVHHMdQb5qy+txRAuJUEw39PSE3IKI7
ZeXmMX2p+Ef1IND4mxFIFFBXwboSPAqNI3yHNkYmOKfp1A6/Y9p+4f6n7x/qEPH5PKOxGLbEeTfIjXA
X2cBcG0C8DjNYn3ErXpyDNqm09uF1iVZYY+I4YmSDOolRRKxZuO3McPFmJXYqNJslLJjmSFKpjQWy3
YrrCnTINWW163jrEIyKk1gPASoahx+YqmbesqUECR0SBV5xT13PcwLBvIRsIqhnOBgg4GUloyJ8TaFsppq
xuQSFtdnTqmSjydVk3s/lP2Xhz3sXea73FjUK51USHE565V05jxLbSSrSPTKvfDi4NIjvMWNQrnVSj1G0m9
O9EsbUwC1IRpNEklRSUQWdH3KibVm5i1T7Wem01LaWa0I1ct3/bUsIimg1N8UFKoZM8yEMJiHRLpl0x3
FXXvyqynAiuKYySU9p2grNYiWxlXs4VXKLYC0jWFhfc1vMiOjEajrQdsfDaCi1gnyLcBbzXC1/EXyq0c50
Ow5GNoWbWFBqjAFqL7EbKdliIopiXtMU5UWF5rh2Eg6X4rlq5mXDOHcyWoU1sUoVIW8XHX7WXIkY
w7X+I5vrrhmb+Joh3UNIW1n2C2EO4hKxpc5p8H8QbY6j4zfoXET1xVsC+Hhox2wKvJHipWL4utRRYvEui5
v2i0RxxGkV8CmJX1mTj0OVLMXXvlCKd2IhCi8f0T9w/1P3D/UWM/se0dgP08QmXfqlNs0c9nAw6fgkrY/In
eO/iqOHPrigjsjiXhs4lTHx6g6sbmuK24DWHyQbI3dxwT4TOY+6P4RV8KaPYmdM1+UdCS8MQqFRApUv2
l+00fj1CwuO4rRyyzMFvMWp2VkiVjuWHpAZs7jA7ag5+JltDi3xCDcW5lm5ddz2Y4W4rS6eP9xeCLTzn2ko
MwsoXUMMtgdI0mDYDaQpnhUKDfBFTIHg8FlKWlhKVDSy72p5U1FvwPMQJAysrVBdCsirViDaaAfwK
0pgO9Uii/fX8oK/Ww576nnD2lZ/UufYjN+5DqugPoTJvaLUCMVAODZQEAPn4vl29qwwdYBV733KWqQy
GFBwQpbRYZnh/PCZYIF9GHFROwii9SMKQ11Ce0uSNOTAmremwVBkMjAfDT7/94Cqublc8s5tN8/2cW
wr7zYykLeB5Gjp9ZeQ01Swyvx7x+T3YqpPcVwm6MHWyxzGu6An+m9hQAGAACsEur6t5LAtfO7MDR+If
7LymTnigIsaqfq92fSZf6auMDdTTwZYLWddVC6zuLNS3zx3xVyqPSBqKiJIpnXvw6hjDB41wB+I51LGplF
XudiOHgCkrM2isPQtEBazMj4gal+0v2lVYgdJqxFQZnoShU0PfgENs7f0Td3PhMc+I3ILT77lb6iQ4vFQgorH
RDJHTwbir4n8J9oRZ8dTR9JpgqUqmeKmpK25dPoFmyYvzBqLbyduEuWSouLZkis53CkdhNZQwyRKdRW
RvqOPrKrhbjV9zb2hV9zXF79wbSROwG7orNwfnE2IgAKgsDzYEGKq4oHZAWoWEqO3T4+sdM957EUFu
oTYCmyE3WO5ejXYwQ4XbqIFLGiIqmDRELYRTBCpU0Hfv595mTsQBQmFKKVQWy3e+S6U60GKG3H
lhlenQRRSsG3FWrcxhqf28JeI7m+wjHaIENgLmsdw77/ZJs+8NIL5MLqrN3iCALE8k6SDEG7EQ7iUbWVC
wGlqVgDAuNVE3HORtVqrV/WOtXRuQqEtYABbTDGmCaEJQUmMo/Tko+wC+V19GNRAXs7JMKFGlX
G5alC/E2QtAoLVYoijfAU5PE4cucinHyyH9wtAXgfEFZN36TEqAmFLkt489CN9ALCs4Ri8zaa3/ACpxV203
QRBB1BQAcEUDVFFilu/QpHEqdVmHyx2+kK4GpvAVE7J2NlrHkC7IAMpBlYjSZ2W2yC2KUGujUG7m
HuSM/Z4JEq/Sy4AUcbkCFgwhRMXcH6qBF2vbcQzgN0wfbC84y5IbAFAVho2BjRMtF6GtRqVDDK7Atml
BTo1AvDNHwTLqqnsHUdAXjgr1vY+TdL0HJzgmPf0oMvybiAbl5hkzJTgac6l3LxtC3Uqz4mzc0le8GruOmN
q9uaGXjkvuXW+Wh1MtwC/44QO3ndMMMUNJMNIbl7zK/eO29ph85x74Ap4mrKxbOyDUeASwA4NwK5r
S0qy4bn4z+E2+EWD2jsn3kynLwe80IMvLp5FusS15jpIbm2OVskyORywvzG69JAAxxWJgbY7N44F6g388m
XgNPUAy5adFOgiRxAgVeZZ8PS6ugfilCywrJccBDTkgLJ2FYKCFdkWuShFQndFQUOepaTrMpjRdIYXxM
BAtajsekWOwEMGCBujKdY7/AJCESGdgpmyu5SG2Z1vuqCZtNKBJabN3lWVuRrYgS8gIPMF/jVOiIqsKD
7EbFS2JvmkfNDdVZu8COOCpWIK44GcJeCr03XYZlvltJP3Siy62VcNeUERcDGwFbQruZlx50tZgkr7MjmJy
xN0FklqUzVu9sQmV9TQUwNYMdEUR5C+acqGe5bqV+EXFXYSibcUVdxHbqXmu8s6g3FxVssYEQ3q3M
pDdSnO9UBAy5SeqKKuuqs3NjGIOEkuqrvOqlU/uOCkdO1W8Auuqa3eLW80riWXPTfNaFlTKwwqssTXnN
iMwU8i6md3WYmHkhVTgNLmyNAtKd6ktcuDAAVfom2BqaGEMfaLdqJB2G5K3TwysxTGGFbsFKNoNF
4Y8RSXsY/OVKxM1hZdSev1LVLcJAFwbL85lRIL29gKaxU304hEE1U4WmVxgYy3g4AavWm4W3ddblo9
YaGJDoRc9QbhhHsyQ+Dw0Q0r4LZYqNkzACusushdKrzF7WUhzLFZoQS1ZS3cW2feEynJ0l0/Qfdgng4DF
M0QDxg2nYMDGWa4updrKNRbfRS8cPaLfUbQtzLUphuNViCp1wPnjH3lvQ4M7PQlk6gncch7QXDHbzum
McMuxxjRNOHAvaUT2nOdpvxUeEVLxXBqpYRARTDbArhhgUtlYbIcXDc/C/wAk/EQ4mKk2DgyL+LHQ
mvLp9ItLipIFx3ji7ZiRWTUq2tE0QR6gpFuEnGhLMRagmnF5qaZd4gu4NOswDd5iXcGpqBDig6JePeXLuCI
5hDxbKuOWi45n+0up7xv0QFVVcUWPZDBXXFX0eeKjn6y8y0SlKixGvEKOo+Mtd6mVOpsxyfrFBqvpDH
bArWIahm/mFLy537wGZ9U8RLM0r6Qdb47vs1BvZ+Yltyua/wCyioN5qk1AplL7kbdFy5dxzzdR+n0pXACK
ZcaleeED7xcYm9S8RBgBGlplDEoeXRLMVMxcVDByWXNRwwZ3FcsdvotuFjrhyNeH+VNk7edpvxKuXjp
gtlZ0giOngxMR3fG8uGiJiK2CifhP4Tc+IMHxManX5mcx0fGOLXl0+oWs15mpuLbDOPzzRC/vNy2+ql37nU
t9/SYYts09GbmVHMpfFZqDTLeLfMfnUROFFqxpiDiVRzcLZl1LxzfDouLMrKyxlxX6K9HcXHtFWp+UvM
T3mhcUNbh5ytYliW+f8Zd54rEGyUinmX6PvUeX1yFvquFx8TKGBZ/MVHvLX6Rs5Wczd8WQNzDPcdy+S
74v8vQ4YgWK7jhmBUTNx3LHb6LfM7vGThiP5ZowfY/1Nk7eXUzMxUwMSjxMlcDONcVco8RcSuauU+
OJG3Es8xQbn4j+E2PiOw9phPyJhzXevLp4Fg2Y9SzH09p/EO44sfmGHzD0LqXc0moLsuDIrOO8YeRS4NQt
3kjs94IAyx1wOfzLRli1Lv0fDRDOmd8XnhyFZxKg28agqg2R1NS6wy+KuXy4PxBG2tYfaOo4rxLg0pv68fBl
krGMQ37xxz/uXKr24vHDRiuiJTUrMqpuGZap/vkVzXFPiYJYc/z8xajthSKxpXH0Jr5RvqMKoSaxF6lkBsxw
YsVFy8wK5gU8y6cQXzLzO4YI7fRL8uehzWP4Z3512kqprxCUZ4NnE6ZnrMNEEMWlEvEqOpWGbdSnF4I
mHsj+SK34QUfMyr6Q1DBm45/L/UWE7c7IsfrMzEpluLVfFWODua1+ZmhJYsbWLr0qmLYzbn7ygyy3xLxc
DF3Bpr44W+qjrqAfFrR+Yl6kqdQNMWVgx1BJX0GsADyBHvAWldBMghshu6xm4Pw7EFic6Ogq8x+ItQIw
bDhbVltGlrpEGOE0g2YkqG3O70dBG+cXNtRKXEGjQXwqoErtQLaQrRRlZIO0KTNlAUDpZU0tQQsMIQa
SgEoaguFvbho/YlgRAyNj5ilFExcbXiDsfmusUnOkQKvPBtu9ALChZayZ7mF4Bu/JefPgubPwWgQSiul1iUCa
SK6qL0JA1VUM1VfeqyrMpkuXlqwgQBVLBB5eBxAsLtLAhVIAQRtSrhvl71QiGnBJ7y6KBMiqNvMs2wL
q2J2hYQdkr6wTGwBdlQUtWmeyBcRAN+fM3kHXHS10mKzLTFZFo0JKIB8tUqAliLKPE1liO+StKhVJVsy
wQGoh+BmIwiSjm6HAzMu/HER0IrfUp59DSzU9lgV31D1Lzt7ROwMXGJvSqqSHQWa+Y2CtMG1iOAhEh
bQrWlBRydQKa7ytEUBYBQbyw5utbhiILYpcx3rTQn5QrR7sk2zLotiGcGHPVYxPtUaTS45yxIBVBQ6dRpH
Y1N8qIuBBofMUJbhKrlQ6KijjIRp1NxF+ZV+ibe4oYuKWVjjiVRbuLbytS1Su71NRaIIvxBt4mO30X+0w4k
OZe/w43HS8pNspa+ieCKmYreTZzOoNx0xUxg+PUaQtBRHbDDKzMg+jfyR2nxMg+ONntRUsVfczATK+cl
DUXpdeqwwhng0cGGDfNlCOPhjB3L9Ix3cMBvgQqfxUHpLozAudJ5mfwP4cJ/0JtKIAqnTY9xEyL6AMOHr
w6ZWGQz2AFdkpdLW5a4iaAbBSwXQBDq8Mgi9cN7QmUr2NxFMtFiyBumDMWSiE9tC8ubzDpW8Dy9E
XzlQCeTJS4PsAt7jK19pSTRXRKA5AgVr7xHIJeRmUfQpEG8DBd5NlbZYQj4WC+IZhS0ClG0HF4dRfEzH
GoEbgVusd8k8ZUobnSD0ClG0Gi8Oo47mVbRqWodB8wSbDCPmABuwqG49NzsxASFGyRbQGa6rFX0n6
VchQq9rIiZDcqgl0bODbIAVrhQKoVmFtWzANM0FlYxln4oeRmAq1SDkRKgqG2Q1IBRKsuj5J3RL4LQq0
qyULlDusghqZLNj5bSLlb6AYIZEVj1BILBgD5JcN+bjNg8nbBcrlYwMVCS+WhaFLVDbBCrYY5KvXvKwI
GVTuJ4KZr+Jt9TjhisKul2CdrVCjjQAGlnuny8NEd+4/5YOHALjFEVVN2ApaFBaybhMNLfoXF96hgsyPrLx
y0+ZvcaGNy73yxaItS8xUR5BmGiXmG9REhffLvERyJuLEH2YNw3wMdvojazP2og+pMcBjgO1XRUdyax4
G8LkcSvKY5lpwQPOOSFWCjdztwL13Bsjd3PlGpDcdfB/hN/hNXHT8yiL/AM0xCYDzgovpx7sz4T4esVZ8ei
8VNKqDePaBuLHOhUQNerq4c15+M2OoL5/e+EcHV+2ZEbQGii0FQsuN0I8pGZttUpVES3cVYY/QxVhv/h
F3b5COxisd0JgidHkGPGDRvLp3FiYxqkYsMWqxqGq3+pO51MTtWg86EcsiOCYEyVSxWtAy+c1dzsA4Ujv
cGpn1RBc4DN1D7mCvqcGLLzKwmH63yg1xR5iqQxBoHYJQdVDN9u7DAaUa0B1umnbgv44BXqO1CNllg
6VFoqy0YKtjl/XhaMWkpqrMOJ9Yj2+ZgPM/VPG8txBFFt4PrczFiXO57O6K1iJXqWrR1O8Fh4iAqm84zUV
EurDSq6PALFHFSnKRVREhZlyDna724/U+ceGWjjtdr+Jp4cASZxFNAUEwK1QLRMEZheEdGINAtYqK5J
ahQk/I/wAz8J/HoUO4xr5R49cXmfGNnxFRe2Vi2VidS7MTR54EuJ34lmOdIZzqNeo0welIwRa+YiUCaZgnU
Yv3xUmnMdvOMfk56HBn1cd3FVxZ+83c1vxN3c+EGkakFuA6edZ24AbsCiLGDWJZGk/G/wAI7T4mrjnB3
Pzn8w2Ttzkp93HGmXZx29I0Q39NagcDXFO47PUqZ1mvpdnKr9nCOToStytEdDqskJwjRfQ2Mk9bJu0EuG6
4OXyT9d4jAILOi02fKVe6feswaZ+m8Jj7kzJPH8CYPeq+kFG74sihmuwqILWGkEvSD1ErVVVXawX0od59
ElCosILDhaavG6aubQj89uQfVAJaBEey3VVmb4VBBFe5MNP0CApH6SemUH35v6JfWkXGHJ5ZQdh01IJV
dkqtorszFy0YyD6A9MjJlaLWXnOYkjeqJpY9KMmW4A3K1LEq1RadrTChlgkJEhTYzQWiAtnVXNhQrJ+K
4/c+cdLcXWVoCYoBlNfg/XwQOGBv2jv3omv4mv5jp8fNFMzLVp+12rRpQlhIrsIYKtVWthlVGC7xFQxNos
Cfn/5ltGg+OUqnD8d7zfZpWsxKXgHcoxLuHClYjVjbmx1L9BEslDUX6GDgS716VolbNMU5IKZWOdzDW
+OnN12+id/SOpJnPMEY/ZN2bmZqMN3xvxDd8FI3JvzeIsFJdai3BEVkpKRUQb3HXsj+E3+EtR4mlzEQQs
WfPc0nbl08bzcMYa4Go7PQlHcMkq9TUeuLo9B7nvHLcoQ0a9Qy+ncVnoGmK2LUvm/cR3jpp4M36AAl2K
2C0drCKX7Fq6VQeoBBwpXdHLMxH9DHDTUT9LRzxFqfrfCZyx/B/qRS8muFg91jG02WS8eZcNXKd+i4P
1Tb8BuGMUGllWZhj+XOlktWgKTM5oGbKv2liL8wET4ZRdNGU0gkBm2zJlAhlFFlsrUFfALC8ccsC8zkr88
4f+rnsXU3yXgJQleMoVRtiXdAVkJnQWksEdKa8Iikdaz6lrbORV5l1vBCIt/NXW3Q7RLsU1cshBtUogZMMg
GoayYhdEhZlW2U4IE+zrpAQKAqw5CiLP3PnL6Et/OiUGcU3ErfJ22TpScth7w0HiZr+Jr+YbzpYWFpAicWil
LWR0W0jCEv3r6wgWrCiWN8yvirTPrDjzmbmEOuvaaNXlWeTeFKzWWHT1iKZeYt8UWqzKzHXprEpeY5
lVMC4LLt4VscvDqCsYsNZlV6FqWuJlqXiIvcrixmLfN12+iNMF8SZFUXCt9Uwc2RlofmXgpmBUULwblY
AjqOyG4lLIpi3DcNMEQ1HUUw3F9hD+Ka5rNM7mW6+bFO3O74n2cdPzFwlt31Opr6UrJuY64euNSxDXF
TSLcLUr7wz6hEvKfXnefG559/8XBMFcgx0WiFeAGDVyVbGH7Rxxx9Kn7zxFsW4ORDJMAsL9C9+CW2
LMQpVVsGSjMtz0PacLzQoz4n7N0h27JxQnHmx0i2OPHXgUECjQe8AV90b8VqC27WsSwxttC/HdostcUpa
+kTRuERAbtyOLBKjNWqX4TmFYwtV+nlyYQiQBUcAFLoFmHLSaTYgCm8DzAQIKwtFNHRhR1MJi0A
POZzIZy/XvLgzTvFplcEegaM0d13XXDepiO27ju80MX8mJReet8QwWCNIJ44h69oamvQBMFA03LbTujR0
p+nsV1kwwKf1sxdNgw+fn3hp4Rl1spAsVABrZaifP8Az4fL/wCCfhHEe1/E0fMTtfPBH/SwgoCyi5qAdors7/1
OStU+Ta/mOvd/iiyV8S6rz7TAR0w8450RK41KovUct8PG1dQKIrbnl0RbgoevWKk8TEr9JkXXKjLOAufDm
O30WqCGCDjUvyJjc/JMIY0caxBgHPAx4G1EuBUo8cGiG7mOsTMzwGiDmCN5+F/hP45+JNWaZkes1Wr
GEi8xMgaQshUurdzteFnz806dOv5eBMIVegWqsgi9zLKYksvtPx4XlDR6FplRDTkag2cNQCzKz8wKr7RrXt
C7r0XD2RwykFszwtTwMq+f/SlXeym1UGtQBkMUkVeRbn0XWfjJitqNJBcoOBxDWNZXhoTILMNKKxC9
BtvY7aEOzG1LUi1eSD5P6FRbmkZROUVQYFAvuwSB+iSZH7yjyH/GAmkdlgajFka3oOxKqXhQqgD7bpzx
+XptAA6gElVI20QFDSpo0Ala2wGkKXDiDXCKEzswz7WVwBNAIlwbKSXfBLMvkS2EMK5jGmEUrsbN
VbKLNOo1CqsuVz3HZNYKgyEoyR2XyRfhqrSletOzNbjEt7rUFGyGsXSNKkZUmGYFA9iAH0hJicabI80L/
E1ZtSrls0rUyeI4came7xoqG6MQG7vKUwkVS5JkDaGFBLhLT0nqqrUJe7Wywkr6OhARAy1oZEed9+9oNl0
jwJZgAOGUujm4aY52lYG399na0CAhSvy3C8qtkthGbZgAdqug8yuKCFC8ABGGBdXRCSNv6p1LfFK0iuC
u/cJqwQXBVFJg3CnzZyhSPICSrSpVefvc/Qecf6nXnmu1/E0/MVLvTAbF3tq/VQYLqxBcn7Tw4LV4hdh+7/
mFC3AC5wK8waCz2uDKspMjmCmGha+I6lI6zuYOdzXi6lLxDZHcu+Q2cZJbw6Yoq5Qjn0rRMzqaUYgb31
zvhGq9D4TI0IQHgsBemIi+muadO0CdMqiUfmIBIswqHQYVnGM/f+8/In+8Ojg7fi6gsio+g3jqoK86yrhq4794j
cHEBsxwtz8T/DjwBx0xpXhE+IqqIutZBRVVbVVW4AzxZXKw4dAPVrKOiQRBHIkwsn1DcWPaPMKtajlio
lnn0rXTFv4mz4m3neXUcjOiWT3jb3l/huWZS6l3xWZc95uA2YlzWOohTCF+Rs/MfAEHJYGAswRDuGytBc
rO2AM0UiVc6eyZuIUk7baGMd7dD5gyyYlbV9RAnPqN0XQI4XuBurde6FJ+cBEyqKyoUYbAPpKrz9IUnW
K6hLIGrGixQqzuJ03ASYYsV3mHOzVZ+POwyObbiAAoOo/2vbwoOVjZEr26zCgUcl4sLEhigADABQHijB
8RTf8ALC9nT2TNyx8dLw+CO9uvmWVqOo+mTEGRUB6u4aREHgMcICkWKCIcAUsOG5QVgMSvgMQ
SYL0cON2e8+0xSAzngIcMK3DNWdwJKKsJl0cbgaVCwaCYJVFWL4AsGUkdJPs8E0HaK14ClSLvInnh6l
WimRXBlVcrw72cQgAZSgJrcNgAU8BEby/ARtBoDAG+Qs24KArcTdj8pQMimHrccd0E01U0s3uaCi/oEVls
KDQTKEQCqUOCH5hHSA13Qp6jLi5oCxotK63Kk/IZ4Dl5eIPgYR4jI7I2Y7j1IN/U4A0nzAog2JsyXEDKT/g
cMiDWouTB5+lyqLXK3BUlYLI6SNOtwuLAa4XXbWnqtTK3cs+/4lu1lytEonJRWe9S4ACjhCWlTLlxM4pX
Fp9I1Qa+YlfMGsssy0VN6x54VELbIYj8b4uXcUpzwqPXkVH33MOy4bYWPmVUGCVY9JDwYUQ9QYQR
LslHKx8uxhzn8EDrBuyabBIs1YawT+GnBfkTB+szomEl/rOnNZ54XEqarjXnWduUEdynFtPxv8Ieq63PevM1
mmZTl4fMGOaZ253/ABHcX3bvviqg35l2lwDFbxT1JX1nl3K4GoPmFdQbly6OKqFSAX0DUsMzXtUJJ2iCL
4zLgKi5xKODSGpqXiDU3FTEPcCkipl0+Z4IPrvXjuAHYUjRxuy9zxEPMKTAZzR6w+ZRj7bIkauVLioahDF
ChhGnPizuCn9zAwy8sS5mxa5SvWNR9tx7al/f7xzImM2Y74upb5eVqViqGUJI3jgVsWzVQYr8wYNzco9yvr
ACFPPtGsW2fZLxKl9TuK+IctI0zK/2ln14Wor4lh7wLvnUri47fRCnnIPxjt8zK7mn1TO/U5xaO4JgoiWuBDA
MNkSoqZgWLRLDgVg3zGzidM2vZ/CYivEzeOMN/pkn85oTtzv+IBDUctHqBVolfMGol6hlCHENnoBgFQ0
A2roIBCFqRGhABgDtJTF9yO5ZXvyth7TX24qprPcq4OtS+uAMem3C5e+ArZSTZztU3EtI31UDNs65KxB26
i59iMX9oal2ZxKDNz2wb8SuQtqL54IZI6uPRMeypZ5ilblnllpBoQpuWblLLJ8iBYglBLsTe4qbO5ZlkzXpquX
BLvgmRAnj0ByX4hlLLyS8VFtqoFRL4YKPEG2Y0e3HId5gquCDO/Tko8XKg95aVjUctRag3KrUVVcfI4LE
K7i7qGo47fRZJn7HDfz9yZfJHuaw6rG14oINkGlwlIqZWIYtw2QWQt3mfLgaxuxwzHPidEK9wWXs/hHVfE
W/njpjofEnu8tzRO3O/wCIssdU+YrpFs4A1HMxCOWY58Quz9+INun7a9/tmMvZOme0Q2tF3QWub5cw90F8
HvH78Ji4HfiFhqDfGyZUdSryt1KzfGS+009JSdShFw1LxaOLrgsQbnb9Jt194APTiYG9wcVNvtAPM1rctXc3t
H6yj2+8qsjfxCxd59o32ubXxKeSXlnHBr3hjz9og8s9Sk/3HKBcVoLU6IlQyX17y1SmhqNioZ74M/SFJgZlmd1
/MQ88W+9RDBqIXiPjGJo4G79vvEqXmjL7RKf/ACopczK/aPBM8VKDbLXjUvF6ZV7YxKYyytUxanhpmx
GCiJO47ri5rwFOJKY/Z6VqUNLLivrc8e0MZ7irKzfDR1GzKHuFuQuaYeQ8dvos3Lb/ALylSO4ahms59cUIFE
S3HHynylDgfKGyYQ7eAw1isjti2DTC8F1dH+EyfiK0POZiTTDXv8nrTnf8cBwoqaZtjljMzjBpmVo5lGatED6
XTFRFsSga2rFkcwRYPGoiKVdeDeVaz1Y0AhWFBGlAaVMLZ3gUNQj2dWYvnWYavzGxUGmWIUblnG
OYOPnhbEbuFSpeDfpKwbJe5f1eeqO2PT1eRhega0AlizBi1BnBct1DDYMEUi15gdE+tXCWgwiIiYpHub7zL
zUW+LWLVfCBh7zJAy53gOHsp0SPr2WqZoNTbb3KJfsYyD+xGvdniW53QaqgnThu1CUznZSY7YQFAgC
wQDAAJdQbl5DkcApYcQbzaOHBkVMmnMEu6BnoaP4jrnppi3hp6wvcE1NVkWtfdmzxFm2E+FXUm4Vqq
eovEIWBHBBsAxSLkmBVseEF5CwYA6BGAMjf68Q6UTZeBuWRWbIaFOKAgG2D7xQZOuroGK1qEDd
QDuFiDSjI9jAuGhoT7sroPlKBB/ExQGwRwrC6QrHcMV7SpmqUIZKFCmCh/HEgJrCW8GUpSacyjtCD7wb
RU/EbeiiOuFtjftA8xLSV43MnxLdxo+0cvDKiXwMspeK4r0KiVXM+gzt+k3qdcdypvydENxrqDXoeO30St4e
Zz92TgXce5mveZBO34C6kvAsl44JaxLhyKYNTyQ1NYtqIBJWViVU/Efwmb8TQY8TEzMYeJcWnO/45D1
Lx7yhqCnlxTN3YqAWuVQottPJGCrw8g8N4aVaDSqZZHUO0K6IFaENUEbKQMvFjpxyIyyFpSfwZNomqD
287ZhGYD0iAFpe1yw16QuaXGDmGWWOSalZnfzNtQLg37pS1LN+miOW+iITEdQS7hZrllmVMl1WBRY7
LO4exnAmrNiiWtAnRAnCjUTSsKyNlWYegiwTFEN5vZGtBxlQ31W0AKbRbNpuJcprcFfqYR/zwgQj9TsG
NcF4LXEHPTgecpUbcszn144lorEfS+5E1nHcMl710achB4qgQYcsHW+EdcYcigo4ullxXCFUK9gEeOikCegY
eyBRWoChA3MIxWqBVDhhHf7eUEFXADPILzHhij6e0QNGN7hZhFHLhHJkLXM7TBQgdxx12vKznSQ5R
FgORQUoChaZNynsHeFnou29y/UWTB4eNq6YLssIKICHo0joaeAVWAUbB2d4AArplQG28GZWH9LIh21k
Msgpq1dpop66hhWi9xPof5n6vyiEFDpgLQUoYDEVb7dylaAFjh1LRcqVl5i3wmkEDUuhMGoN8KiOobzuZR
bl4t8Kuaiol5kZ9NPnhalm5orjXvDjCnLSGbS2QmRG4qbjol4t8Xwbgp3KzfoeO3lU5kMXD180MVlp3jpR5Tt4
NQUzBTLcCWAOHUFYhTjkame8zFxNw0R1LfMdx+G/hMH6f7mFepjfzKavVzCfjD5mhO3O/4mR+h715jm
uCaoOw0AbV0Hz4juXSrMdjyAWLKokpdGw5gnbDRle6oDECldJWFxyl4dWIhc6ybSrPkE1ZrohRqC4VGR
KUbAFVlQbjrB2mkAHcqgtKykV7XySNHoohbqGJcvPFvMM2hrc2pKpVRTpggo3VQLSni79BAk1gtgV6K6
j4r9nKGkmZmaJwdJQxhl/pcL0xMXJFfLAvKMWnTUVW6GEgNssQiYr2Ir4IgujAiwRRYVjFjd4LhGCugoO
dgrNcwfZSCmCvVud2ZoGy9GpBv2Y5hxPsHAIjdfclusz9h5OIH6LzwdDUt6sP5mf6OUz+474dmPAyqYty/b
hzHrirg+Kjd4I2fPiLl5Z9Oo74q4i64qvVdxtK84ItMJjcTs5UGFAHYjEuhgC7FNN9vLajSrQIjkqk9mWHBVV3
EpmpXSXiVn0C/QIZxhz2P5vtmIdVwfUpvjb8UEVvKARMOiXcCmGDmCDbKPEx1iZmeA0QcwRvDfxP4
Q0ZofSaPzwYGLq+f9Tc+Js+Od/x6o4PJV1M2wtkA2UjDdGQoRUqU+8LsFNm1RVqiVjaTTwVAQFaJgXY
m0DrIeTSoxae5Ta5uwGcWFFtoAKqFNxOhMsERcoFJghjKK8GW6BS87EMQxbRCS1lCrHcJpMmaaLIN4B
vqhgFBRVAkNefRVyqm1TUoN3zc0479oUwww+X8xtVGjjZMvMqFMp5X1O/mN9cW+eQ/wD/AEnlM+V
B67xCqzKOmCv1cPQvthBPsF4xut+kGtDMEy1VwHqiKi1BWKAVtukBPyUx2kCgFaWECivHAigig3AHnX
Ae7qVCXICIPsWFxwMPll+VOigmXQIWDhECCXyV2cB3lKbhHBC8jKqpO+hpUsckg+nrAroqDLW7KBEo
gKsAAejGMax44n7YrgBVhGdGc3HWCy12oNDqBWsCymBsgrK0fbFMX6ncCOqqfjP5ntqzX8oIrpIoxaAC3
RHO86xsMG7BDRq9tS4i51nhaLljqVxf6Q/Dl1P4l1xi4lwMSkfoIBfTc+rErZKxKXUV2lmuBBE9oP6eCGQC
DQwmLCqgfOE43OLKUChtCi0GbWsoNi5WL9SGAvcN5qGkxzSzW99RsgWv/ElA8vL+8mGrE/Sm+NvDd
yjx6AcwUTNzDVQghsi4GXUdvE7YtjKfENMP2n8Jt8Jo+k1fmbHzx12/PEKOd/xzfoIZaFrLXUGEJ1wSrGhZ
XDQuRyuSSwmbNQfXQ6nJtVQynQW4lOcyFSy/RgWB0sYbYATQDABoAwGAhsPm3ptXAaFikEcskNV5
djoiUFDACtQ2DaMC0KEUviWwlhgCFSAfUq212tBbDkhlGOhpa3UoNuLZpGga1gMePX/pHP0II/MfPvEyw
ppcAO5ZPlcp+HFHeTxLhnWY/Jc/1BP0gD02qCImcZhmeHsTw6/7XLQ7d8jmWfu4cL1zv0nnHA4WeiW7El
g3FNh7xt2quHCmsO7ULHcDzoSQr9Urbaqqq3LxG1dMgg0EWqSxmSCCBBHakSmgPUsBJCtrM/WERZdO
NhwREvSrssmRKWBl7S2JbJCNoceLh3I6JjmihlPbQW2253HB+0rtUDDhIzWYRhpq2QcGrY6zhi7mHAFmc
pdlrEqrsq5QAAKw0HR9P4lEK0+Zl8T+Z+yxlEOI5iEBC2q2uYheADdmVFFl0+GLVUe30hh4Z34LeYpPsSn
xcsGJePRd8WeYv2gVxDIt+qzzLGJY9x1lK+3FzUO413H/ACwaPwH/AE0iJcdQkdtaHPZGAGrhSxDKEjSG
WFM9CkqpUIAys9oFMsX1S2wyXsq/pNRJVegNPF1Mp5s+i/15hOzFIMVuDHj3SVfBo9FPiVUSGDgLgjq5
7u54JeCiO2axai2KiPhP4TMe0ORmd/M6/PHXRFQit9ud/wAc33EUNMTtqxFmH42zFDGLRlA7E2L2/NsEeR
xcmFXdKA5UG6KJCaGAWZVsQrAxgl5ipQCo9FVpcgsiS22ZgwbLxdVjalSUEq8iheEBloulTQZhAAJQ3IA
W73d4KPpt5wbLui+WoxBwNRtdLZSgsQhbrWFstBodFA1Mj0kowkBlPQtQbmb9o6ZtUVwL+Il6ipmVh94vr
KK94Z4lJvXBrxO/EE1fqGK/OjNqRsJV1FrSNArVGZVg01a1ZtEP42R/huAENmSiLGrFJhcJHdMG+FfESef/
AEOP74rqatXOw92GublhlzHDEVQg2vmpVNiCqD3KsQLXnDxWNzIweZZbpmfgJ/gRWveXF5v5NGMoAd
qRQZUzIBE+bxAdz3yAYB8neINEo6i/lrnSHUTXMIAqs8los7HxMTOJhzBuqcCt9onYzUE591AkTSJ2im8M
IoVUxdlAolTAz8ZuIPi/zPhf9kShxcRLPgieX1P+Up9sQXA0pihPoR3Br0IGVi3A0xaEtFW47CXct8ei+Lkdzq
BtwUEi1NyqPMujOI7MaIFwW7IniCNfFF4bIUcJUOyUsAc7nLFVad+SIZJps5BZBbCtlu6uwD0iqACYBEbx
5hdZ4p6N4qgit5dKWcPFU/xk1w8x7mXDa8zpNYiwAcqmYcRbmsWRUysfHqHn3KyscsFJacQq7w/hKjND6
TR+ZoQ0zKxUrQVCYRG4+zE9mMJyutWfTIodwAF19jPN9yfMEr3uhsGkFbS6My0rIVlkSMoyShuwhD/sFq
hVrKowW2PMvYrSHYKIWGgF7EBUmSiPOjlBkXQCmCWyIF6zouOQGeDYq4cgAVg+C3btWMRiePbDK
ZUU0thukoCcIoHhzFxfnM3J8JlqC2NttBuXDudsFkUGzQUEsFGCA3tVQ4CS0gvwQKxU2zSF3kCjhG9zNn
gtL0jge82xKYMhRiNGuLqNqz9pqmXiwXAPqOTnluqbNhH2WKNB8ujRlhSu9CAkOuCJ4AoUArAZusLUA
S29EILWiguIBipoDoYBZTRfQ1PkTP1xWQbJj/1pKpnceb78VuaaHzE6WrQBPrRjSYgj7xLqKmWiu3zy/utQ
VhfvA+jG1ohCgGZaIVLYwSKLykeyy31XWwD6AH0ioRcBX1o37YkPmJkoxDRLMAfJDJmmAX78X2J8G
DcSYcoHgRuFbYQCZ8qNKotkKCbHiiqqXzWMqMty3o8jW+va+UzmgQRlGoqPuFugtAdRRfW0lV0AnuSz
UpwK0AAtLRb2tFZ6gBqlDgy+Yq5aOS1gbS1mEVG+agUJVF46gBfKsWIAa1mhGqYqn8wF95g977wK7RI
wAIAMBg0QjmAfts+cf8+bvhaOWrKx2RxAqkSuyaZav8A67hT3jg2yqwWmbq+oO5eeERmxenUEglGuJltW
EWLQqg5KtxFQUsrBsislKvXZioBM78RxqAKtRqdkEHDdQAQDiuKLLIbrsEhVkJaYqBgmFTIaQNsNiBpI
CGWin5hYFmIMeVqXOIXMSZliVAHa6iHO61ZLmykWS0tA6FqkLQvWSfePO5H5EO5mHkhpzq2nSUErH
LwZl5eMNY5I1ILT77n21Bbgubjc1AtmS59hfwmQdTOiCh+YaIN+7EQkb7Wvu1Pe/wBfEW/d/E/Sf9T9J/1Hc
wiGiZrCOl3x/Z4gFUiDhEDUASGxYUjM6xAWMKPaLFRX/LzibKqyrAt81iUz+aBDRiq2+sxgBDjz85Z81rs
11HhcYmrVGKKbAGsqFw+tPDYVBYwB5jLedR4wpBUqoChTJRsaejfC+iUPBdqq7sGVb7u/eXrOyfCErGc
wKLlj1aYi1DLPDxBo1zsQu64tNQL0TubfEundwp9YUgEg36KiRst1SRTp2dU5gYMIVAtWwDlK+lqsq1US
qdzuXcolgu4KxunfxGFsVLU7XvcAopAUBVAGivaI1+37lSI7VVl1Ym0hVTBaq0ZW+Af6QqfSmyUXVXR4
mfFUdRsJLBpasnUoe8+E775pAokMGEhuZgTIgSwiCJ2XO7W12vcMukjKqCiFWrrL5iw8t1YCmCAXVtHi
YQ/WBJC0usdNYmPcqQKsZKXIjmC8INlaqL8pd5itEjkLQlI5GsRsgqneuWWjbRy1ga7tEpbKjZ5jLePrToync
xoFKFEdl3CqoxVjzNGDLZGVi7TLFXBtWUA4cEV8Yi7ay5t4JdUzL0A6CjhHz6DLwFtlWXBpg788Vm/8L
T3gIMTJ8S8p4idDzhmKZd833e0g2cZam8CrZZaXNJq5Mv0S9bx5IAQUNKBAraHSoUG2MeQjB2FjUOC1
YC7sEl1saT38RIEXFIij8/MIrLYpBshRaFd4WUpR/IG0NKsLtao1aRnbo9kRTpVcu1Own04/QWJYIifeLRK3
Hr6mHcEQICJYlTmW91/xn6T/AKn6T/qAfu/ifpv+okBAqleUP2piveX3ma8J+RHdx5fbE280BbjXg2RaJY4F6
7l54feJuQ8+oQbSsMRIcWk+zH8JhXtMa5hteIhr/BoeXupYbWgWBjpSJpFGxmIMS5KKwSaaRbIYs82yV2G
qO0q/K2Vmc2NthQ2qoANkO5dpwXmBWWgiDM98JkcJsSEANpbga0YXwRRzapkERyopTQg0BRthQAC1
wBue64igBd4K2wHtG6jEYYWEqBoUuEZgQy58Cy8BdwA4bgK3LzcGvUofeKz0uYFEGrm6OGuuNrhhjJkh
Z3LvUuJ8QzZ3FKrudcFoN/4RpgYVfcsY7JYxgupFZxohk5ILfDYqCfLKyr1HxjBBEsuhJf04Ju09oSOwD7M
DbNKV66gR8hFVVVXa7eFeEq5wgjRmNCJMhSYwFd7zahTt9KSxDJLy8M8xzuY94AO5Z/iaMUtED7xoQ2
8LbCGyUfMtxjjgDJhVQo9ePmCxCrdAtaspWJFkqrEupMgrUBCCyoMgiOl2RdI0sdjIyoXlwSAGWiGBVIW
CibLDCueukyoA2Alirdu1GSIgOuUop81uz2saIKLasAktTXRwWYXemh6HlgQ+cZpsbYWdW9QUayB9orB
mghyu68jQzttJmV9IlM/VeI/I9Ul/WhioeU7/ADFk+1xWp1DLwN2CmCJWC0bkGpeBuykcFIpm/DDFZxbidQ
fbH4TU+CGn68Rw+f8AFMYHt7rOozAwbUwwFqWmXCpem6gJbgKHlXAZgKakVsaWAalRIVkbFWjPYK
RTRkNtNsuLk2tLZVuoXYLlplaCGyvLu1m05XVsKvzf1l6mAPy1g+r2TOF0esWpksAhzumY9hPQbJ5LeAhk
KqpdBgJL6uZSgjtMCpEH7wuRzNBFWrlVim3fCXrUGotAzD7cDXp6fM68VP8AaYdShMb41xdk8nBN7z9Z
shual26xF+kK6zDvDJ/gG74GpnuAOqg3EMW1ENQSxxA7/wAC16a/wupeK0wS6BELzFDxVGdwai3/AIVq
VjN4FTW06iq51AqFDUVfMO3Xou+TKRPeZ/MrBcRoXuTsgyfFiKIowMgVwDYZO4PZ3aeCBqoQhRRoEl
NoBjhBcbFnI+IxnxjIGsAxghdnUHAwwegCp1ACM4ULhcXRMM1TCdIlV/yViAIriqYESw1u1iiTgy9vYHU
KlCGxhGKDDoI2W9RaIK/SxH5nq2mpxvBgL+EzU2TjiG4rYgUtjuXi3BbCDgRBbM8UeJjrEuZmYqYalHiCi
C3NHyP4QUj2jsPpxfcTL2r4Zo/bhd/zlH/Of10/rpbZV18y9aNW+PMe74VjNhWlRW4hSlSBIKCtzKFVUp0M
AeKf0pVTz1YS1EZds5bQAGqXw7W20KyU1jUpS9casHmpEArYFwQ2zgAkOKgRlB3lHltmRoAW1W+nTl
LmkBQRugoKgQWtICSeAtLoVVCYTCyjOwWHngnrZQHUSmGpQ7xLgWwfcSoVbhOuBb5Ui8RzLri+SFo
FEq4YR1mGO48Hdwwf7icrmMQbd4lvMs5UGUCf2kGaEfn0JNIPzP7SE3YfiWi3Gjh+Wf2kaZByEfiW+YO
4Plg6B+GFiu4xo/2QVdy+tsW0gfdn9pCP+6YyN34eE0AfLLBUNeIOyHyygAfhh8VHTup/ZRZJyj5g6o/Eupd
wal4Z5iOifAi36Kv1URtxkdffUw946hnZLrhpKvUctHAm4gcxDqB9Udxo95V5dyjxwUGqS1jWAlg/QepXJeu
hoFtBSySRcz9OUlRnkkgMCWQzF7oXYFjVL3KTUBtlUA4QuexYKybRrUuX+lhfd3ZHRgqioJOSoKfAsAz
YACxPr1aRcHyGz2w1o2BYbKybs9k+eLhew/6o9+Xif10/rp/Xz+xR0QO8imPZxvms4YTZO3GOsS7lJHLwbJ
U1h8XHGomIUZ7ku+NeI0R0xWyp+l7I6fNTY5g+6JM1mbcvAT0d1h8rglVc1ecmLFhtg8tNXoBHOQwzCXi
ubPiPMgZUKUFIy9YzHWHLD3VO2q7VZBLIDg8eQ9jeANaCuibIsXGCg6BRkwIi5Z50YqQStWqEdSlENw
opgAI0aHBCFdkkSVK0KJ2EddwJbbJbKC7LWywqhi7CMqxbJSwbAo1kSAHwpYLcAAMuArMTpuLbxfA0
yz3LXXUoqyGVyjiuauUcHw69LiXLfM8swJdJvgFQCeYLfzGjKC9QKzcWc3wYdYAqjThEcQxCsqmfMiOx
LuO9gm7e0zsXUx05AaEoLQAT8ajRjoWBIWq7FtQFFuphZHBnPpnLcvHFQJgjUtWkQKLKNxAjZGhEUFP
bgGSgJZ1cboB8vMtwdPGCbIUqasB4EDBHyuDNgSIJXV0I+UVkcAKWwBRCoKNwToi9O4iVVHoAHBHr
ZwHSZUUVxRcGpeiO4XOShV+Vz9YCvHwQ3oq1KBWQ/omgb4hIFR2oe66gLozGhDULMUir6U2Ax0IvZ
DS4QDCR+CHoQ4qtKsBfzGKAmDTgMpJE7Ve8MudLGFRmkCY2Ets2im/t/wA5jNWxq5tQso9ngEAi4RH
HdXmHzM82iAYA/JMPrnmpVSv8ZZmMnqUVrTL+8fOnh8+JpcsY2XfBsjuU8S8cXUX3ipzuGfTQDwfj9/5
DaO+3MlsWDhysxgQ5wWSVaYRwsNCy4CnkbcWiYaUsyXhiuWJYlNAeel0AVzLVGIYGDM0VahQQcQc
0JCgCFbVGToOFtwXhjMm/Ll0bWtFBUNoWCM68CbTEVCJZh3G3N3fOLFhtJapJGdbaMNVZMryZX+f37
0+ln5E8n0qD+Jtlf6zpDZKPEo8SjxKiWQ8m5jBjdcVKuGrl1LvhG3Es8xRtPw/8I6EVhNagx4i6vycWGOd/xyf
yR7RA0tkriDY2gEXJwiptO3BC90IKDG3hKJUGkTVNYjVdmVWqywZWwHaMhAC9URSUquVW36w8U0
H7WZYympSmi9wSEuvInAJvAql+R1AYKxYOpkrSVQADwOowol6SLG5tKuZvGmAdxuBTCzKvi5d+nDe
ZkcVzk8OrmucwfiXc7TuV4lXuCXKSi1ZTH+MRy9MbzXYAQeyM8b3gLMQaYCBgjBl5pHka94rtBaAQH
QLifjM9p8dwZpyE8CioADBoAwEbIoxRPOzOaxhSARVB5ENCoUADIbW4YOG1kcmlNISrB8LGudW6PN
oAVbD3oc+T+49XyMIMRw1ThjTRm25KMkEYtgvEKzjTBAC1xUwBrilZP3tFPDOO5Wq6KzpSpQmfgh2m
Eillo1QW1bmdqU8Q3NXW6OuL5NuPPVA+aQ99qwIK9AykM24VQ0CiARmLAf5C9nmXLPMVN3LHtQz
Xi9S1qK+ccNe3K0Rbea5NxXrUqBcVfSKzPquoAPeMnn9/3DCzhUXUZpa8qBoGSOJHLECtJdC0sIglWbG+
oACgKEboFOcmMJeGLEu5WlQvNQtIBbrYCLVSOy4kLy9/VkrbkYc3Z+RO/wAw5ZtlGyY7xMldQQN80+
ON+ArhhsjghGGLU8ENHopq5tBn9v8ACbnxMD4SiWRwMVzfwmkdnO/44zLXBLrmVFFT4Rss7jAiCQlvL
KLbLcdBNQezCyFqOj97ggUA2iqUsNlBdhUtIKZVQOi8VkzmgUcAIzlNZQAABTHcFkFES5aswSqZg9pdB
U/mKmEkrEEQtvUUNRdyjMMdTf00gT3Sw5hxWOKs9GMDfCvji/bi0x5iyRy8jGOSxX4CzL5lXs0xAtgtp4G
4pVIUhlBQAMVBjyxhLYKqxVISHszL35mYHT/GY3BS9t0gqcAqIYYu2lMChQhcDpSyzqzyT7Pxw0vk6W
h0KBaFrgCGmAk7kRMI+SM+rkqFWguhcvxLHQhfghFQbN9fZZqNleBjAAzYLdrtvP8AO9Bj2erMLJLKqur
6iUCNl+eSz6Zjjd9VXVl1DCErGq0aj59EmHqghmz6RgeRLANWEhhmihWKP0f467qXi3iFk2X1FuDmqqL4
xFb7S86gVEu4aIGItsrHN1NLvhK4vFRtSmqgVfpWoB4rQzJ9oSoRMZVEN5vBNoQR1rZMxqXNGBQwRQ
aI4vDeOn4gdKMHYiP4Zgyla5gWx4bFWXar8QTBVvpQsOXkbJZ+Qw7iAhZTrzOkEy8Hrh08OmDcS+6hu
Vr0gNWVmMtJtF9r/Capl8FSgry8RwqMvmMjLnf8c5kBTplWO84uI4qM0C58ynCbeupnZD6C8uWUc6BVA
YFzpROfCylbABgKI3dodcAEygLzFTNVC0AW1Wj3W3t4G/SNMC30tuBsxxwlliph6C/CWQupVkvSV7y/xx
XvBpmN/eOWJnFvhxKxLIscPMRlSzdGylOPaVnUNogiFXeKy7KuOFmNbSKDvAXvFGJuO72Yq9368FvQJ
1ogbRXkFaIot5AMrKBlOgoACiiUYZQHUVkTWCVBQWeZRJGpBu1K1ah2q67hR75H0MWUGpBY1SDz5
Gxlo1mYhcCkKHNNr4HF2QBlVGBMlM6qqmSQaQpWiGXHJaijph4PRA9khUCPtkFyFd7qYr3Bi6YoWkC
VVexx3tRDEKjI9oXIU4fEbCFCr8CA/BffMk/VhuNsAjIuLYrhpC1gAYpZbiFko5A0rJSlp6G61xcs8wtLJixM
Ddyp8iVaXBslkOGkrEpLfPNUV9fQNbyTLUsPAsxAr0uJaR0wfeNm+otsrFzCtdZXq0INYREFAkDhoPGCk
KGw7ssu4CFWLyb6RERyhGkgJUCQbEcieyZHsjlgU3MvTpX4oeNs34kX3maPtHaTBznDfAoJWNt6lY6YFs
vDz7ljiGGF2Kk+E+E+E7I4YtmIFvB+H/hNHxMD2TATEGKP1T+eGzHO/wCOM2h78URoescQpGJBRC2X
YXoLaF4IRQTQ0EZu9Xm8YvuaA2scusyxyixwgGtmxYliqu7bv594a4Pu9flqNjUFppjngqajl4WGMyanwg2R
q69XuQueZbcs8TErPmV7xKZYbqNjuWmcFvPNjHz9CSp2s99LUyjCUma7lp4GRVr3U72f+qKk9mZYB62B
10Wg0EF0R7BBcUBzAVewUCCCObi2Nf3M+I/hyU1TNcq04mI/t/MLCpO7ysvPHk/V5IMiHCJhHCXLSgqq
JxYUADKkKoyKq9dYinJCwFTWJLXEGx5l5xbd2+Bgjb35/wCkqtclkTLG5fTmEQqvp87xNG5VG87v2CXj4
iFbuyXgWtksKNaM6ijwV1Fj5cpMQtMsS/8A1Oisy7YlnifDiBW2YXxMS13uOCZsvM7jqpd8BfzC0rxrgFHm
dcUNxKYP3TZAo9LVhkjp4o4KFVC5uKivEaF3FvpuB7B+R2IJSSzI95pgsGWWnAQUUHRhaCrlSxa0XRjE
yv2mTEzgmS9EK+sVhI2PMbf4QfeZRdYuZDVxxwpwKE+UcPGcDbZPhwKErCrEvkCsdEcxqt8Tqfh/4TFJq
e5FYmn5gi+/4SlZlS87PiC/fj6Vg4uDVbwSf21gnpR6mGvr0S1toK2uACpFAai8SN7CMLVclcNK6gH/AB4xL
DVwygAM+9wxzPBCxfCUe8oK951MtMcy/pQwKhjtg2cDUpU6Lj7cY9+TCoH6cWweThLFfgLMvmPf+biu
IjzktlCCm00XyDaiPwoaAQCaRXMz+B4mH4Ea0Q/Mtv2hV+ZhJ7aB7mXANhrwMCYR8b4GMS+BG7CKv
NpRPhEjzk/JANr0eq0aIMQOAwiiAi0tZnc4ncnGsJBWXFLH2rWLXQga1Sfs3+4NN2CaseGmPdErPocWrxR
8hPVQ0csYyOlvQn4z++8JRK1gr7BWUFC20iIcQF9Borei/EtqqU3uGTHUSzshjmpdRLds228gO4u/Ebei8S6f
Mbe0AkFXFV+8xfdRr4QbIl9sCemhi2w0cLQjsjwBfxEAsm4tuoKkoBhoEyZzY/EeKKsqYsCoUWF1STJYTB
ot3zuhxcdSjQ8Rt42HlmHwzPtpbb9zx0hSXmeeKrcW4LZWV5ehLgVwhlYbiUsgmOvhfwm5HYfExE0/M24b
+9Jifadudkzk6biabgm7CWRFVYqUQbIhTWk1sLn8kNBgAAgfREGLFwyeuvTr5S5+UaxUVlrNPeXKYaahe
5j1BPmXl4y+kBHEMzHN4hStxTxGVRe4ny4rFy2ENv8ABcyUCr4JS9ntO38mGHbIXRuhdDMxpMJAEsgG
hLL0lIZfxCSLdJhYUOHSRm6SJrm5LQeRI4EZfiHJdwsT1No8gwZYL7f8IeN9/wDyi8KoQN9RC14Rpf4gYp
G6I9wMXu3iBTgdt7bUNDojn8TJtBCvRZGIqpgVEx3ZAHReUoIleRKSXUR3tjAGCg6eyaA/oSqEKYxVdm
clkewZt3iDmnafBgDJ4SKp8i9sECBrVkWjrRo1sYD5hRlJtVdVg0dylMG9ZlZypGrOwAO1IbncK0uH3/5FpsF
t7Gl/Xc6Unxo5ShQ9pcQVCjLsEDWlIvjHFYmMuKS63m+O+A3lt4k+IueBbCD7Tb2gtlFrUV48TBvMXwRb
PfnKV6XUvBTMwYOoJYAS8StTBmO6mlRwxKEpdTqqCBXORKed3EXwI03lmfmZ8KuPJcNMBIoeFMFs
StQinfLolvmO75VtzDZwkF/B/hFk+JtGQnVHwPXr2mvO74mHE1XLW8CjBdyAAqtpUqN2BRLH+UOA8m
ODZAVdwW5i17cDUWseZaRGmUeJVevCLqOIqLcwZr8wwxK3t4Syf1ksKBftHRxNwWpW79zUzQb+US4
FRDIP0nTk+J7R9prQ+OELINasgVgB9sTc1nuef7EaIb9p74VtD8k0lK9oaX2IF6CKlFvE2mitQGgHxE4UQAz
QPxB73MGMQp/1zHZiLLQfkmlKmIqmIeLlEqYfBLNS3zFuXLgd9ER4hRlU6ma5u+DcodzDKeJVeh0y3zH
bKuGqi9CIueNblWZQlfEWDZUtJePeaLV5jv8AwNN8dkSURMeNgZkd4bk6Hc7/AEjqpdy4GIbuGyCiW+Zb
5mZmOmW+Zm5lHiY6xLfPBUTEVx2TLwU/hL0mpU1TY4o/6oLjDnf8TKT1Fo9d7Ts/xrUA6lVwaqG46/jg
w8xbhQ1PjwUYUTf/AAuEZ5bg5lr+eC/U5OKSWOZdKGyWJVmWJ8YNI69VIbxw694fmf6elnftzUWXjCkZ
gxHwdz4RbYVNehznkwuX63BDVxXrUpzwNEIYWHyx3mZsNVHV+YZZU1Rf4mKuYdR2ZVvVX0mVB9
eGzqHq/on5E/g4eiZ/rOkNko8RczUNnFHiGqmsNnFnmXfBt4HbFKcyobn4D+E2PiPGbEwKTHxyRh8xUTtzs
jg4NmOFrkTl1EY/P+RQSDl5it1mKwgtlYK1DBfcvE3YGYuaNQN4iRzPnMERtxxZ5l+so6YhNVKu0D7TLJ
r0GMxAwO517S36I+moNT4xbg0+ZeXiGLn3Sz4i2w1Bo3Kyx7hl7RBAsvDPMSRXFnngR5Zs+mvR2miVi+
p1LqDeRo8S7io6hr1XUp5juU8xyxuB28BmIPcFPCzjnHgfeDmO46gbzxdcD0ab5iRQcZ49ivM1jZmPsE0Tt5V
w0c1PjgcrqG4CcOpWVg3FXLQciG4NHh/CbHxBXymxNF1cymZJGQRHH8Sp/T+kr/p/afqf+p+p/wCooIAyo
B+JlyNdcJbcLNsqlZTjuUQb/wAaX7QhSMX7Rwsn5dyxYjll0eZXsilY3BWeo0JTSZDUX9wNbg3LxB/wCyC
+ODGfxwGSG4l+3Fxp88BcZ+U2gxevaHcquErfJhvxFvMGotwLiVwbitcET3/wVxvHb6H21x17ww5i1qXCo
Lgs6g+0Ketag3N5dwblUxBjxUp3Cx7wowxblAFxwgXKYGalYlL1Ft9K+0FEQwhAWsD9z/ifqf8Aqfqf+p+0f
4n7j/iPqQgRdFpHPqXH5EX4T76Gv16xlhqIIlrJflF4Wo7Ys5SvrwWholYlIFswir4H8Jq+I7t4Joml7zPClF5p6j
GLclAAQkoFYBoS1/EirouYgQMFNulkENyKla08RhuJdS6l3wFMKNy88Mukhhphn/CtQz6FXiNrLJ1HDCm
uS6Lme4Fl+I3IP0QaYB4Wof4hFdzPtM+0HM1LuXYe0u4qZt8xW8i4wwzLvinn0jR7xlZlWjl9V1Fa64rFwaZ
+EC4Nsyr9uKxAuCNRXcN+0brEPN/wuIXeOkrE0qYCTo6itgiflHEFkFOeKN5gXAuFjExBwRVUb9vXXls1
qhZbANjTY4QhbrRyQINsoCczg5pfDwNUOgWlhkTS4zpmcHn/ALMj5Q2e6ZP2GO+HMFbFUmZWLIqZW
Pj1Lx0ytuDH44FCLbC5uNTfMGDwP4Q5Jme6ZCZh95jMRg+Y6CduclxmvMF574cpAHDVhknXDA959qG
GoENK9S0RKQwcpcpuF68RLxqNC4lcDZUPc6hs4lufCD26iCUTcH5T4QbPWqQbODPccEvMdEy28FLU05
5S+pT4YkvThlecRDzwrT7amuOoUKgWxM+YlG4ajASFkS/GJg7uLbKuXRSS8cZHjh0IxezmBfiBX+Nuag0
wvDqqiruFPX1idO5fnPAVn8T4wpnzFaVtCxfCL1MmEVXcv7xgURUjnv1YJFM84OOk+txrpvZH8iGr9uEaH
PAWnRDRxnjzGpBaffc+EWy8VwQumZVcGiOY7INors8P4TY+JueJsR0fvxRH2NS2I7vl085qIWlZ5bsuqehv
qd5hNT7z1Vm/X37S8TNFwB54MsQDGePsRgzgLYo7lp8Q840dweG8GsVEseEuOiGTkgl8tmBXor3lZnwJY
/8Aka65GouPFRwsXUc8HvA+0QPcozKvUu4V7waZdmOX5qHzc75bQpwwCv8ACLxWRY8LREpqLcW5tF
dxwwxFvhbYL3NoumbQWTA4NcpfqaemCm1AB3MpM5//AD8BQb9qaJl6cAN2CmDJWY5jcg1Dz6gp5Nsr
BhUFMwUy0vFM3hv9WkFD4iwhyfSa/fhivuYbjE52fHpzOoN81m/8FZuXhIH/ABVngM7ifLkq/aJepnCAkU
HXDhB6dS1e0wz4i03FuXYVuPGYUiuIal47Ih/z1n0JcpKB8xpuAYY22TcaGZ0SvUhuXbjXCXAr/M6JeLfB
Uo3w21LHFxHXIFMuyuEziaV3Da+EVmbYiYzqLYsNSsys+tajhiLcVemWXGewk/8Aln5E7cNFJ1ZiXAqIZ
WX4AIbYFRDyYmI7udJdQWSjxDZKPESp+H/hMk+JrmVfMwcqM1itfHOjF6b6J73iDZGnorPOG4YORr/IP
pU9kTPtPwzCMVeomrjlWebHeJV+0W8mpj3RNiJTLqe3cWjUMqcxy8XXILf/AMiDKwBwgyv8CYxAjl/yK
wirgtmeC74UdXLPUXwlvmae7wGjkd9RbYF7xNr6jqFMA7iBrMcTWo095X+FaJpfTFcKlQ+kU0Ofj/8Ann5
E19seH3ODnRLeY6Zb5lvmUeDmuo7uOmOSOT447cb8Tt52gv4/8Jm8GkpXDP1+Jq+Ysvjl0/4L4Bz87539Ea
vzP44upa4Ax/g3zoQwyx3d86oMz58BbLxUC8RyrgdvLm3c34QQ8WKPNz5c7zpNfUtdXBXqSyLrx/8AXUx7
S37RNIPnUt9J0mntHfDjWoLYKN3MseZg/HGWOo7jyi0+IbYtvR3f+Jcvpa7OXSgP1cNnP9o7x14Jm2bJ2voP
Qt504UpzwOyOrl3wIHEdPJV8P+Yupfgrg6/POS7fdhuDl5dMw/wfojDhZ59JK/HM6cG0vLuXf+C79CKR7i00
XBp9uLPUVDGqvuINyk2xTTg3Hm73KmF/EwCKKaZ+kvzuWJqLYqLdTFjlXFRzT4gplnmWeZd/4Db6S6ln
mXfF+vfipT44dMd8LURW4NPE0tg58KxKxWyqlRwwzf1mGJVnB+PEcmMRwW9S6M5l3wCuW79n/Cg7it
sxxfGF6gr/AAKn4/X3ZmZl4TceJvnf6cXXNnmLiVx2m8vLy8vPJKwbirjqXgU5hp/Z/JHkvxMROnzyFXDQm
ycumZB/icWShncvPA3y4J3No87+IrRbY1BuXj1VbevSr4lvjih4iVKlhFbmJUETMC+FqncrHIjgpcS/hlbTX3lE
3malZXzA3KkQlXAuXho5WpR9VJTjXh1BviNErAPCCVhMLUt1BvxLnlB+yNOpf0R3iWhLNddSsXKXm
U6lO4I7+kWb2zwdcEfsge8W0MtQYUs6go/yXKXGo5Jb447ncNvqhbbndftk5Z39pu883LUFsQ7OTZxBc8kF
scdvaFuQlSkg3AvCXM/gfwmj4hwTLEdnCrq+Y6Eyb9ucF/iLDXlaINkLgVyLI89wb4bNwaiwFS7/AMgUQQ
PeXXxNPVR2wqHOYGIbJ3Tr39F0V1LfMXEvFcdoDeY5Y0LhuNisTHc/CXTCCJCU94OG4tQKuASV8y6i
SOWGyLRGHyJVdkCYrYEOFTA1Oxj4y3TEunuolfWGLJekbGd8DpK+ubSjeZTxFevQgi7amHZmWPUray
OS4FyqfaMW2b/5BxHPEVY5IYPRUONqU8qnFfCeyP8A2k7x1Co+DDbnXmuAOrLSGiXhsmRKGdJQR0x
bD2m/NifKGiY58QuzuL7L+E0fEWIwzMW8Q3JTvBhNfxzkpk/8LG4Od/j/AALk4Wn54uBUWurhl9OKGT/
KSsTDP4lWuoWMMyxuBftPnwXNxwys8BcSpbRm9otsbHBW5dzWGz4m7OainiFjccEbmohlUbdT3Cqhf5g
+cSnmWeYtEYodzLeYZfFx0BirjgmftH6463qFyPS4mL4F6QLYom8Gmb8NC+SxEqNHcAutxGojWMviEMs
vFcpcCv8AGtEcY5Y2u4e/I3wzbvna5ed00mZcODFzxWYn3iwPabfpyrN8b8GifCY58QuzvgfKXjcm/IVkpZn
mOnicQfZfwmj4mh8TWavniLt9mo6CbPLpgr/EMNPHcS+2GJ3LvUYlp7ei7Xi63LyXyuSLXulUEJv6PQk1L
v1Vcw7eW0bdQczB3fzFfobl45KRGHJ7ce4OBqDTG0L4gVh1wMi2BbCKCELl3ED3RwZCDTN47YLmoZ+
Y1fcKGDTFdjg5zxeK6lPPAeZd4zHwzM4F/MwZlXtHwzBi+482MMHlfGYMu2IVhzL6iXAr/HZ5jeOSdxvq
GHF1viqMSqXcVzv19azEdTLGb4LnZmjBafJNs5US8DdjRholY5jsl+Abed46i3NeK1Co6ebH438Jqmr4i1NB
wF2fMFk7cumL/IsKR2cVUriq9FSncMYz8wKjglmEWiKxQAgCoFIRVslkfP0r4MbhRgmK/swNsCsCwra7K
YGMQKJeO+Qr0gfVYAIXL5DyCIzAAq2yVY0YSNEGlDqC8Pj3gWgspH34GoJ4uEZQBUam+BrlixsvER+
FFr0xFZDFdKlYqQ9jVQd+J0dlc2BKI1qIT3huDxqWljifUlFnkUV/Ep3KXjixC4NXDcMZg78y8VLQe2o7g16
dwX8EQv24u3MsNS61wq6iXFFfEw0bg/KU7lC8bijqHeXcW+LVxr/LR8y/DqZfdKa3A94ukT0Jcp/g6lRcwfsi
q4M8mbCaMGH4m6drxr6HUUw2wKjDyqYJBqprxXUt8xKl2z8N/CbzXNeJ1JcHkvOYI/3xF/zk/vp/fRIhc+/+
YtdSkzGzDXq1AgwFHOWdoAlaANwQ1UMBQ06UwVgE2lVAg7hUoptiwqSDwyWxKoCbAS7L7lYJYMb
p4upSRJWEBNcVguC0+CP8h5xY30m2z3iCQNrMvXQZa3edSwOMqRh61MpUdQC56JmCTRbYRYY/3Cx
0Ja2wACwiMY2PWaUgVLK25iDBy9srpOvd50QAI/LSGWOsBDBiBdp9ioGB7AEu4WFTAEUjhoGnE7SVJ
gRk0VrN9EdXeG1wIRKEpLMsJuP5lRQaAYhKFCinRq6gIFKFXlcxAMaBfcJwhba3Ew7pgKRyii4gkuwcbq5
VR0QMICC2SQrVk+sQH3XZZEhaEihrCoFXsCUJtApSYR5qS4OKn8QAxdtLzuG1V0BF04aBpw1F13Zgj3
DTeqa2xBe0NaaoQpW7tyRVWr+6LKFhoqzMEnEaVBwhbW7zqUDz3RiipU0PDVxr6rejKZxpu6pqIGzrq90c
ULzmsyotK/3zGdg9oOvvRssaMQOqbsFaZTwr7iLogFIgoNtPHStOVYVliFglzrrcyU6hm0VfdtKctNwRgwNve
BTKHWAZW9u0iug0oVYqxqCVEqqosEhl7BKcAr8NehQOmlAEixq9CAowHr2+Y2y1HU5ygWG2/CJQVs
wOpVwsYGZnguFO+VBClxRupel+75gaqFQDGVQauFEKsAAG8qyS259TvWFAymKllGmqKegC8bxDA4fe
ZWDJq2/YmSCCPmrjHvfxLUbtM2d1A1j9/CLVDFTftCj1vlIl1AYqMgPXNq69IlhEWwGrqHGiEboVBFGQl
wiAqKJOZUuAMq4AjJA98m58DUyjrLZZTovLFxHLNFzMJCU0YEp3KfpLsNCFRvUzgWR9jRrZEKmXA7
bYD/yyEUCwObqsRa/aDtV0IFPkUy+lVl9iet/IRQqXHjK7QLoJZeeoi64QsAAbzuguVzc8AgiclL8SlXB5cd8p
hgDGUo257Fswg1XT31GdjxshR88vYTYZP2qI2UGBAUKixXPxHElQpdcmrlBcpKItX+6PGsQWAUyVTc8
et4aRoRukwUSWWSfPAeXFiWjRH9hUPa9uGC4WyiFlYTao+bKqNrC1D0hctB6Cxp5BAgDdrq5Iixbc9Yllil
fLV1gKbPEopQ14gqj2ew9vUb6Y1Ma+5uzfKhSrinBj2E7QwTp0ABAKltIMDMjthSWNvpWpggvMu+fsi0x6
L6hPnEUJemLruVcqoqZwEX++n99P76f9alv/AHQBOhjyHjs8XxPXY415utZ4Eb8bx0+jtN+J28JZLtc/DQ3Jr
ms1QSmyqeTPHNZbIx0MbFDEUqF4A8QK0XISLDlHl+J7KrA7ITLhZnft6fb/AAFitSzzxrlBxqmjuioFhAvbA
oAELQ1UIAtsdkLUkA2XICgi0pvBbcPX01K7qwYtkFZuHYqBUnI0TQ6rMEhEhwMXsFW3amNDsniDMX
WF1CCrTFcyGOoeCPGrzshgmGaG6NaZpqoc0wtgpWARgoJmjnEOL7DpLZxbFKPEDb3e/AFH2rS+rlajuM
XrH0fOu40Jdvb+2oP0gv6ANxErZTiXrvfWqYAZRBul8QNNPrawVT8WX1c7KXNdkofaiuqgolMneswaDTjJ
h4gh6aUsWh3p3KCnHtiZwx4Xau5e4wULS0DS27VaB5bSx65apKmcu4WU7NcSpkKHvYag32lYu/15UuFYa
01HydBEuDJLLIR0FBUaVlGArQ64DqOKEVwDDSsDtsVgesVBsC46vExhdStRYYgjYRU1KCyHmUW+H
Ri7g+bBFLm0H7sr8pv7z6lResX+oz5pWQbQDuPsInBwDX83ypbQ6CVyh8ABQ13T5fmOEJhurT/fmOIdqEl
uGRzbFXGOirJWrWxCi+ILkr6jF3dbz4zHfA1lqa1rtZWYxINtFqrxpymO77gbH2MwlASk3tFskdyfBAYBsMh
IwkdVHxxKKe1jR12KO7R1Vxe4az/7/MFIS9Dursci6qzcUKrXSGYoNolsGBnHrBIl23QmBKO7hjhWlJCIm
Qw5gOUQLiuGlcm005JVtm4fsZJXXjq+3DbHyr2maRNnsM1erfdYuV5lNMQ3KBXahQ0yZCzwMsqGRsdM
BKBEtZf0ZQkABHImuMOCprYq3eFeKHeItgQvQ093v8+xUzK5IN03u89qgG26IViA52TNII5c3HdM3uo7X
8MLW3XzmGrS10bpyvP4X1AM6e6CNz1fvYvqVmiUUhkZiUBbSVN3l4HjgAB4qC7/AKxcjGA2lpsN1m5X
uRu6HqldFgrQFriWwOHrdvrjbziBIJ6ESQCtgFubZpq0Lfz3AQICE8WTSRC0h9wYAKrhEwKUUwUR+vQR
ehYrkEVQ2mojfqqRSa9gaZnTdfiwxx53SeIKDFUbru8U4FIjiAAAWsukitdK/wCcXJobMgAqMS633ALDdK7
FB2xdagCGJvNHl+nvKndQiODTZZhtZpTnnkXJ23eWLCYKv9rmrjqLNS20fR81w2ZWeEpAr0rUsXgstr9jQi
1YUqwUiVrt1zEiRFdsjTtuAqz3dStXJRaapeR17/M0Zv4a/wBeN+LZ9N24NwUfO5vxdR28y4lPiGmL7D+E2
Pia5rNPDhThnuZfCZHO74/+MsW+fQlkuumfY9RDEmQ/V4HeUUsjcSL6OgW6qDV1kFlcwQOFYUAo2K
WYtA0Qwh0aLM7BeyP4YmuCtEtQAxsiyvybwvmCuw6i+IyzVqs7Ju60jSk4WNSgTG+Qe0sS74chQsRrpVzh
ppgVKBwCCw6bOFQCrJhKcs0cjx0pVlnrVF7IoKPx7qEDAFaV1M4N2UOs2J5jmE21zpBagqXAucoLCbgA
OVwWGXU21nP8ikNkViuyFpd8Q4AAtg2tGSZQrTAtpsoQJGEVwlHxo6wKOtAIBGCHMqWEZpFFLoXpZ
tWyUiYCwC3QiMSnuObuM0bDKEIhJXFf1pGEm0ZaqnjzwQkwyqkhtYHtYgjuAaBUKCtRg4ZF2sAad1vyw
ydgV7c3KFG7oBDUVQr90Ephvd40xADLaOF84YTtix8ACFFYWwziPK/NGIZgtrXe5r+bjxS3KjLDOoJkBp
xtXgdu7albpzmXLWU2WvebGmnHm7taaWndL3CgqtriFeMthTBCRjhIwh67qs9SufQyy0wRQBu0KAYyjxbF
sGm93juIo/3M92Puy2EpgWe0dgcjIhyL1YGGUCwdPezal9F8K0cGgnBD2kgCqlCVWy+e6iA1YO9KKC2K6
wp1uJIXBuyvchh9SyGkHJd0LAYbJOg3K9JmyyYMBsh7WgKKYLUgxj53lvNRTrK6JFXbLqlM8NBVtYsS
MOjxg0WguLlrpG2S8SS0HZG8VG/mgy1IwgpFWszqgp+jCFe+SWKHtzR1FcWNCABgTMar4l66Sf0DXqrq
ywqVKJXJLqAtQk1WQt6qJdqwxxO79mXn8rLG9oI7FlxVpHgLWeQk0g3AvyRVegIt4mTFD3ay60al6i2Luk
OZ54txqwti6e5beu/YFRhsxk0QeHEJIqxQCndxL6a2/TVJKPAisgiKUBQV4C24Itgr1sZoNQyKjlkLgTFjPzEe
FHygSFQ4LSL8PfD4C2QwEkqAS98sd6KjNmO8xBQWm0FswAoU0kFV2p0xxiwGDjtKVSu1WK3Gyt1gL2
U7sGCBHPjsAgBS6opgmVwkV0gCYyAYoA2FqF0tYUWFgbXCzpfEhVhFClPJiB/dhy+5EBTFGlUwXJeFh
BR3KNK7C4Rr4++ypFcKaYZgMIUwYomTLcSMLiBHBldCRaICaYEhh7LXC6zrMq1+7psFktQrIQEgTtcT
BOOtlCuoR/DcZgK9mqupQLLl0+D6dzRL4dP8F4n2S7iNPC3ZzuivnUfwh73xF+5BnOv8JnrMPDiAqJmU+O
Km/DaC2CyC2ZWeCJXFSCuLUoz8f/COvgmuazSe8C6K/wDWOvQb/j/4yw1Lzywbl59WxS93XovMQGi+aj
g5s4t+vGf2l4hmVLUvzUuIOQfkgUUYOBlgD8f4BfHqye/Fe8up3EuM4A+CLcPqhzapdfLMUDCpHCiXJ13c
arF/WLm0qdOAi7PG1czBUwrFS7x+ZcC8AvdE2exHLCFIJHYAWGqxKCx5wxKb0yuOogJ0xx0TRwFo2rKl
dXnhb7Q8jMSRPxnKOgUIVq6YWFDYg4tkREW/QApBPeACgo5CbAHzXA6gfB/hWppLEW5b4nyee2Xnh
MQOLl59TqViCyeSZJhLXbyLcYOWl7JnK5ozD4JtnKueSO2CYalYbILIwxaiCOvrFoi6keAK2UkzzAsFkKT
8P/Cfgx4/SajzME4anF8tzUnbnJfEX/yr3UvMGyJI+fE2ei+OveOI6Oe3FAy1BP8ApKRAFXETq+YQs15lTst5a
uW6T4NypBQv3mWqX8zEyJNIj8ZlLbVwdmDcE5+In0rR+/eCBG71BgCZaMzqKKUE3nUDgIt1uVo9OoNp
PhiRnqIOz7wSwiebgjX5YD48+0qxSz3ilCX8xy/j3giAj7MALXDkgNG4XBZb1cs6bIlRRXQbfiKG9nUu4F1a
XqB1T3zqU7ajRdlQtPzLg6Nj4zA3B5vFQa8lnV5gD42QfTZr/k6N/TUr5XxA7rcuMx7EDz1FaEfZiKXi9XKp
Y3msTPozUzAoK1UVN1XnqVbXjzEKQO84lKAroG7lKO7179Sh3n/ItEaF8hb5+DwqJn0ws6nWIXeZn24G+
mVt6gvHRN987Xb6YyHzEzi+LGFx7mNnioKjmnIpJWXhsi0QtKua2XCrviVp9tT5T5T5THHiFXcWjg/D/wA
JmfgmBimBMPcSeY8DMwiynOCh53YPtwj5h/8AFnjzLoljjuVFr34ckNm5l9vQ2Olggosh5IJFYSFgil2zFtdMe
ho5mDU3BXYW+8gU+RfIABVhlxsijBECKyapb5pK2b+NXIhUWGLYtINa2tMs6yoB5kM72ZAVvxBfl5hSj
GwIChJVarYolXBnJ4V0AGH11ADS23xKtPhWV8ogXLn8csKAr2EeT2Q9Y7pX4tFA6QLMNbVVfmNsU0S
UdCU+SW6vvlcQqoYqxIU9gHnWQFR2BdN1JaFFmeMSiFQOUOrUioWWGT3xlWah0jVaUkVCAeOziwX
8ULd4O3YUwKx2LGot69giASk35w3C7zAtFbAASgd1QVrLpwYYtXisN/GKJkzV6Yws4xcch8UaaFXBEIA
d2AV7RvUvBjQt2FCvZQsBCupJWLLpQa9mJaCu2XxTdhhxsg3uOBWHsAnugkXIqaukSq0KaiaalDDOD8m
XQHNuYbMHkemEWT+AFlKYLF5m1tsyxWLZsaw0r4A9jwQqbG8pGA7FWisQxoP5EvBlBWgMCpSN3T
NT8l9hB+dhpS60pr5LtgWX10iRfZbLBgkbWMgOxuyhfBHUXVhhqwFyapTYQwpAYkyuAWBBdxdO7Cvv
6UmtKCQMqWtUYhDk04yXE8LjoVRAoNV4lXKQyQUFYACIlERZeevyWzAG0rpwLr41iGAHRRkI6zAV
JCmwQDHZhlPn6MwXo9TnL0pA0RA2GgDa7SJLLWfnMSEVBUodIquNosO5mxA93mPT/wBJuFqzRSJm3
Wd5YazyBmYMikxtQX6RyFb0l3yJyLyohIA+dVmeeDOwOKRl5CuICCggU9dJphQkrXg1Q1wGzVaFikQ/v
XpQKvG2jZxCDYm/L6UymiQR6v8AxCVbGHJybIagpDBHBBxwy88WINnOOfEZW/n0bXb6oGGHq5yuGr
mImA8zt+ALcFzc+EMM6JW++BYjgholYQWmXfDtg1iWRh+A/hPwpqPJD/MsjNfEtflNYMrzkv8AA/NxZq
Mm56hUMM0B+pP2n/If5ipfQB++0qTP3SIKwiInkn7T/kthA2VRbUWgjiGYXKYwJVjlV6M/TMrNtSTaiqra
Wt1/gIgZZ5l3/iH73SAsA+bMsauCBYr7AO2IiKXU6taYEtkSjy+LIF0XHJURX/hkFrhHRUeeuzuXWAVVFF
uJMWwBvL/ivrBnzBVSssT7tDSWQwclj4KOq1V5gAbI3K/CvW8NtG1yT6qT6rgryy0d0UIdgr/EaaBwaAAKJ
kCmA8nq0EsKA7A2ZRaAiGjKroAyroF1A7rrTaxAPBYsGkaB0OIj2LQITdBoW1K4AFqvRLFpUpVJCuQFa
KWU3hFUV2lr69pdgMTi200ooRYCAwC1ehsilM8xEHcMJzcQmaNAosoFjkY2Ag597yDLt4UPRWP0qWme
PQovhYj0rEsDTsyGfyXEtVH5v2qVLXZgbd/Zj07jN6hIQWYSFG+tSnfZQLv9fxMN3lt6g7xhpNKXVxE2I7
KQ2GW3dkO41CgotAOUgLrqk/AxQtiLxa4tKKbXioJJL6xj2lHwTAoYLRCDKFWXQbQUwNF0GsbJcLEX
DHjWPRT3gq0LqshcPR8o87fYBzkVVFObXKZ2xLBe8st9cLIDtQsyDAJVR7V2S/3F4iwEvRFNK0NJlVCzc
FyMSwsGVLIBIE07dA0W+pp4GXoAxW+2/wC4ZenHJqpY87dRDrhkACkdy7AaG2fWP5UQqmV93UYF3fj
gnUgjAMAqrALsEQJAjozZR6ODV3TqXijISYYjYEwAEistKVNcAu2LsCkA3AvYMiszWAsQKOMKsA5T
2xhTWKiSELWUrOXCnikFxM+mEpLgC4YAqakUUjs22nwahUsjJAKDBV29Cy2sfX03U3qOVdx4pZD/AC
daSOlAFbNjzGOlpBgQDFM1qy9nIUcNpSarixdY9e12+iNMVSTFcPUX8x3cx/COh7jHudpvwMleZLhDeOm
DUvHfAVEGASICIs6QV8T+EwV7T+CbTZ8zT8w8vrmidudnx6C/fprM+tQ1LXlOsLYiKZ0mDtEzjCt8AbV
wBahmJ+kEjO6NEAN7QZSzrZbgLQ1OR6i0RZqUUshRKLUbSijS6wYIALNqBdHDn0oZbYIV2lCBaOEi7i
2L0BsSjaPgx/joQMu/WqIuCJwRikgVmh+IxQ0VnKfNtVSZh3eOioVKF8t5wwRZEbF7ClXaghVILjoWNwQ
YI5YcjUKC5cyUBCgNgwIM/tt8pWmpvQqipmeYAzJN2st1s3FGrrvSYkwBxghXbjaLhSxhFqCg13E2BVv21
VeB1C2MeseaBMUNmaMxdqihLsPoCbrZXdUSsliKYqoUOMaYGR1/xkgksbwGgXZ8MXJeKA7VozCrs9qy
DJgKhRs0vZjc705pwCVAtiH4eC0AM4EqtiIu3cQVwKxC0pumKMhdPAQEVtKbaEKwACbLsW9RDQCaG
F5aSBz4x6mxQ01qr7SsUpsN5qP4aFn0gADYZGvMMfqtorVZYsWLFkFPKgsFtQrAca8GDqAibVTKompe3
DZixRBlCDe9xbmA5Sl5ToqFFVmXXVcV9C6AgeggQJM0+Fo1ksBB2cwBJdsWLYDlgAlpJzqwkjocirsQhm
mpX4RoVLsaJWWCqAUtfuo9+vpBFHWM4AzjQdftLYfs7y1yb7G3MS4hZVS9UJ3X3RDNFxLUshLqW27
DBMTDQUhCVVLtcxvRxOn6sCbDI/MURY/dS6KpaljuoPlVRbMAVoNY6Aa8zzUxllKgiBShb6ZsBi0YxuJd
qxeYiFjVgwqSwopW/LR69BIIUshtvTrINUFRqWlbAM6XgNZRIsUM5YxZCWm8CDVXdZjiKwWWmAc6
yVUAOX0pNmEBuW6wMfSCL65t2vy+2Zde4jAOnilxWSndAzf2YForxMMNLM3dpFXg4TYmW1xTtibY
WKCs9QaPLRfSCRpwgXZLJl48r4Js6FpqoYVSeyQMac2mGl7KYpKotO2rbiBMQkFxAeBRq2osNCwAK1V
bX22/z/MvQgjKY0EteezcoamL5jN4t8pZ6kM1KF4Ael9dXLK2PJd5FWZjxtqAPJhoiKsvEhV/KmS6NNWWr
VNWsvqQYt+va7ed829AJudp3+ZiviATyXPBBTMrK805Rl4Q8DhdR3cdMFksg5lTSZ/A/km/wm/wjw+eWno
mk7c7/j/EWujrHmDaltNQJTbXdlSERMqa+uZBakYCvebeMsjeQoyloBnQzCuQgXjC5UtBugy1HJc1aVrwUV
VNtD3wUEI0p00RQCUjYNUko1IYNaYsRZLbgO4iAhUNZGraty/5bl1rMC8OiO75rFdRTd5vgKmr2mcW5
W4ryPDmv5j2vJLLrFyr3ma1E34mwuABg7jneYpdfWDS4wyqblvmOSuotwR8SlU0R3lH8rEsK1Nmb3CoYP
TOZQBlL5j3EPSISAuKcd7gIJN73OoAyle5R4m+OoFcOOt4YfeU8EqCqujvFjFPSykVpJlQq9tpVWUMrBgx
KHqUeDxAqvaUVrcVMrCvgqtjTiDZc2GTcgIpb3mDCV2BJBWBttxDJKAO8BRKnUqO/iFdHtCjojh1CzV6i
11dwbfUt/1DBUVvfNVzeampffU+M+uuH00qHhQ8FhAbShBmjNS86EEZOehVAU7rB5aRlbeD1bXbzumTx
0UG/kJszv8AM2fHI7pLrgVvm5v6FZKfEp8QYZT49BU2J+G/hNvjP4J/vPzOKek6z8znf8egtVyp/p6O5JLo1A
K4OsxjijlS0VANCyjZVsoT5I2VlopxKGoXUEEA2B6BpHABRsUiVaOhNV6wBQRcmKKkfxjzC1AFXQdyr
KzutMLYUWKLFqplDsqJDyq5GW3RtDBX+ezcu+S28c18+LjXc2g36NPzHSdPmVmX6Voi3Xzx37THVSjz
ctUdYV1X+K4saWz4T4yzdSzzxU7mjWoEIO54ZeLcp/hNnLwtEoylfVWb49vTfNqnrTsxBtUlKbGrCwI2AW
HuIMfpyaq1SAACFRRSsFtP8gbXb/goy4bM7/M/C4uxcx3XChC74DJxrO3DpmEXcupZ5lnnkMxQaZ+E/hMf
imr6RfgmJwJ/65oTtzu+OG14i1KzfCXBt4IHyTDREMPghVwRSxoCSDPAxaSjQG3pJGj3CgFtduDR3DeDkB
DqVi1tsYN1LQ0g0Nb3AIpBzq2533MKh2WQCsaBpgq4oxc7OPhbICA2K1hsieV7A2DoGgTNC3Af/CNMsJ
pTNx6LKvng2QvFzeeNl1NwWOFzUvSmDfo3LzwMw0TftNe81NO450ws/wCy0d5nyhLQl5eN5b5guYNy7y
zLgk9+fmZefZH3S5fZ3BvizzGbzEuXn13cqF/4O4N82efXZ2GhXTsgL72pyUKyClWlRA/sh3ogNiWljYiyiEh
IKoCWI9350lf5Nrt9F/rwWMvxhUr3nf5mBGY8feNvKuU+JT4lPjizzw09wrtPuiKgXBbMdwLl4KOHTAuOp
+P/AITL6I6H0miD74vpw1l7vGrOXTHc2CuXcuBUJaIEVWgFr9DMuB/koNhkI0jYC8wPJzgcNC7oItLubqK
CGRkAOm61UaA2ETQWZsIHBalOgoZhiADQAewDR7RaLsPloPdeiCUVOwg5XxWxYoSrUQ02qAAV4C4
ZxbbCuRAK4oZA/wDiVovjAnNwy4vPKN44pywc6qXh1fnhBHJDXN1x3xean54CzNXBPOPPA3KtJcG+e4t
NcBVx8Q16dldzyf1LfHDA0iN7gVwq+NxzLz6Lg3wtQfaK+Ica9K18egVzXoas+EWMHhvCyoVZHVSDba1
neFk+gwhA3w7XyHAlV1l0u1ReEL/7ylf4Nrt9Ee4OJCmTHbud/mHJ7cLmWGogg3KcCvmC4aIZhsi6kYdo0g
2cOnidT8f/AAmPxQ4DzM3xMR8w1Axi+/Hu8unnazPByMxwNOEqQGwl1jIssQaytTJRgCNhQyrGs4AA0A
AHgjXj+5VxtixeCxQBBTrgYbYtlbFHAEj8YPzCkBNdEOlkIOHMWyMo7rirElMKjZB0zFV5wyhAFZmkN
OYa8/53Houo7JeeNr74deoZ4mfbkFXQtiGHQSgztiEe5YSwKDuHodI9jsfciTCfDcF/7T233iuB+G59M9yFuny
cRCbMQIsw9s/SGStPJZpo7Ve62RCw80zr4TL3wWwp2JWkZooIUUg+sA4R63FvwjQBaFRrVum5ppglG5JG
ntDQQYipQXVtXErPuzhj8IpoR8U3cEBFnuJBQD2tVBLWZbvERaRQv4n5wGoiAi+GA7UMZt1AdI8KYGp
eWvebUHdLmJUpfzBUQPuyvPCTQxaW9RW0Zjpnbg0m8aMUmlTYXyNt2Xh5faF9+l1Pgz4MG/QKIyl8ek9
ZZ9DRj4y69DvMCKQVyZDZqlOICCWrs0I7dtahdRVLygC4AqwEOUppuGg9kSDIFbzReHup+nvOv8O12+i
wV6EiwFL8w7iou6joPPDME3IKI7ZbzKy0gXyDZEslb7n21O03hUhkjp5mB9v8JovaH8ZlmaHzM/dh6ILgUv
Lp52steq9C15jalxgsGChtRSmqpZElso7xKFUMa2gpq5nChOEqVp0JHAzRAWixrWKA4FqmKt0wHn7oFQt
AtlIUpA2UeArTaFAXCkoY6RRCMv2OLDSy2GZFy4SYOl3ERBjxBuCsS07y0f8AwPq1PhBvlajwtdXMPjhd
yzm+DNSfaSpeo9EU6UGgSRz0o0E07BrVm0sg7gKjWtXAKziq3VtgWs26XMJWEVgMKVyqNMcGBdwVo
KC2cHkiFMmmYSno0JkLWC7jDQEbKFlAXAEo+ZQVp4oYKopUvKQhECnUwirp7msWr94oKQNK8sF/t4
QsEdHvKELNnbhVpQJf3rgbf0QaWCW0NAsNqIXqiBFTt2JycK5aFgBggBVf2Z7cYVZQyZQiKjU6C3NokQ
NQzKaBnyZAdQrCpE0rLEi9WiqjG+fG3/lIBjHDqFpmu1etC6QYE4b08IKV5Y4gE4MmMjw0Rmk0W7QW
YB5DQDhVpjmB84qyssVFDPWLaroi+aqUEWttXD0xro1Lgq6hRgVizQpeXOqMLFSQP4LKDItbZWswlWx
5Id2AUJtYC0WpdLLxBVBZUZZoiBqFwOnBd3SXzVcToqAoLgbimySKwSQFt3YLldcES8To2JS3ZJFel35T
Kil2t+g4PT3E8Yh/8GpdZnwluLxXq35+mIHKfWtgXrCA5E1IdYeAGuLKhI328ItwSmAAV0pF8s3jKVSjv/D
l7c1285KHF3uZHjJmMZrHdzNPJMx7TrHA1jVjlnynynylb74FiGyKiNp2j49wN2CmGiZwZsjP2PhMw9or+iY
/eGh94AlTFeDLHfURDQAKdwB0DUew8IzmDBgLv/KWUxrECttf4NrWLggLkAi4qNgXQo3o5T7kS0FBls3
D4K/yCE27AW0vLKdnnKqjSNpSGwjGSCUIAKwXYgSsi3VgeKPEpXjttS1W3UlFWqsi3JfDx8HZnKqvJD7
EOdmWF4L0YOPCSA1zO0AgxoTHnhr3/wDmKQzlGoWZm2EqlYcNkCiKiYWhCSqbgELkClBSBJ1RfHH
QXPdS61GWowKxFGaKoj4U1JaIuWwG6zVjda3IoJdXQvUVguXGZL4Ikugwy01bQXYICbCfiBYrm6ip2JZ
Sj+wZNhA2DCezKXg0q3dClZulIlPnGIhQCp9Z16gK9cT/ABbpTyGbUhG6H5LS5EWtEoMrDMXYY77OY
BYF5Qq6mDFqUyRW5tFEOf0n6Agpxi3Apck/NBLkFQFAFW1WNLxqxkQ6mXRMBdzZ8AolqaovcILRPA
YtuJpVJdkDqJxu8MNF1jQVUNA9yHmK0cqFZUiogWANSyljslC8XlvJDhsbekVECQDrP20XugQhFQkEtTz
GlzKChUqrmHQ4wQ0PYaWgbC8j9+1rI+Swhsa9g+/FZacGBbCKwkiqKoC/aODTjAowtKKW+jE2BAggjZR
2njuhNZQytRd1F19iMZNxM6VWACSlZ8rqZuYfnMjDWcAiojVqU8GJrQpW+qmD2Q0eO8gpYS6bP89Y/w
ADqBW2WeZRqXir/jUdhXxKWG1ixLgAEooIDKWZQhWNgqqgCNtGUhrG1Ume3dLQS8XCdh9MqjNBoI
1eW27n+v8ABZIxIOZYYUM3pBunLa5DBg0zAwJ1Cejbo7/QayjjhSI4vNmfgmMNHvO3414gpDyxHBLWa
wgt8KYbZ4ItwRApbFDKTAvuPZPxn8kx6sT+COvqis/PAN684aQJ4vaX3+NP6dP6dERxfT/Btf1NBLXHSm
mN3aUbX+FykSLgRBACIuqZR+0gqwOyWgGVaM4h5NtCi3Ka2IDdXGAIFMXLqUVqy0PcfyF1KkPQA5i
w0h3SbGD4EBVJHzy6IKlZWuwqXF3LlovE7HQRDwRuqqYuAbwFHsPY64v/AOi+Ll4TeVlEl3KuCSCaoAi
oV15buB0wZQgA8ABXwQW1siVahxPgJu4VU4iBQRRWeQ9Q8+X9BWIQMegwd4gNBEVCmtW3cGKpd
kFgRAABOiHHGKrQIsvNNUcK6EJwjgymBgaFQyA5PSotBK7PARnsjeiiC1naDxLCwXiBxOQPTP5uBwY
X2gNEVTe9PEflek3awWmg0C6xB9cmBQsQ7Wwqqq5jJavqa0OxWtt5iRQWoe7mACvpagIHn7NNarDy3bF
yKHbtAALptDO3WnkFlpPuELSuqgUFK0xTpCtotQzCqAAaJhnnkzAUmUoPtQH1jpKBQWV5GmpWir8UB
uAqC6Ba1aubCSFokQ2jxBjElEluwCe4TN1QwA0mmw48EOScd3FJDxEHTCkq60guDxELelS2ILAm4rRah0
NQMNIKoGihGrsUam8/uoqtkFThLuBSDO2VVrY4de5FmIb5uGp+I1iBacoU0ewEVWQup070KQFNmq0FB
X+BLgVwwxWf4Fr/AFLS8Vf/AIA0nQfkLCUuHcb2ItmlYBRgaDDKNyuCERd8AC2ilKUIhJpwtgEFrdNIdE
NzgkrrDkcjY5P8A3QcUH/x0/p0/p0uv40SP8UOvQ1nIftmY33cV8GyX9ErFbEW4aIlwSxKWRWzDUpWYhT
jjeVco8Sjxw7Y6YrYlQfYfwmXxT+CfzcpPRNEFXy6fX5X0U5hNQW4OrmBiyAirgBoMDNFLYDv6UdDF0
U4jR43EVkMh6BraKqJaWNxxSwCmAwKDLk3FYYPF1m/rKKTUIUGxUFEV9a61VICGfKSqvl8USwXtB3
RRu2MNFebgXFVBrBvaZQZNiqar2m9yq//AAFTLTEo3MD5hUzKSkL+f8TxHzUfJcMHQZQ6jLVQZ/bIku
5CFNkLbSmNlsVqMD0FVKS8yrlVzUQtpLH73z3LrnUvh4q/W6lvmX/8ivgaXMXhstuF6MZQAQFIVYjpHZ
7V5zbLNG3JZGLW4uVXiizwCIWxRWBRsaEA9Rl8PDvnJzGDy0/mzO3zMn2QTzplvmZmeA0cUeOKqVc
UOuLPMs8zPWZVSr4NHFPiGmYP4/0T8KbfCfmclPR8zUmz45dPr2oDMJioFV0iiJeiKEx5RQMjFtanAbem5
dRAsAW0d46hlA6Aj0uCuyizBWoCmzRPVVpWBVXkl3CKUClEWcATdFmUdzIEi0GqU2LTFVR1EYxugq
lbaPrGjKXFfYLlE6V1qUN+AgDUKEeMKan0r28egzmXf/2XUZJ8U2gFA4ZqaMb0DyHwAwWpsMmSOYS
vO2JAADhd0sa470sEYAadS2Lv0E4yV8WZC3wxx7iNO6TAFxBDfh9YbEoxmOSCbxw6IcehhirSOyIhCoPl
CYqAANwXpGjUDJRG1yqYpDdgobVFgZlxIENqOQ1UODdJZeTcY65rBqPAYpShZKSYbNKsmFeFVaKPr
qMDzFpaANaAU5pxcQOnEWrk3gAV+3kyshAxbFJf/HrAU24EAzKXIYIG8CFIVF5xi3V45KC0CgLLWXaf
zrzdubmhHSxCavsUcVDd1qaIZH9xclN6xll4KQG9VH1d5Mly2zIgMBJqjgBShAGVltVdQ+kjSBQF9r0M0A
PNjlgJs4SOtvArqMiwlMP2PpE0jpQsglRkpSvGiDHCdggEySIxYA6njEGra8j1TGxC6NRoGSzo7IZJVN3Bju2
CpgmtvCmbLvoRdyxg7nzOFtTKggInbhh6sCLRow6GN0MOneyKCWvYwNmNJaUN2pAqBEvmqlmiglAA9
fltAQNOUnL8PmHFyTUdNODylFaEHxe53D3ht9V16awk/wDo2z358lCDJt1bLuE3oNwBdgNlovAWxgdtEu
w02q007LuIBdKmOaFOmyrG9MM0tsDwa7aba7bRnf8AnuRnXYx/JO/zBZ8P9cDxthq5dTaVwpTngdkdXAL
cdSnxKfENXDdTEzBbBxDZL4y+J/CPd4gpy6mnymn5mR9w8flNCduXT6tqFQAqaBt+m5oc6gHhrCLTsgvO
gZuKFLoiNUyjmJceFzbRNM3u5EoGwlLlGARs5lkU8hDMAEAOAUAPbFH0lhqgxYA68RW3KEutVpaC07
oAty1bmPi6QwtqjwzFiyRR8YJSVaLrNYz3HGstIpy5aAtzj0rXV83/APVsYuWH3VfAsUYtyRwEiIvAsHoFm
CKzUs3+s6POB2OlvfFrCN+oarRAF5Mghs69+I8+WCoipS3XRErjXZq5EED3JXZCh8pa1KBUtC+qZUrBLB
N0BZqQiiWTLPsJLKECYhKrbSP94gBbQXJYhOgBG4AvVoJkWtHCWa3TATuwWQkIV3vGiVQ5dYE1PR
xVO0VDceQH1MAL9z6Erei7nyaioBDNWSXB5zNwNIqKXkFFdMDcWXQc1R3DuzHjwyo1BSBTkmTE6a
grBq3reGUABxmoNMqhQbATiqipsl6XuD9E3Oq1QbhTY0IcixFZ4aQzoUQUHabIVkSAfIGz/wBjtAkjcADZ
O5XQzLo7wYyYDUAaT8QgEbRQsbASVVcxK2NryWOYwaDePVnOkyQvDbe3XCGNgnQARFZSinqoIJa
QkGCqUFCAEOHp5wBeEvRlWpMoH1ZUWBQVKQrZagXvkYsqgUwWSsKlR8OxEAAppRKOM9PVgJpA
OzTYNEFaYDQK8AOyiH67zxeZrnfJupicJJZ8f/UNIlYz++ZawAilOQqjBU1AkdPY+ez995ahRKCKVBplcpF
TDDXA2wlbLwwFKu0nKEpwTsmELRw8KOO+XSjt4HjPOUO07/MRZMUTXe+Euo7ZciVzXFXKr1PFRV
ClloqZSyKj9n8Jn8U6fEN/eD74oOr+PFry6fVtaVuyMG6DmqzJhJcvyeyzWQAaBGAdwRvQRChGAAAOgC
GX/r6NMosXkLMBCdT0ZVCy7VKo2ASbpYvmSp2xWmgkoZYAgwf1LqlYogHJQYW/vCH6BOgBN5gsO
hyyt9DSMaUKm8V4LCFFaD0Jfo1yLev/AJDOt+O2bnXmJWr/ADFNSNOrZYI00/OoudwDQ0jojOpjrZgtC4r
uHxIk9bpBLq2rvb5h80EBK0bBRQuKMQ0F3qDaryqurVV0eCJpEhKaYE+MD9SJl9mhcqbJMuDWpeKFox/
yaAAondmtMnBrMV4dDouxWg3oaywCyoAiOERKROnHtBKfeqj4mgYXuOwWExpE1DDcbMMXQINUl0
+JplT7CFfkmy2HbYZfIo+E0i9G6BIHHUy5tBVHiGQsJ0ZsGhRC1a1l4cntpPjsBzVG8QXlgi4hIkqgSg2tVTbz
Fyy2Xa7swG29btmD2bXq1h8GKqDBAPkaAAAV1UOLVPmVRTQUUK69olDaIRKoAAO1qjxDjFLqAsyq8
nggAMoKfBA0UFVjUCCKI4tlJB7Lr2i5vSr6JKZauvaKaBIsCKFBS32Q1KVHKNAI7GnzBVdUflQQ0W41lx
ByGAUjYKFl+YuWxJq20BbW6uBtgB6NBKMYt66iFFTt1VtAXgzvEyN6D7GVD2uvaOKA5E2pbKubcxW9
C3/XoHebo3mFpbqWvPAVcWiFjEw2VMmIT2Rd4/8AsdJ0/mIVPmIDmWIIA5xLX3YBz8KC9jRfQhXnTFE
gcIi7xG7KXrRTpAWOxovBNaWEiLSpOuq6pfqOPItw1w/xHjp1ce5sPaKl8Tlr6I7gmXl5eG4tKJeeSKvVYzSp
Qx4meJeYMxXyP4SuLxPuCCrj+qmPtR8PrmhO3OCmHt+j1Qd567+ncWzkpLAVi2LlVUxMJLj3gQV0a3Qo
bS13JWw0LSkApN4WQsSwGnBFAaBWhoF6YTAegIVWgDY0MpYd+FKHRWKCwNqrQAxKzU4BdAAD
oA6ghGlAxZbiAY+KssaOUtVRy2St3OtlEKqK7qn0z7Qvv0r+ZdIf/H3DGw+jWVZrTdNW4aqHQovoTCFVG
NkSfNcPHKgOFihmYHkKdVowBAQRSQFZY/cZSbtUYl4vR/Ez7feU67m9V99Sq+sdPmUIUBaNfj96le5Kbr
ud+8cH7mVjqX+1L8F4vEp8WalnqzzPp/5x1HylvmU7WS8FCZHxDJ+4le+PZhDBToMX+5lfzR7xN+24Fvm/
zAAsxd5bvxGweP4/vcu2rl42biItiNb4vi2+iu5YxPgWC6OHBdXRqO/2ImwlvHF+klEzg+YXrxM/tEdZ/wBxa
HumveXi+vMr+allSn/4QLnncAShRBLsaaQlZYvuIJcRRgF3LPjTBt17emwGdQ4oqwbPVErkxXRpXIWqcIrO
vRRw3TWLG1WLVX6vDv0W3Hx2sxVDp7Zm7NX3IajrGX4EkrKwzDZC3ASuVT0h2wq7i0cH4T+Ew+KP
PwmL6zI+3BPR8zES487/AImXovQqaRs8BFy6cDAJlCLGrTKWNqmNqwYyngkhoaViL2ssBeoDQLmCPZQ
nUxwierwFIlqZJQIvozR3aKlkNnMKSm0E8MroFyVXaIyiqbTjKSRKVCCGwlsozcLquAWgNWVtvF7Zp5w
HMSjA+R2/xXUS4mTi/T3/AI9oduD3ZWlz94aujhmJR6J0cwAxejnBwcmlIasAoj2idRCHDjjYzZgDJUyELa4
6qsSNvAXhlFk6G0TYAGWALWkWmeDPROvyOm7a1qp/IrSiWiE0Jf601pEKiwl4qiuT1oeFIoWbYGM56M
GQpoosgMLgEB/BQoKuha6RsR89DJUqGW0BZjle1SS2oIIwQ0KikzXGE2R1GrxCwKKOGDwdjaimHgk8T
MwwlSozlYRff78JSSpWF0oUFGwABgWUap8sZMwPCAxgjepFlOWPOqfsJbVkRBovJf0FwCwb7AoAFLA
S5/wwQBaVgEj/AKxOyvWbZJqDWOR0hrxNXyGlKUC6Kjme710MUzaIboBXH+xg4FV7TID32ts3jMHNK
aIh6Buh2uphwDskd87aNWMmnIbEJXQmI2AcoF4ZqUOTMarI5tJzElok0F3naWK1dozADLLTWBtHK7wZt
bZxApKneOZVDEiASrEUKHtKQVRA+vVYItw5AzheGX3LpFoWNoohjkWC96Adl8AH1WgFQg8F8IyNi2
wtLYmpReZwMDQusiOjajfaPbGUWyR2iKUOfP8ABUAFYWBZUkF4HMF1lVkXkNw1xVBZ2K1eDhTRb
+sYNUcq0uKqOeEMYA7TbgYoaK33JipCSzgPlaZr0SGe4OddpmtAxgGGNrBpec1OymqEIi0LpAx/+ElKdQh
IRc6TWFAuOSN4sRhKs2eGCVij7Yr4/eoFfXBFKNXeJYACV7W2TE4YAWhBrGixBKfGazwOXjCOPoji4
KniopmXAFqbPiPDudYnwjePHyhhnRK33wLEGsVEHVj49y8VnCWOCGiVjsfA/hBfwTf4wflx5+9F0TISq+c
lMOb34uDTtB6AUlOSXaZRtvIGlSk2AGhAsUvSGPGitjYgG2tAZVoykt1SAuON2BgG8DNQBgDVi9JRXrL
Q9wYxl7FwItOTpVbAoJQANAUHwRaI2yYhDEIKyeuHR6ys7iqwdIpN0q7suVJVFf43jfAVwwwc1j0Ddy/U
hiirEap8w3eyeQNgpqrCKQAcwGCQwlGqcFxTEW3RBlAVgseswnVAsdkphbQFgWmB4XFXamMUTgmoIS
rUKbSBHWLCoY5RH6CAGmll0+GWuZVTCvqdtKAwElCyKmiwNo0FomQY3RXOrVQUURDYC1CrJqL
LYORRMiE2sSCC+wJYf35mLYA25QYIf63p+PQpoFQQaPMKHSiLPgnsmmD3WO6+RWWEQWuNiBzoA
VpQxSbJYhQVS1oY+wcJoH3/AONjIrU7MkJj6pQriRcnZZQIJADWiTb3BZeYVjRobqxMBIUOG8VBy6mY
E1mYIUUMv6WQFbWuqzuIEus/wUzMY6hsijZtsN0FpBAisSaTbJQ4IjKfvinHQSC9Wy3jTp9wjurbWnmZ3o
THS8zkN4ECDRu/HjVLUiS6aQOhGqkEoWuoA26T9XQImyI0lCxOjAdz7USNWptD2UyInKQFadGnNeeW
oLjIEF4hwsqlEb5b3VID56KqiUEW9T3jhaTpiQBMWCXV7QJNVG6KIg0iVCFdRKYFYCNFO3w3zKpkicII
dGgA2pxDunARFAiUkVm9cwKEYi0UaMDkvLIl6wU7RpFOOdrKNkxNursw90XRoI0lWxMjWduKW6CJja
/gNi9TbWIU3KtRGtB04YyqKWEWtkDjIMxBkDttrA4/1z6OvenJa65U/wDqT3jXXrvTiviqEaQqSaEKxu0I4v
hgREBKBWbOVVXCsYsDRUGlTSIIiKN3Qlet634BvCd2RUvc6mKFwg97waJWebnR8ems+Pp3H3ZgPzHm
5+FTGsZL+jgWEaMMeDLHZG0IHnKRLgCJcrAqXhrhKWQVwYPh/CfjRUnsRY5U5w/Sak1fnl0x3w2qVVj
zAaiCBeTmUVWylCrbGz2/AwYAA80LVVlldYvJap1r0ClLvy/7V0tnDpW16j+9iVlQKYAFGgRFIgDaqKgEr
HYuhEiEFUbAQKSYXSqrLtcUL1l/pB4gFeMyKQmcHlcs+HnCu5ClcssDYltdYDs0TBWlmTJbs8f49cal3x36
6qJcdkMGeLp+edMunb/yZ/0vvNqmEy3Ds+IFfSBhQFIps+/7bNOGAg+XmX/ll1vmo4A5xRUtola6GiY3tbv1
wIDew1Zmbb9Whc98BFP3IA8s22WfNaue+Ulb8RbvIBplTXjZb/KHANoUnw8QMGNBSfDxCGDAIh8QIAg
KAKvzAkQfk6Vveptvv+YlfBw/EObbtNdBRNFKMCclZrxEreqrZH3gwe0KBEIN9EH2j2DqsUe9RYvpVoNe
MTGHqtFXyxYWTSjX3nlAVdrrxuaIyrL9XmFAbQRD4hAAFBWB4PE/fP8AcWBFsLT5HcFCe4IPkdw8MT
x5Ch7JQAO1SREqquVW1hAHFAiB4PErP2vvFsarRMKVal/UAu6TcgtKpLVcWq5iNN7J+VxfcDYw8Xd1D
qG3SpNdH2jn/wDAs88Vm4lxAm7OFSGNxSqgFhBESBfQqo6mAXarRMsW65QcMMrlaKhxuW3xYkLEII+
81bTLBIagCAmS0CWWWuANxrcitAdxOsddmBFgkBVpz44O+LnR8eiVxVJDNMvZmr8x7hv7RexU7HMW
4Il4a5U8G5WC2Z4HbFbcy3zHZKPHAtmeKPEX7PCY/ROvwT8ibYpHomqa8umY8nlUNuhEs/74OV2ipr4m
CsHzn9ngRQB4EQpBnpTHMEiShZHgsa4OIHMsqTxYGMH2nX+WrlV6fk+qq4Kf/V1HL/8AuUeOHkDU4s
u+Prqggqwd3uWpRVbUW9xs75Gza2iV+AJdTTM54+i35SdHmNkGU0fiZR28N3KPHBb54NkHC6jsilOeHT
LPMd1NeanxBwf2n8IK+KBx8ej0/wCeC47c7Pj0Lbvi8wK/+tfMN5+nH8S+HTihM9VO/wD+OuuTvnMnzw+
079F1z/pLqDfpebo79BIEmr8zb6pqx4Z2s7cCKfHL9UVmqnab+pATJvqW4A8fjv4TJjAHsTd+kw+aJXXwdqT
b8c7JlH6QEm//AN2v8jnnRDH/APEC0hg9N1v/AAYd+k4WO+c3DRBckVwRVDV+YUv6zVjCnc7eOpWVl
ZSOmYRrO03l5eXl4lcDtDJHTzL7D+E+wT+CbPzMh7PEdYfM/CDLkfcLHVv41P8Au0/u0I/7Upr/AGp/aJ/aJ
/aJ/aIg17O0Q/7p/Ypb/wBEt/6J/cp/Zp/dpb/0QZx91E/+6Jf9k/u0o/6p/Zp/dp/Zp/dp/dpd/wB0q/6pb/0T+xS3TfVK
dl9U/u0/s0q/7p/ZJ/dp/ZJ/Zp/ZpZ/3T+7Sr/oh/wBWiX/ZP/Rp/Zp/dpZ/3T+7Sr/uh/1af36f26f26f36Xn+9BT/el/8
A3T+/T+/T+3T+3T+/T+3T+3T+3S//ALp/cJ/cJ/cJT/0T++T++T++T++T++T++T+/T+/T+/RP/umD/emP/en9un
9+n9+lf/dP75P75P79P79P79P75P79EX6O0/vk/v0/t0r/AO6f3yf3yf26f26f36f36f36f3yf36f26f26f2aIf9kG/wC6
Jf8AdP7tH/10/u0f/bQD/sgz/uT+zT+7T+7Sj/uij/civ/VCj/eiH/ZP7JP7JCr/AHp/bJ/fJ/fp/foh/wB0u/7p/do1gfCVB
9Eo6gRrhw2Tef68bayq4Ey8vKOIFYms7RlgXhahwC8vDBHJKXj8B/CD7U09kx+rxuZ6PmakyvgLUWvxFK
aPi0aGVjpq6Ga7Nyd9wilLDsDTnk+XLqReFzsBwRstS3pQtbz6AoUK0gwIgF4crrTy/wCKvXLlzx98XLhd9Q
ZGGNKpR4YrOePmF4cLqlat3KPV4/XPH21k9V6Pny5+8VdZTTHQCuqxdxQCVSvgnJWwW9f5Dx9sedvmz
99rf9AzTYwKeeuq87wgkcCJO29Y3RdaP8fs8ffP2z/emj58pPbHKekgMCrbZfVZBssXx01H+CibOv3pkyZAR
h7YeSFHsuUVbwFCgMKgX2cXYgGgriqzcp4NUV7JqIa30P1701koumRnw6q/gmhuYSq/lG/Aen76lTXTDK9
np2t87qK5EcIbKQsAau6aqH1JTSkrd1KBu7vipZ66Jt+vXvTUy1vZNT0TYKOxfpK06FdDux+NXMrTe+xHT
q3nemX+dOcfPvpfnz/tsy5iEiVxXQdncrKL3orVkEbALq6Lr1a3748+8ITqSh5XjNmfmGgco1KGhvnGebuHD
QmBMb0TZ0KyzVMr1T608c1XXE1vFaIQ0Mn1PayYy84QfcG3o23OYJtGybpRfxHcczTP4xKlJKysMMLsF
kPPuDcKu+BSfffAsT4QyREVOFfsj+HDUBPzILPu8YxX1TSYDAtrNs9zJMmIKx2gCsDFh4wjNNnOuodEP
o/Kfx6Tef8A+hMtlMZdMbs+eGX4J/H/ANGPuMeDzv8A/R35dngqPnuPXtKDB8Ei1iCiikUY6UFkrTOweVhj
a+G6NUoH8DLaOQYUwXBM5ptDsSK7gobh3nWOBvwXN8NTfML7qX8o4Ja8dIQDdlYYlYFTuYfG/hFfx
TEfSePiKvkmKh/yk0hVQWsej3nZgGMbyUMgMV79Js6LOdagdEL6fyn8f/qm1y2UxR0xuz54Zfgn8f8A1Y+
+ed//AKO/Ls8FR893/g2ggEOCU1oFFCIoiMeFpc/sOwbmw7abMJ5KS0fQgLI4Rji4ZJhNNfdBhmL9Uzs9p1e
p1jxvwMlYtmNQaZeX9USoJYlLJeLcNwK5FcVEFcGbun8J5F44Go+WZfHgi/zl6Kz/ALj8uy9sCws2AGAMf
nLE4mzn7Q6Ibv1flP4//VNrlspiDpjdnzwy/BP4/wDqx9887/8A0d+XZ4Kj57v/AA7QYAGGQhEEUIijiNLkGta
Fum5sMbZscJV0D9CCtERZI5Y7vjazsm31Tb4TuTgEdRbgJHfF2LgBDbBhXBs4NEN3KrlW3MMMBhBRP
wn8IAaeI6+ghxmn5nuKHq4vWp4xL7aIKxvJsAGLHx0PKTOdagdEPXr/ACn8f/qm1w2UxlUhuz54Zfgn8f8A
1Y++ed//AKO/Ls8FR893/i2omIkECEQRQiKMUZQxe2lZbzYY2zUuSktH6GFaOEY9IX1nZNn6xVfxMPlOd
Ez3mGnio8cJiXN5VwZ6OBTLPMu50mvEJRmKU54Fi+iwESvEtJiJ1JWnd0azPAvYWbiBqxeSlkBi08ZliiLzr
UDohKm6+ku9vtFnb7T5PtPk+0vF/L7T5L9JmfCjtfPoPaYxlt9p8p8pd7faXi8Hvlxw2y4rW+iNORPald7faHulP
eX88XzT5PtLnb7T5PtDDbLecQMHEQtjcPcjIVjTymuMp8n2nyfafJ9oN7fae9uOPaNDhtZ8o+6XjRS+0v5faff
Pk+0+T7St3LYi7do/gh7kZX4bx8mX8oN7faEko36LsnREcNsPcj7kG9oe6fLiVPKPuYtM3cYXzPU91PvjjufJ9
pix8o+9Fnb7T5PtL+U+U7h8fHFW3dS52+0+T7T5PtLwe6GLcXi8XO32h7mWhcxA8J3yfaa4WYS+Uw7jbwl
4+aW858pfylQtfYnhbqpp7p8oZbjnhT5MfcnyfaEmTp3c8KOcctTST9UPdUeFby+0auIBFRwchCAooRFEqM
UoMraK4G5sOXXyYXDYgXoYWRIaZ3WM2zNmR+JRPjhrPMu4IHEp4qVcx3iPkgr4gueSeCKmYlrJfhRM
mGL7P4QzbMakqqUENKnCogQKplzqXMMzAAqC4qoQoQbRSM/fUJLrxdY1+hNkaNVG4TEqKBrq0qaM
Cl3ngUxdiuKWlHUCBZAmGR5fQNGjRp1Lhtm+NOII18TaGz0IuFAemNJ/8FksgWFaNrv1jXJ1qNskusunN1
z5sj41JBgJZOy6rcycGXUtnJbQPY5MjWXTi65FOMuSKSWWXSXcazZWjcRrVVt3eFwTKlwRRaLaM3g5G
2WjnqmymoERrlebNlTfAnDcONVSsrIDSmx5gMQjbP0UaNGo74yNeh5cmuFCdbjXJvTsFuFGBVvvPGnZJI
boLRalZWLVK67g76st2zZc9RdTLGJOKKdfiFhVzQrDzQOmMsfrR6PmyNvgfOPBGvF2yQaxSk3mtvIgaCi
DVjqDWO2aaBsLEW6z1Ho4b9v6oa+6EUudR9mH23gnfA8qMCmVrG2e8RpqNrCndjcgzfBWnSOAKxbTyli
5vmV7+nwaNDno2zTEiOmEPC6kwei3mTRkrLkrcY8QFWEAW8GoQ6+mzZUjTLDfKTq4o1IP44dNDdmS
mRWf/f5QKEOkTlu75nFGkHJhUb5TdXBGpO/0FThG2Ea7biCJSIRIiIjSSwAz17gqBOwC5BlEpuhH0RJiZs
m6YA9SwHc5VDUIINx2ysFfFvDcNHC0ogtmO52jLBpTKw3FajpnyQ/wmrOpQSgdExZahYdVBogwmhHtfd
PYPvPY+6ex909o+5PZPvPYPvPYPvBuj7z2vulOvynsfdKf2h4PuntfcT2z7z2T7z2j7k9k+8Pa+8q6PvAO/wAp
7X3Eo1T6y7/1KOj7ynt957X3Es6PvKez9eJV0feeyfeeD8p7BPZPvK/2lnR95Vr8pTz90+B+s8H5T9zPcj3vuljg
PvKexKefunkp+su6PuT2D7ylf9QTrL3ng/KJPH3lEwH3hVo+89oj2iPaI9o+8q/9T2D7z2iPaI9gj2iKuh+s9og8X
5n6Ge0R7RHtEfoZ7R943YD7ynzH+5PaI9o4J+hiGj8z2iPaI9oj2iBDX5iXR957RHtEe0feUdfQz2wj2xj2iPaI9o
j2jgiHR94P0feW6CPaIbNH3ntn3h4PuntfdGzr7yvg+8S2H3iXw+s+L7yv9p7R957X3Eq/9TyW+s+AnwP1ntH3
JT+0q6H6z2D7zyW+s8FH1lPP3T4H6yvRP0ufsZ8F/M9o/WOijHvPZPvCqyvvKf2ntfcT2vuIkP8AqeS31nsn3n
sn3iXR+su6+6ex90p4PvEJ/wBQc/whniGDeYVP/YecdxaczYz7wgOyNvAuJXE7eQSb8II5JSwWR4BWK3m9
IaZ4pifhDBbslEzDAzC+SAA9IPYhUyVCrZAncrFTue9GPegfmU2xPcgFqvzEHcpKeZd3+ZTzKNpLu/zKuo
AmD/2e4cFPMp5lPPBTzKefQTV6Av0uU8fngp59YAH7XKtfzKd/zwU8yodT9LlPb7wHmIfEoeH6yvtzQeyI
HmAv/UQ1TKNlRHRwe4T3iAeqjVsYtwBHyBPeIkbJb/6gnZArFOxlfj6RJrMO5CIeGPiIh1DVsYK+IHxc82I
g9MKtkpKQBu4LafFPilfaJDzxfFLvEZHmIh8QBzFPMp5JZ2QB4lnB735n6XPifeIrr7yhuvvBD/2ZP/Z7kp5O
Cvkn6XKfrEnv9Z+lyrv8yr0P1lfJKeZ7kIWME/uU8ynCvmYNQsSpvED5jZ1PeJTx+YDpEeSH5IGckKnMCk
uCjBrmDRZmWuYR7naWMNEzzw6eN+N4XdRaiZ9tT5QW5am+DTL74P8ACUVnASuleoCBcp7ZVWZhZl
RtDFyq/wDSX/pxX/p66ov3riUf+IW/8c1+1S/9OJobfaF+3/HVVVV7Xoi/av8ABVVW+EKQ24X7VCj6RUUht
yoRGPZgfMqaY2P+I/sSsfpUp5n6VKeZ4mZblYE7plPMCRR7YB7ZS9z9KlVyyhqMP/Eb9/iVNM/SoVYbQl
7jaK/04v2qPoKinKkeYe6PujTthbhV/pP2qZcrEdPoqBWWPNWcWPAJViv9OIpDfhN4B28xX+n+Aiqv/T11V
V/pxYf+IQblJFqqEbzBtl9pkZfipdZfU7eVkqffcVOIqanyjc1wrT4St9THMLKhohwDflbxl9pYfJ/hMR4lAZQl4
y/eVbZi2ykwv3jVu/rCnh9YJ7feH9yfL7pbyz5P3nufmX8v3gzt+8V0ssF2/eFjf3T5/dPmz5fdPkxXmX7X7z5fdP
my97fefP7oMdz5P3ny+6K6WZ7WWHC/efJiumPcT6w95mff3T5/dH3sFW37z9DPl90x7Zn2z5/dPn90+f3T5/d
Pn90w/wCk+f3Qd7fvPl90L9v3j72fP7p8/unmj5/dMO33mUYR7i/WC8x80+X3T5P3nyfvPm/ePv8AzAx8mUn
5P3j7n4uZefvH3CB8pS4+b95837xw2/ebbE9loe5lPZChtZWPkwr2/eNu37y3l+8fcPrD3rPn90+TPn90+TMe2P
uYe99GfP7p8vuny+6fsYO9v3ny+6fL7pj2wv2/efL7p82fNjnVs+b95d7+6fP7o+/7oUNv3nyZ83i+b6sfFPxE7fu
nz+6fJnzZ+xnzT5fdPl90+X3Ra7Z8xLeWfNny+6fL7ot7feDrK/eY9vvD+5L+X3nzS/l+8+f3S5pfvL+Ut5S1bZ8
n7z5pY7fvPM/MtvL95bcAEzHTl3N7b946O9TFzlUHn1AqN2OGXhllJzrLQaitmGp2iGCng3Kyj7H+JZ/Z/CU
GypgM/mYmfzCvw+ZSmfzB9vvBYpXzPCP1lfJ95TzFPMV1t8ynhD5Ne8B2Ip5inmKeT7yvkh/9iV8PvE/2lP
MU8xTzAPP5lPP5lfD7yvh94Dz+ZR6feV8PvBjT7yvh95Xw+8r4fee4feV8PvPYfeftZ+xn7GV8fvK+T7yvh95
Xw+8o9PvK+H3lDp95V6feV8fvK+H3lK0+8RlT7wC2feV8PvKjVPvKv/qftZXx+8p4feV8PvK+D9Y+YSjv7o
FNj6yvh95X/wBJXw+8o9D6yp0+8q9PvMlU+8p4PrK+P3lPD7xL2feUr/qU8PvKeH3lPD7yvh95Tw+8q6feVe
z7xOVH6yzsPrKnT7yp0frKPT7xB39094+8r4/eIGn3ge1fWV8PvKf+kr4feV8fvK+H3lfH7wB2+sobT6sOoPrF
Gn3gEun3lfD7z9rEGv5R6B+sC9/mXdPvPafeU8/me5+YL0+8r4feUOj9Yh6H1n7WV8PvA+H3hd/1PafeV/8A
SVdH6z3A+sOo+8r/AGlHp95Xx+8qdPvBGrH1n7WVdH6yr0PrK+H3iDWH6yj0+8qNU+8r4RXw+8B5/M9z
8xHk+8r4feVrT7yvk+8r4feI6PvKf2gO0+8R5PvKeY+Z95Q7PvKDT7wR0+8IXJ95Q3+Yecl/MMMP5njb+s32
LqLRff8AjEMCuXbyNqYQQ3FbEQpxwYmJdztFx4gKMQ2cA3dtHvL1zDS8bIX8zEBKAHSo1p/VFgH38af7
+f8ApqfGH1T/AGuOh9zBRn7iPd/qnP8A7EP/AKCC3/bl/wDdQUZ+9g/9LH9kir/tit/2I/sMHVd8p8p/VNX/AG
Rf/wBUv/rJ/tMn/q5f/UQ0f7kdv72Lv+2LP+qEdP8AKn++z8J8o/tElmB+qV9/1Qdn3EXa++inH2FF27PlH9kj+
2RZz9xH9kg/9LFX/bFn/Zj+0z/aIf8A0EVf9EWP9iHs+5jx0fKP7JH9kj+0R/aZLc/cQ+A+qHo+4inn76EXP3ke
Cj5z/e4V6Prg/wDUyf8AqiP/AAUxZx95H9sgo/2I/skNefup/v7J2fcRZv76HQr+UW7t+Uf26P7BH92g6vuI/wD
W4Ks/cQN/3wF/3IKP9iP7BH9kj2j6o95+qPafqi3s+qP7ZB/7qf7JD4764L8/fT/do8t+qP71J3fcR/ZI/tMrf9EFu76
pvM/eR0fuI/ukFH+xH91gt/3IaP8Acj+0z/aZKf8Acj+9T/ZI/tM/36P7JH9oj+0yE/2Iv/7Y/skf2WDu+5j3v6o/sEf2
OHr+4iju+uP7TDf/ALEF/wDsQE/7kNefvY6H3Edj7iKP+yLOn64/tMn/AKmWj/ck6vvZ8hfVD0fdx/aZKP8Ac
j+0yW4u+UP/AL+F9/1RsPuZ2v3UkZ+/jap9cf7coxbwRIQyIDZ37S3zLfMt8y3zxTxKPEqVcqo2i4gpmZiU+Jj
vEs88WeeS3iU+JbxKfEp8Q1HTBTLudJVzXizzLPMuaztN+ZG3HFPiYuZnrMp8chTxZ5l3LqWeZZ5iZhohs4
sWXcpfvNJcZT44teHRBbxZ54VkquNkVETMdMNy+OnorPMUrfFrHVzNxxT4hsl8OydpvFRwuNwsxqb47Q
2ynxKfENkXlxT4lVNeLPMX3IPncVmJi5xLPMs88O30dpdSzzBbDRAbMcBpl1LPMdvAlGYGYoqY7xM3G
ZrBA45rjuvQO3inxKfENXwF4DjfAg2Sq4q5pwuJT4hpnSOiWeY7YODMdQQMp0msuO2WeeLmZiY7xM3
EFcFkFsys8EvBREvFYB5QTfIsjDOkKQxzNxVy8QZrHUFsQaUysrBDAM1naKEG+I0RCRRN4bl5eGuBDE
JuXpDUZZpUVfDqIMNkvEridvDqHM1414jREOJY4lqeCW8QUem1gXDREWACXgU2xaUREjqIYwFQVz
UWlERJ2iCDcpxuIMWo7mvCrl4ojpipiJUEwURV+jtOnABK8AYtR36LR1Lw7I7hBBuII74se0XHvyJgoirghg
Hhag36IVxagGdOACVlYbgHg3ErizzWVngho9FWL0Yww3LBqUi0QE47RBBs4QnG/CCK3mA8LUd8CSD
SmVjiVipiXgo5rR08WsdRW8SLDBBXxbxalYNkG3hCSpvwtNQMvNOFqDcZYKIq5eOpQcRUxEqa8Rohsj
p4hZDXFDEM8XiDNY6lYNkVcpBZAtbATkTLysWlEQYLJ5IreJ2y0VMu5rwAQbJSUgsiiKmeCKmZWVlo
FsvCk6cCSWjkiDNYFxKgmJTAVwBgsl5eKmYlrOBsgsijnWIGVjqIPHSaxBFbyLIwzpzZl+FTKysFsRKYaI7
Y6YFsvDUQRW+qWpRhhlpwcAsYaIZizjeME3Ilcxsi0RdSXl4OrHZHEdPCplZWK2FyGCOSGyWHolDxrH
RA3Y+PUSpSQZvzwM8TBfcVMrGwZWV4MMrF1OQ1ZXh08bzpKCK2GiGGZ4gx6lpuFoNy1mOJjmVhd
msIJXNjnxKx0S8vErmWQaZWVj49RK4nbM8QY9QM33BZLy8NEcsxzC7BZLw8+4reC0zxKWLULTpC0N
Ers7lYXZmQzzHx6jcCyl46YqYWg39OLGGiV2mOYXZrwWg6sW3gLFohadJrLWJTwHELvIvLwwcXjU4I
CiWsMEWsbnEtSsTcl445VMLcC3HkWn33PhFSN2Y48RuagWyxOkoI/BOiGSGGdErffI3hUmefMzx5jUgtPl
BbgqT4Qu6iWShwBbibu44Y1NwaZeuuBYnyhg4Luolkoer5RqRWnwnwi28548xqTfgC0Lkxx4hhuFXfApCvc
XWp8I5Y6YZZ2S9dT77itxNXUcz5TsljgK0KkMkzx5nyjU47TfidsNnKpwLE7I4Y6YNM+E+HAoRKYK+sx
z4nwlCduAKRuzHHiGWFWOSaz77lb6nRPhHJGpN45/M+E+EW2FTUzx5hVgpwNYi8flDDOiVvufbUvXcG
ziWw9pnjzCrFTkNWfCGSXSNSC0++58INnDV1PlCrBSfKCnDd3yFsrfgbysrCkbcApLxzwNMsYwYGQzljH
jgaY2nbjfg0Q2RLIm5wDfzHDzjmWs1hBbiawS5M8xbBbCnoWMvDZw+uLCCmBThwRuei0leAnENS8W+J
2wduFRLHgLfLphs4hqHn1Kx0RzLwS8W8YVgphomOZa8xAN2OiZ5gSKiXg6sIbwqRzHMrKyg414jRHMp
OO3AvLxzMcy8vLxtCkW2BSDeuIah59SsrBTxjmWsVEPPqLqS8VnI0xtCAbsCjmCcaztw3ZWGIlQ0QpGAp
4ljM8wa8KjkUsMkrKxouGeYQbS8vLy88kNMBI7huAE3jqLfFwCcC2EE7Rhi3xaGzhLnglrgJcrHfCUsingkg
VwChfXonUdnDt5vMmYagiBS3kSwAhthrmVfAr4jbKyhDWJRhsjgimDUW4SSsrHTwNqYQTtGGLfCK4ku
CmI75rQSwBGVuVitiLctFSRLlYKYjub83iLHRFbMNTWIeHUUw2zwTySsrKx1Eo8+8NsNeg0RLiXCCDU
Fe4N+0Qx3HTxJc8EFMysW1ENRKEAIbZWK2IrIhjuVXjWDUvFZwq4JYlLJeXi3BHBoiAiLNZ25jRw6g2p
gpiO+EKccG2Gqnab8TtlHjiqnTkQuYbIKJm5mOsTMzKPEo8R2w2cDtnSGzhcHTL5upb54uUeJXFXKrh28I
U44MTEz3mGmXDRwbOK6me8yjxxR44NnFVHVTMzFTL4t88FHiUeJi4lvmGiDmIU44quVUq+ACjEdPNr
LqW+eUxLfMuO2Oql3y6i4VcqpV8AFGIbJQQkl1LuXXArbmW+eLqXcuo7OXTNpiYl3yGM6hqW+Yo1hu5
R4jp4HbHTDeO2dJdR2SuK4xMR3c35nbxb5l3Ddw0ykiuKPEo8cRtlHiGngCjEXPFTWdo6YLOLYOZUq5jr
Et8x0wUy75NvAuc54rjtN46OA0QMzLhVyq4VEdsp8QcDdTEzBbKfEHEdMFMu+RGks8x08VU7cCKfEH
mLiVKjq5m4lPiU+JcdMrh1cdvAlGZZ5lPiCmXcN1MTPK828N1MTMs8yzzFKcw2S5rK4XB08F3LqXc34kb
cR0wcNfQJRmOnh0y7nSVfBo5uot6ieBlPjgdsqKmty6l3DdTEzw7YbONYV3B8pzZ5jp43jCrDRLlnmBmXLq
XcuuL4NnGs7TfkSjMXErirhogg7RzwrJT4g+EfDPAlGYmZZ54t50jogtlPiU+IpTniq4dHAJHTBvhBBuKuGG
AkC55I7YJl4alGOsQUTtN4qYreKysA8b8ztlOLflBNxVx1EGGyeSVleKQ3ERfeBcVMwb4sHOZWLSiXmG
8RrrizxR4t4tQWxBRwIYmWwjDxvBMvxY4jZAT6wU8GiISXgWthJO03gBKyk1AM19FohJeKI6Z4IaOI0Ss
Qm5fGWoNxBFLEJEGaztxvHioq4bItQk5IJWKWOmBcFsxFkrBuIvDp4jZPJBbEFERYAIbONY6jt4E8G4C
QLhqKErHfDp4lqeCGiIsvABDZxOmeCJUAOKc2vFXHJGpx24sYKONPeXlDwC0FHIxi0RdTgbwsRKZeoZ
jUm/G8pINkdsNnFvzawKOArz04EkxxHLDMvGk7Q2woqGZeXhshadIWiUw0cGzi3nSa8JGZ4l5SxahDfmxz
EpxLULSxiUwIQY8CyXh59xWwuRxDDLTi19FoIzC7NYFw8+4NkObgQl5fjdOBQR2QwTHMLsFkPPuViti
p4GPEFsvLxKYXJjiZ4lLNYWl4OrKxyxyQ2QtwB1ZWVjlgxi0SwhaHnHPENEcvAWwN2Vit4GkyI5JSwWc
hAyscsGPogm5EpgQ4Mw2RdSMNeEsl4efcrBuNWGY4lZWWaivXDVlebeMFbNeI0Q2cSphCxl5hiLWGXF
vw0g2cmGVlY+PUSoCm474MMLs1naUNRhUlZWWkVMfGDqx2THEvMcx0QN3ga8N2DHkWcCxholY6
YFsNksOANy1jiOIXYtErHx6l4KI7YZjUipi6kYFpeOI5JSwWShnSaxdtTOOJWVlhCCVzJTiWo+PUYFolMC
EcS0iplYWm8pJnmGGVi6kPPuVibkvHHNvxvCxLy8CwWRpO0aQbPRUMFkeQ0cVlZWVg3LWXjiBeILl4
OrHZL8FWCyBu8AHqOCF3jpwBRG7DBM8eY1ILT5QU5i0LuolksTpxrxGiGyJZPlPvuKnC2z4Sq1G5FafC
K0Kk+EMnAWz5T77lb6nRHLC5vm14CwlQub4DU3wLT77i2wqRy8B0waZQ4oQbI1dcrRLHAVI3Y4Y6Y
YY3ILcChBslWsbmoNMbkFuQ1Y5YVdxLI1OYCnDtjghd5NzWN2GCOmBbPlPlPvuVvqBRw1N8Ws7TpK
E7J8o5I1Oe0sRKYVNT5T5SxOkoQUcO2XiydEscBWlBBs4Ku+NZ24AUcxs4aup9tT5T5QKOGpv0C9dwbO
G7uGGNyK0+ErfU6IZJ8uFol664GsdPN0nb0Gzi39N2hs56ca8Rohs56TX0Tp9Zo9F0mvMaObXjbwaJ2jp43n
T0do6fVO30W86TXh2x087zpzbfRv/kqdsdPonTNeXT6LpNeXTxaztOn+Cu3ruk15dsdPN09drO3pjZzdvS6ee0
3/AMFrxGj0W86TWf/Z